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Enregistrement W2007059827 · doi:10.2118/04-09-tn1

TORR ™-The Next Generation of Hydrocarbon Extraction From Water

2004· article· en· W2007059827 sur OpenAlexaffabout
M.J. Plebon

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensFuture Earth
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceEnvironmental remediationWaste managementPetroleumProduced waterPetroleum industryGreaseWastewaterPetroleum engineeringHydrocarbonEnvironmental engineeringEngineeringChemistryContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract EARTH (Canada) Corporation is commercializing a revolutionary development in oil/water separation at the Global Petroleum Show. TORR- (Total Oil Remediation and Recovery) removes free-floating and emulsified oils in water without the need for heat or chemicals. No waste is created from this technology. Treated water can reach non-detectable hydrocarbon limits and the recovered oil is of low water content. The introduction of TORR- is a significant breakthrough for water treatment solutions for SAGD, conventional oil and gas production water, environmental remediation, and any other applications where oily water is a concern. Introduction Oil and grease are present at numerous commercial, industrial and government sites. The presence of oil poses a severe challenge for oily water remediation technologies. Oil and grease must generally be removed from wastewater since those materials can foul instruments and equipment, interfere with other processes, and may accumulate in unwanted areas causing a hazard or performance problem. Furthermore, oil and grease are very damaging to the environment and could cause a significant environmental issue. In upstream oil and gas production, oily production water increases as the asset ages to a level where the asset may no longer be economical to operate. The management and treatment of the increasing produced water will play a significant role in the overall economics of the facility. Basic Separation Theory The removal of oil and grease from produced waters can be accomplished by the use of several well-known and widely accepted techniques. However, the performance of any given separation technique will depend entirely on the condition of the oil-water mixture. Present techniques for the separation of oil from water are based on their difference of density. Stoke's Law states that rising velocity (Vr) is a function of the square of the oil droplets' diameter: Vr = gd2 (ρw - ρo)/18 η where Vr = rise velocity of oil droplet g = acceleration due to gravity ρw = density of water ρo = density of oil d = oil particle diameter η= viscosity of water From Stoke's Law, it can be seen that droplet size has the largest impact on the rising velocity rate. Consequently, the bigger the droplet size, the less time it takes for the droplet to rise to a collection surface, and thus the easier it is to treat the water. The oil in the produced water can be present as free-oil and/or emulsified and/or dissolved states in different proportions. This oil droplet size distribution is one of the most important factors affecting the design of oil-water separators. Free-oil is defined as an oil droplet of 150 microns, which will float immediately to the surface due to its large size and high rise velocity. Emulsion is oil which is dispersed in the water in a stable fashion due to its small diameter and having a low rise velocity. Emulsions can be classified into two categories: mechanical and chemical emulsions. Mechanical emulsions are created through the process of pumping large pressure drops through chokes and control valves.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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