Feasibility and Evaluation of Surfactants and Gas Lift in Combination as a Severe-Slugging-Suppression Method
Notice bibliographique
Résumé
Summary An experimental study of severe-slugging suppression by use of a combination of surfactants and gas lift was conducted with a facility comprising a 3-in.-inner-diameter, 65-ft-long, -3°-inclined flowline, followed by a 45-ft-long vertical-riser system. Air and water were used as fluids. The surfactant used was a foaming agent capable of forming stable foams in all brines for a wide range of pH values. Pressure behavior in the flowline/riser system was monitored, and input-gas-, injection-gas-, liquid-, and surfactant-flow rates were measured continuously. In addition, visual observations were made to identify severe slugging. Effects of the proposed method were quantified with a modified elimination performance index (MEPI) that considered not only pressure fluctuations, but also backpressure effects. Thirty tests were conducted. The data were analyzed for the severe-slugging suppression of the combination of surfactant and gas lift, the effect of gas lift on surfactant injection, and the effect of the surfactant on the reduction of the gas lift gas. The combination technique with the highest gas lift rate completely eliminated the severe slugging for all tests conducted. Surfactants were able to suppress severe slugging for most of the cases. The performance of the ’only-surfactant injection case’ increases as the gas/liquid ratio increases. For all of the tests, backpressure reduction was observed. The MEPI is used as the main parameter to assess the performance of the severe-slugging-suppression methods. Gas lift not only contributes to density reduction through volumetric increase of gas in the riser, but it also reduces the mixture density by promoting more foam generation. There were reductions in the gas lift rate from the original maximum gas lift injection rate for all the tests conducted with surfactant injection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».