Advanced Technologies For Produced Water Treatment And Reuse
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Produced Water (PW) is the highest volume liquid waste stream generated by the petroleum industry. Historically, the treatment of PW has been limited to free oil and suspended solids removal, using physical separation technologies, and injection in disposal wells. However, because of new regulations combined with geological restrictions and local water scarcity, the drive to have a greater fraction of the PW more extensively treated and ultimately reused is increasing. Moreover, the growth in the application of water intensive processes to extract unconventional oil&gas resources, in particular in shale plays and oil sands, has increased the need for cost-effective treatment and reuse of PW to reduce fresh water uptakes. Therefore, the petroleum industry is investigating new PW treatment technologies given that the physical separation technologies traditionally used in the past are, in most cases, not capable of producing water of suitable quality to replace fresh water uptakes. This paper presents the results of a laboratory investigation carried out by the ConocoPhillips Global Water Sustainability Center (GWSC), where various treatment processes (membrane processes, membrane-bioreactors (MBRs), membrane distillation (MD) and ozonation) were evaluated as treatment methods for PW from different oil&gas fields. The key conclusions of this paper are:Membrane Processes and Thermal Evaporators are currently operating within the petroleum industry in full scale PW treatment and reuse applications.The preliminary results of investigations performed by GWSC confirmed the potential of Membrane Filtration, MBRs and Ozonation to treat PW and produce an effluent suitable for reuse. Membrane Distillation may have potential in the longer term. Further investigation is ongoing.If successfully implemented, the above technologies will contribute to provide the petroleum industry with a broad range of technologies to cost-effectively treat and reuse PW.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle