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Enregistrement W2020386769 · doi:10.2523/iptc-17394-ms

Advanced Technologies For Produced Water Treatment And Reuse

2014· article· en· W2020386769 sur OpenAlexaff
Amir Hussain, Joel Minier-Matar, Arnold Janson, Samir Gharfeh, Samer Adham

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduced waterReuseMembrane distillationWaste managementEnvironmental scienceDistillationPetroleumWater treatmentEffluentFiltration (mathematics)Unconventional oilPetroleum industryFossil fuelEnvironmental engineeringMembraneChemistryEngineeringDesalination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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