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Enregistrement W2033447984 · doi:10.1115/ipc2014-33023

Methods for Determining the Amount of Hydrates Formed During Blowdown of Natural Gas Compressor Station

2014· article· en· W2033447984 sur OpenAlexaff
Yannick Beauregard, K. K. Botros

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensNova Chemicals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoiler blowdownNatural gasGas compressorDew pointPipingChemistryPetroleum engineeringEnvironmental scienceThermodynamicsInletGeologyEngineeringEnvironmental engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural gas hydrates could form during blowdown of compressor station yard piping, even if the moisture composition is within the allowable range of up to 65 mg/st.m3. This is because the temperature of the gas drops well below the vapour-hydrate equilibrium. If sufficient hydrates form, they have the potential to impede the path of the gas to the blowdown stack exit. To evaluate this risk, it is important to determine the conditions at which hydrates could form under gas blowdown situations and accurately determine the quantity that would form as both gas pressure and temperature drop during the blowdown process. This paper first compares the hydrate equilibrium conditions for different moisture contents obtained with a publicly available model to published measured data for some alkanes present in natural gas. A gas blowdown scenario establishing the gas conditions (P and T) is then presented based on the worst case scenario of adiabatic expansion of the gas. Based on these conditions, two methods are developed to quantify the amount of hydrates that could form during the blowdown process. These methods are demonstrated on a gas blowdown event of compressor station discharge yard piping where the gas was assumed to have moisture contents of 65 mg/st.m3. The potential amount of hydrates formed and the implications on the gas path to blowdown exit are discussed.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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