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Enregistrement W2035090168 · doi:10.4043/23044-ms

Bypass Pigging Operation Experience and Flow Assurance Study

2012· article· en· W2035090168 sur OpenAlexaff
H. S. Lee, Deva Agustiawan, Kunto I.K. Jati, Mohamad Aulia, Sally A. Thomas, Stephen P. Appleyard

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesConocoPhillips
Mots-clésPiggingSubseaFlow assuranceSubmarine pipelinePetroleum engineeringEnvironmental sciencePipeline transportSluggingWellheadEngineeringMarine engineeringFlow (mathematics)Geotechnical engineeringEnvironmental engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pigging has been employed over the decades to provide liquid, solid and depositmanagement in pipelines. Pigging of subsea tie-backs to manage liquid holdupand deposits is a significant flow assurance challenge. Deepwater developmentscontinue to increase this challenge, with longer flowlines, longer risers andgreater potential for solids deposition. Significant production risks include aseparator trip caused by a surge in liquids/solids into topsides equipment, andthe potential for lost production due to a stuck pig in the offshore flowline. By-pass pigging has been widely used to reduce the pigging risks in longflowlines by spreading the collected liquid and/or scraped deposits in front ofthe pig. By-pass pigging is a complex fluid dynamics operation. Only limitedsuccess in predicting slug size and duration has been reported for by-passpigging operations, even with sophisticated modeling tools. This paper presentsinformation about by-pass pigging experience for a wet gas/condensate subseaflowline (ID = 20.6" and L = ~10 km) running from a wellhead platform to acentral processing platform. The operational experience includes optimizationof the by-pass opening in the pig, separator liquid drain rate control, andseparator level control. Solids recovery will be discussed. Field data fromby-pass pigging operations will be compared to predictions from two models. Based on the field data, updated recommendations for modeling by-pass piggingoperations will be discussed. Introduction Pigging has been used for many decades to perform various tasks such aspipeline inspection and cleaning. Numerous pipeline systems rely on pigging asa major flow assurance control for hydraulics (liquid inventory management), corrosion management (under deposit corrosion and/or top of line corrosion), and solid management such as wax, asphaltene, sand and scale control. Asoil/gas production continues to move to deep sea areas, pigging of long subseatie-backs to manage liquid holdup and terrain slugging/liquid surge due to longrisers is a significant flow assurance challenge. Production risks include aseparator trip caused by a surge in liquids/solids into topsides equipment, andthe potential for lost production due to a stuck pig in the offshoreflowline. In order to minimize the liquid/solid surge risks in long flowlines/pipelines, by-pass pigging has been used in various offshore flowlines. Properly designedby-pass pigging can effectively minimize the liquid/solid surge by spreadingthe collected liquid and/or scraped deposits in front of the pig, as shown inFigure 1. The gas bypassing the pig elongates the liquid slug in front of thepig by creating a certain void fraction in the slug. Several pigging models are widely used to predict liquid surge risk. It isimportant to validate the by-pass pigging models with field data to haveconfidence in surge capacity design; however, very few attempts have beenreported. Wu et al (1996) reported the size and duration of the liquid surgeobserved during a field test of by-pass pigging operations was about 30% of thepredicted surge volume. This paper presents liquid surge data collected during by-pass piggingoperations for a wet gas/condensate subsea flowline (ID = 20.6" and L = ~10 km)running from a wellhead platform to a central processing platform in anIndonesian offshore field. Field data from by-pass pigging operations arecompared to predictions from the OLGA model and to a model proposed by Fan andDanielson (2009). This field data and model prediction results are valuable todevelop liquid surge prediction practices for wet gas/condensate flowlines. These results will help pipeline design engineers to accurately estimate therequired surge capacity and will assist production staff to optimize pipelinepigging operations.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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