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Enregistrement W2042638737 · doi:10.2523/iptc-13281-ms

Evaluating Corrosion Inhibitors For Sour Gas Subsea Pipelines

2009· article· en· W2042638737 sur OpenAlexaff
Hejian Sun, David Blumer, Mike Swidzinski, Josh Davis

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubseaCitationPipeline transportSour gasLibrary scienceComputer scienceEngineeringNatural gasMechanical engineeringMarine engineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Using subsea carbon steel pipelines to transport wet sour gas possesses huge challenges to the operators to maintain the high level of the Assets and Operating Integrity. In many cases, carbon steel is still the primary choice for the subsea pipeline material. This choice significantly reduces the capital expense, and the industry has gathered a lot of successful experience in onshore facilities to mitigate the risk of using carbon steel. In order to produce and transport wet sour gas safely, corrosion of a subsea carbon steel pipelines must be controlled to prevent leaks. The common and effective way to mitigate corrosion risk of a subsea carbon steel pipeline is to apply corrosion inhibitor continuously, and in some cases in combination of batch corrosion inhibition. Selecting right corrosion inhibitor, deterring a right dosage, applying in a right way and at right time (4R) become extremely critical to the successes of pipeline integrity management. Since simulated flow dynamics degraded certain inhibitor's performance, it is critical to include the flow parameter in the experimental evaluation of corrosion inhibitors for this application. The high surface area solids will compete against the steel surface for effective inhibitor molecules, raise the cost and reduce the effectiveness of the inhibition program. The paper describes the selection of corrosion inhibitors for protecting pipelines transporting wet gas containing relatively high concentrations of H2S and CO2, which requires special techniques and equipment. Solids generated from corrosion play a large role in performance of corrosion inhibition, particularly inhibitor adsorption, under-deposit corrosion and passivation. Localized corrosion is the primary concern rather than general wall loss in pipelines transporting wet sour gas. The corrosion inhibitor selection process simulates flow dynamics of the pipeline system in order to find the best corrosion inhibitor. The Rotating Cylinder Autoclave (RCA) and Impinging Jet (IJ) effectively demonstrate the flow dynamic performance of different corrosion inhibitors under field conditions. Corrosion product solids were examined by variety of techniques, including SEM, EDAX and particle size analysis. The results show that some corrosion inhibitors failed under flow dynamic conditions, while other do much better. The temperature effect was observable, but did not cause inhibitors to lose significant performance within operating range of the pipeline. Solids generated in these tests were characterized. They were iron sulfides with different morphologies. The high surface area framboids were found both suspended in the solution and loose adhered to the metal surface. A tight layer of iron sulfide was also observed. The layer is about 10 µm thick, impermeable and dense. It provides passivation except there are cracks and holidays, which could provide initiation spots for localized corrosion. The high surface area framboid solids will remove substantial amount of corrosion inhibitor due to adsorption. We found corrosion inhibitors that demonstrate low corrosion rates under flow dynamic conditions.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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