Evaluation and Field Optimisation of Kinetic Hydrate Inhibitors for Application Within MEG Recovery Units, Gas Condensate Field, Mediterranean Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The most common chemical treatment for hydrate formation is the use of thermodynamic hydrate inhibitors (THI), which act to shift hydrate equilibrium conditions toward higher pressures and lower temperatures. On systems where a THI is needed on a continuous basis, regeneration systems have been developed to lower the cost. The most common regeneration systems are methanol recovery and MEG recoveryunits (MRU). While these recovery units can lower the cost of a THI treatment program, the large volume of THI needed for most operations remains a major problem for many operators. A new method to prevent hydrate formation that can significantly reduce the amount of THI needed is using a Kinetic Hydrate Inhibitor (KHI) in combination with a THI. This paper will discuss the laboratory evaluation of KHI chemicals, deployment of KHI within a MEGstream and optimization of a combination of MEG/KHI when applied to an offshore gas/condensate field in the Mediterranean Sea. The objective of the trial was to apply the selected KHI and reduce the MEG injection rate as far as the MEG injection system would allow. The operator imposed a 50% reduction in MEG rate as a target for a successful trial of the KHI chemical. During the trial it was possible to pass the initial target reduction of MEG and in fact a reduction in the MEG rate by 70% was recorded. During the trial unplanned shut downs (duration 3 days) occurred but even under these conditions the KHI was still effective. The lessons learned during the selection and field optimization will be presented along with the economic impact that the reduction in MEG has made to this operation. The implications of these findings will be outlined in terms of impact on Capex projects such as the footprint/capacity of the handling/storage and recovery units. The impact that KHI application can have during the OPEX phase where it will also be shown such as de-bottleneck existing systems where salt loading and/or higher than expected produced water volumes are experienced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».