Challenges and Opportunities in Sour Gas Developments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To satisfy the growing global gas demand more reservoirs with sour contaminants (up to 40% of H2S and significant CO2) will be developed. Worldwide more than 1600 TCF of Sour Gas is anticipated. Shell has more than 60 years of experience in sour gas processing, ranging from the first facilities installed in Jumping Pound, Canada, to recent projects under development in Kazakhstan and Oman. This paper will describe a number of challenges and opportunities associated with development of "sour" projects. The fact that H2S is lethal at low concentrations and highly corrosive in the presence of CO2 and/or (salty) water indicates that safety is a main driver in these projects. It is of crucial importance that the H2S is contained and that plant integrity is assured through tightly controlled maintenance programs. Product specificationsfor produced gas and hydrocarbon liquids are ever tightening and legislation on emissions are becoming more stringent. Deep removal of H2S and other sulphur components like mercaptans and carbonyl sulphide is required. This increases the complexity and therefore cost of the sour gas processing facilities, which must compete with production from sweet gas in the region/country or alternatives such as LNG import. Technology innovation as well as smart integration of technologies are essential for the cost effective development of sour gas assets ensuring all specifications and emission requirements are met. Several examples of these technology innovations will be presented in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».