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Enregistrement W2048624744 · doi:10.2118/08-09-32

Operational Data From the World's First SAGD Facilities Using Evaporators to Treat Produced Water for Boiler Feedwater

2008· article· en· W2048624744 sur OpenAlexaboutno aff
W.F. Heins

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoiler feedwaterWaste managementProduced waterSteam-assisted gravity drainageBoiler (water heating)Steam drumSteam injectionEnvironmental scienceFoulingEvaporatorPetroleum engineeringPipingEngineeringHeat exchangerEnvironmental engineeringOil sandsAsphaltSuperheated steamChemistryMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many new Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) heavy oil recovery facilities have recently shifted from the use of warm or hot lime softening, filtration and weak acid cation (WAC) ion exchange to pretreat de-oiled produced water to an approach using falling film, mechanical vapour recompression evaporation to produce steam generator feedwater. This method of SAGD-produced water treatment is much simpler to operate, is more cost effective and results in significant increases in equipment reliability, on-stream availability and, ultimately, oil production. There are currently about 14 such evaporators operating, under construction, or in various stages of delivery in Alberta and overseas. Several of these evaporators produce feedwater for standard drum-type boilers rather than the traditional Once-Through Steam Generators (OTSG) due to the high level of water purity obtainable with the evaporative approach. This paper provides data from operational facilities, including evaporator distillate quality, heat transfer information, fouling rates, cleaning frequencies, energy and chemical consumption, and other technical and operational data. In conjunction with this evaporative produced water treatment process, some facilities have taken the additional step of recovering all liquid waste streams for re-use in the plant, resulting in zero liquid discharge (ZLD). Designing the facility for ZLD eliminates the need for deep well injection, minimizes make-up water requirements and simplifies the permitting process. Introduction The recovery of heavy oil from oil sands formations requires large volumes of water; sometimes three times the amount of water compared to the oil recovered. In steam-assisted gravity drainage (SAGD) facilities, 100% quality steam is injected into the well to heat up the formation and get the heavy oil to flow. Oil and condensed steam are brought to the surface where the oil is separated and the condensate, or produced water, is treated and recycled to produce the steam. This huge water demand and ultimate conversion to steam requires the maximum amount of recycle potential from the water. Produced water derived from oil recovery processes (SAGD and non-SAGD) can be characterized as predominantly sodium chloride brine with high silica and minimal amounts of hardness. High alkalinity is present as well. Overall concentration of the water can range from about 1,000 mg per litre TDS to over 10,000 mg per litre, and there is always some amount of organic material present. The method of converting this water to boiler feedwater must be carefully evaluated, both technically and economically. This paper discusses an evaporative method of deriving high quality boiler feedwater from produced water. A comparison is made to the 'traditional' method of warm (or hot) lime softening combined with weak acid cation exchange (WLS/WAC). A complete evaluation of these two approaches must also include the steam generation equipment. Having high quality boiler feedwater, as derived from an evaporative process, allows the use of drum boilers in lieu of once-through steam generators (OTSG). Since the WLS/WAC system does not produce a high quality water, OTSG must be used as these boilers are more tolerant of poorer quality feedwater.

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)0,001
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 enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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