The Application of Wax Dissolver in the Enhancement of Export Line Cleaning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Paraffin deposition in oil export pipelines can prove problematic during "intelligent pigging" operations, when hydrocarbon deposits on pipe walls are not removed sufficiently during the cleaning phase. This gives rise to sensor clogging and lift-off causing inaccurate and in some cases complete loss of data from the inspection tool. In pipelines where paraffin deposition has caused problems, specific wax dissolvers in tailored treatments have been applied during pigging programmes to aid the removal of deposits from pipe walls and to prevent further wax deposition. This paper will discuss the selection and application of these wax dissolvers and the results obtained on applying the products in field. The laboratory methods used to evaluate and select a wax dissolver and the process of modifying the amount of chemical required will be discussed in this paper. The paper will also discuss the interaction of these dissolvers with specific hydrocarbon deposits. Furthermore, we will compare the characteristics of wax deposits retrieved from pigging programmes prior to and during dissolver application. This paper will demonstrate that in certain North Sea fields the physical characteristics of pig waxes altered when dissolver was applied, allowing hydrocarbon deposits to be removed more effectively from the export pipeline and enhancing the cleaning phase of the pigging programme. The application of wax dissolvers prior to and during export pipeline cleaning programmes, in preparation for intelligent pig runs, has proven beneficial where waxy crudes are being exported. The introduction of such chemical injection regimes has improved the removal of hydrocarbon wax deposits from export pipelines and has allowed meaningful data to be retrieved during intelligent pig runs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».