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Enregistrement W2068749793 · doi:10.2118/06-05-01

World's First SAGD Facility Using Evaporators, Drum Boilers, and Zero Discharge Crystallizers to Treat Produced Water

2006· article· en· W2068749793 sur OpenAlexaboutno aff
W.F. Heins, R. McNeill, S. Albion

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageProduced waterSteam drumWaste managementReuseSteam injectionHeat recovery steam generatorEnvironmental sciencePetroleum engineeringSuperheated steamBoiler (water heating)EngineeringOil sandsThermal power stationMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam assisted gravity drainage (SAGD) heavy oil recovery facilities have traditionally used a combination of warm or hot lime softening, filtration, and weak acid cation (WAC) ion exchange to pretreat de-oiled produced water. The pretreated water is directed to "once-through" steam generators (OTSG) to produce 750–80% quality steam. The steam-water mixture goes through a series of vapour-liquid separators to produce the 100% quality steam required for injection into the oil well. The steam fluidizes the heavy oil and allows the oil/water mixture to be brought to the surface. The oil is recovered as product and the produced water is de-oiled and treated for reuse in the OTSG. An alternative method of produced water treatment and steam production, which has recently been implemented in Alberta by Deer Creek Energy, is mechanical vapour recompression evaporation followed by standard drum boilers. This method of SAGD steam production is much simpler to operate, is more cost effective, and results in significant increases in equipment reliability, on-stream availability, and ultimately in increased oil production. In conjunction with this process, Deer Creek Energy has taken the additional step of recovering all liquid waste streams for reuse 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 Water treatment and steam generation methods for heavy oil recovery processes have rapidly evolved over the past few years. Traditionally, once-through steam generators (OTSG) have been used to produce about 80% quality steam (80% vapour, 20% liquid) for injection into the well to fluidize the heavy oil. However, the relatively new heavy oil recovery method referred to as steam assisted gravity drainage (SAGD) requires 100% quality steam for injection. In order to allow the continued use of OTSG for SAGD applications, a series of vapour-liquid separators is required to produce the required steam quality. For both SAGD and non-SAGD applications, pretreatment of the OTSG feedwater has consisted of silica reduction in a hot or warm lime softener, filtration, and hardness removal by weak acid cation (WAC) ion exchange. In most cases, the OTSG blowdown is disposed of by deep well injection. A simplified block flow diagram of this traditional approach to produced water treatment and steam generation is provided in Figure 1. As the use of the SAGD process became increasingly common for heavy oil recovery in Alberta and worldwide, the traditional methods of produced water treatment and steam generation were re-evaluated to determine whether other alternative methods may provide more technically and economically viable solutions. This paper compares the use of traditional methods with an alternate method being implemented in Alberta the use of falling film, vertical tube vapour compression evaporation for produced water treatment, standard 100% quality drum boilers for steam production, and zero liquid discharge (ZLD) crystallizers to eliminate the need for deep well injection. Both technical and economic criteria are presented.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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