Sulfur Disposal by Acid Gas Injection: A Road Map and a Feasibility Study
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sour natural gas contains H2S and CO2, which have to be removed to meet specifications for sales gas. The removal process is done at the gas plants. The resulting acid gas streams (primarily H2S and CO2) are processed in sulfur recovery units or sulfur plants, which convert the H2S to elemental sulfur instead of burning it and flaring the produced SO2. The sulfur recovery units (SRU) are not a major revenue generator (due to the low sulfur price) and are primarily installed for environmental reasons. The total world sulfur production is anticipated to increase in the future, causing a downward pressure on sulfur prices. With low sulfur prices and large stockpiles of sulfur, it is worthwhile to consider alternate processes for handling sulfur. One such alternate is the injection of acid gas into a subsurface reservoir, much like injecting the produced water during crude oil production. Acid gas injection has several advantages and disadvantages. Advantages include low operating expenses, reduced sulfur emissions into the atmosphere, CO2 sequestration and the ability to handle wide range of acid gas compositions. Disadvantages include finding a geologically isolated disposal or storage reservoir, increased safety risks, subsurface migration and lost revenues from sulfur. Any one of these could be the controlling factor, and a detailed economic and environmental analysis is needed to decide whether an acid gas injection (AGI) scheme should be installed in lieu of sulfur recovery plant. The existing AGI schemes are primarily installed in Canada (a few in the USA) due to low sulfur prices, increased environmental regulations making it mandatory for operators to control sulfur emissions into the atmosphere, and availability of suitable depleted oil and gas reservoirs. This paper presents a roadmap for acid gas injection schemes including the technical and economic factors that need to be addressed in deciding whether AGI is feasible. An example feasibility study for a Saudi Arabian field is included as a case study.
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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 | 0,000 | 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 découle