MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2079141069 · doi:10.4043/23397-ms

Continuous Anti-Agglomerant LDHI Application for Deepwater Subsea Tieback: A Study on Water Quality and Low Water Cut Scenarios

2012· article· en· W2079141069 sur OpenAlexaff
Peter Andrew Webber, Peter Conrad, David Lewis, Ricky L. Jagneaux

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensNalco (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrateSubseaProduced waterMethanolClathrate hydratePetroleum engineeringWater cutEnvironmental scienceWater qualitySubmarine pipelineWater injection (oil production)Offshore oil and gasProcess engineeringChemistryMarine engineeringEngineeringGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper details the continuous field application of an anti-agglomerant lowdosage hydrate inhibitor (AA-LDHI) for a deepwater Gulf of Mexico subseatieback with an unconventional projected production profile. Due to pumplimitations and projected production, as well as methanol-in-crudecontamination issues, thermodynamic hydrate inhibition was not suitable forthis new well. The chemical was first qualified by rocking cell performancetests, followed by a rigorous topsides trial on the host platform simulating AAinjection into the expected water production. AA injection began less than 24hours after the well was brought online using methanol. Several lessons werelearned regarding the application of AA at low water cuts. The chemical hasbeen successfully applied for more than one year with no significant effects onwater quality or hydrate events including during shut-ins. This paper will provide the feasibility for continuous application of AA fromearly field life without water quality issues when reliance on methanol, athermodynamic hydrate inhibitor, wasn't viable. Field and lab data will bepresented to support the case for continuous application of AA chemical withoutthe traditional water quality issues associated with LDHIs. Field data willalso reveal important discoveries regarding the application of AA at low watercuts (<1%). The discovery of the behavior of AA at lower water cuts is asignificant contribution to the industry. Chemical phase partitioning must beconsidered in an oil-dominated system. Introduction Offshore production of oil and gas face several challenges with flow assuranceand water separation. Natural gas hydrates are of particular concern whenoperating at reduced temperatures and elevated pressures. Under flowingconditions, hydrates can form and plug a flowline in a matter of minutes. Hydrate management strategies have often relied on chemical inhibition whenmechanical or operational methods are not cost effective or prudent. Conventional treatment options include the application of thermodynamic hydrateinhibitors, such as methanol or monoethylene glycol (MEG). Low dose hydrateinhibitors have also been employed as part of an effective hydrate managementstrategy (Kelland 2005). Anti-agglomerants, one class of LDHIs that have beenparticularly prominent in the Gulf of Mexico region, function by associatingwith an already formed hydrate crystal (Huo et al. 2001, York 2008). Thisassociation disrupts the growth process and causes the hydrate crystals tobecome oil wet. This creates a transportable hydrate slurry and preventsagglomeration and plugging from occurring. The first applications for AAs in deepwater production were limited to shut-inand restart scenarios (Cowie et al. 2003). The benefits of AA application overthermodynamic inhibitors included

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOffshore Technology ConferenceMême sujetOffshore Engineering and TechnologiesTravaux en français237 207