Enhanced Hydrate Inhibition in Alberta Gas Field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gas wells located in Southern Alberta, Canada pose challenges for well operators. High bottomhole pressure in new wells, low bottomhole temperatures and Joule-Thompson expansion cooling effect often lowering gas stream temperatures to below brine freezing create favorable conditions for formation of gas hydrates in the wells and transportation pipelines. The problems are aggravated during cold winter months when wells and pipelines have strong tendencies to plugging with hydrates and ice. Operators experience significant monetary losses due to disrupted production and have to spend considerable amount on chemicals and time to clean up hydrates from plugged wells and pipelines. With subcooling temperatures often exceeding 14°C, kinetic hydrate inhibitors are incapable of preventing hydrates formation. A typical solution to such severe hydrate problems is pumping massive amounts of methanol or glycols to the well and production lines. Adding large amounts of thermodynamic inhibitors creates problems by itself like oxygen corrosion or solvent induced scaling. Earlier work in the field indicated a possibility of synergism between thermodynamic hydrate inhibitors and Low Dosage Hydrate Inhibitors (LDHI). Systematic laboratory work was undertaken to explore possible synergistic effects between methanol and LDHI. A strong synergistic effect was discovered at a certain ratio of methanol and low molecular weight oligomer type hydrate inhibitor. These observations allowed a formulation of a superior hydrate inhibitor. Field results show the reduction up to 80% of the original and often insufficient methanol dosages. Due to this novel approach to hydrate problems, the operator experienced more trouble-free field operation and increased gas production, improved economics with less down time, lower total cost of chemicals and delivery.
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 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) | 0,001 | 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 ».