MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083583217 · doi:10.4043/22631-ms

Direct Electrical Heating of Flowlines - A Guide to Uses and Benefits

2011· article· en· W2083583217 sur OpenAlexaff
Rebecca Fisher Roth

Notice bibliographique

RevueOTC Brasil · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensIntecsea (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlow assuranceSubseaEnvironmental sciencePetroleum engineeringElectric heatingProcess engineeringOperating expenseComputer scienceHydrateElectrical engineeringMarine engineeringEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Direct Electrical Heating (DEH) of flowlines is a flow assurance technology that enables development of fields with heavy oil and fields in arctic regions, fields with long subsea tiebacks, and marginally profitable offshore fields. By allowing for operation in conditions outside of the hydrate region and/or above the wax appearance temperature, DEH opens up areas of development not otherwise considered viable by production companies and can significantly reduce CAPEX and OPEX for already-viable fields. This paper provides an explanation of Electric Flowline Heating (EFH), both Direct and Indirect Electrical Heating, including how the technology works, the different types of systems, and the modes of operation. A listing of currently installed systems is also provided. A case study is used to illustrate the purpose and benefits of DEH, including improving the flow of heavy oil, prevention and remediation of hydrates and paraffins, extended shutdowns without the use of chemical injection or hot oil circulation, elimination of infrastructure for such chemical injection and hot oil circulation, reduction in associated CAPEX and OPEX, handling of high water-cut during tail end production periods, and third-party tie-ins with poorly-defined composition. Finally, considerations for expanding the applications of DEH are discussed. As interest in and usefulness of Direct Electrical Heating grows, the applications considered for DEH as a flow assurance solution become more challenging, such as whether DEH can be used for hydrate plug remediation, whether it can be used in continuous flowing conditions, and maximizing the length of a heated segment. All of these are questions and opportunities that are being addressed as the technology evolves. Introduction The potential for hydrate and/or wax formation is often a limiting factor in development of deepwater and ultra-deepwater, heavy-oil, and arctic fields. Many " marginally profitable?? oil and gas fields become economically viable only if the costs of a local host can be avoided. So tie-back lengths are on the rise, transporting the production stream greater distances from the subsea field to an existing near-by host or to a new host shared by a number of reservoirs spread over a large area. These greater distances result in higher temperature drops along the length of the flowline, resulting in a topsides arrival temperature relatively cool as compared to the reservoir and wellhead temperatures. Similarly, in deepwater and arctic developments, the heat lost from the production flow to the cold seawater causes a very low arrival temperature even in shorter flowline lengths. Although pure oil or pure gas flows would be less challenging to manage, the reality is that most reservoirs produce a multi-phase product (a combination of oil, gas, and water). At the low temperatures of deep and arctic waters, and over the long tie-back lengths of marginal fields, as the temperature of the production flow drops, the gas and water form hydrate crystals, similar to ice flakes. For reservoirs with heavy oil, the temperature of the product along the flowline and riser must also be maintained to ensure suitable flow. Wax content in the production fluid can also cause flow assurance concerns, and in this case, the temperature in the production flow must be maintained above the wax appearance temperature to avoid wax deposits coating the flowline walls and eventually restricting flow.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,008

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,216 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOTC BrasilMême sujetOil and Gas Production TechniquesTravaux en français237 207