Effective Dehydration of Canadian Heavy Crude Oil and DilBit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heavy crude oils and diluted Bitumen (DilBit) continue to be a challenge to dehydrate for the Oil & Gas Industry. These challenges include reduced crude oil / formation water density difference, higher crude oil viscosity and often smaller water droplets due the production techniques used for heavy crude oil production. Other challenges include higher crude oil conductivity and increased crude oil emulsion viscosity formed by higher water cuts and increased solids content in the crude oil. Typically crude oil dehydration vessels use heat, retention time and AC type electrostatic dehydration technology. The AC technology produces limited voltage gradients and is not efficient for treating conductive crude oils, leading to the use of very large vessels and power units. The traditional remedy to the above challenges often leads to high operating temperatures, high dosage of demulsifier chemicals, equipment fouling, production upsets and use of very large treaters. This leads to both higher operating expenditure (OPEX) as well as higher capital expenditure (CAPEX). The use of combined AC / DC electrostatic technologies provides high bulk water removal efficiency in the weaker AC field combined with higher removal efficiency of small water droplets in the stronger DC field. Further improvements include amplitude modulated electrostatic fields, high frequency AC fields, improved electrode configurations as well as improved fluid distribution inside the electrostatic treaters. More efficient dehydration and desalting processes provide potential for operating the treaters and desalters at lower operating temperatures and reduced dosage of demulsifier chemicals, in addition to the potential for using smaller treaters. This paper describes improved crude oil dehydration using advanced electrostatic dehydration technologies and an efficient test method for optimized use of production chemicals, including case studies.
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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) | 0,000 | 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 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 ».