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Enregistrement W2144718734 · doi:10.1002/cjce.20507

Modelling asphaltene deposition in turbulent pipeline flows

2011· article· en· W2144718734 sur OpenAlexaffvenueabout
Dmitry Eskin, John Ratulowski, Kamran Akbarzadeh, Shu Pan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensSchlumberger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCouette flowDeposition (geology)AsphalteneMechanicsTurbulenceParticle (ecology)Pipeline transportMultiphase flowAsphaltMaterials scienceFlow (mathematics)Petroleum engineeringPhysicsEngineeringGeologyMechanical engineeringComposite materialChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Asphaltene deposition is one of the important problems of oil production that requires an accurate predictive modelling. We developed an asphaltene deposition model in a pipeline. The model is based on data, which are obtained by experiments performed in a Couette device, where the inner cylinder rotates, and deposition on the outer wall is studied. A detailed theoretical analysis of an applicability of a Couette device for imitation of the asphaltene deposition in a pipe flow is presented. The model developed is based on first principles and consists of the two major modules: (1) a sub‐model describing the particle size distribution evolution in time in a Couette device, and along a pipe; (2) a sub‐model for calculating the particle transport to the wall. A population balance model is employed for modelling the particle size evolution. A concept of the critical particle size is introduced; only particles that are smaller than the critical size can deposit. The model developed contains only three parameters that are determined experimentally using a Couette device. The model of asphaltene deposition in a Couette device allows accurate describing the deposit mass growth in time. Performance of the deposition model for a pipeline with the coefficients obtained by a laboratory Couette device is also illustrated. Le dépôt d'asphaltènes est un des problèmes majeurs de l'industrie pétrolière et nécessite des modèles prédictifs fiables. Nous avons développé un modèle de dépôt d'asphaltènes en conduite pétrolière. Le modèle est basé sur des données obtenues expérimentalement par un système Couette avec cylindre intérieur tournant. Le dépôt sur les parois extérieures, fixes, est alors étudié. Une analyse théorique détaillée de l'applicabilité d'un système Couette à l'étude du dépôt d'asphaltènes en écoulement dans une conduite pétrolière est présentée. Le modèle développé est basé sur des principes fondamentaux et consiste en deux principaux modules: (1) un premier module décrivant l'évolution de la distribution de taille des particules avec le temps dans un système Couette et le long d'une conduite, (2) un deuxième module pour le calcul du transport des particules vers la paroi. Un modèle d'équilibre de population (population balance model) est utilisé pour modéliser l'évolution de la taille des particules. Un concept de « taille critique » est alors défini: seules les particules plus petites que cette taille peuvent se déposer. La modélisation contient seulement trois paramètres qui sont déterminés expérimentalement sur un appareil de type Couette. Le modèle permet une description fiable de l'augmentation de la masse de dépôt avec le temps. Les résultats de ce modèle appliqués à une conduite pétrolière avec les paramètres obtenus en laboratoire sur un système Couette sont également démontrés. © 2011 Canadian Society for Chemical Engineering

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations146
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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