Treatment of Hydrocarbon-Based Drilling Waste Using Supercritical Carbon Dioxide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-aqueous drilling fluids are essential in challenging drill operations. Their use, however, requires special treatment and disposal because of their potential for environmental damage. In light of increasing costs for common treatment technologies and ever tightening environmental legislation, alternative treatment technologies are being sought by the drilling industry. Supercritical fluid extraction is one such technology which employs a substance above its critical pressure and temperature as a solvent. In this paper, the results of a study using supercritical carbon dioxide to treat synthetic based drilling waste are presented. Unlike typical supercritical fluid extraction studies where the process is optimized using changes in pressure and temperature, this study was undertaken to improve the extraction of hydrocarbons from drilling waste by increasing the supercritical fluid solvent to waste ratio. Efforts focused on improving supercritical fluid/drilling waste contact, eliminating system clogging with waste solids and minimizing solids carryover. Alterations to the waste using additives and alterations to the vessel both led to an increased amount of waste being treated effectively using the same amount of solvent. Optimization of the process has yielded efficiencies as high as 97%. Also, it has been determined that the extracted hydrocarbons are unchanged by the supercritical fluid extraction process. This result suggests that the collected hydrocarbons may be reused in the drilling process, resulting in significant cost savings to the industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».