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Enregistrement W2307979104 · doi:10.4043/26456-ms

Design Considerations for Mitigating the Impact of Contaminants in Rich MEG on Monoethylene Glycol Recovery Unit MRU Performance

2016· article· en· W2307979104 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference Asia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensIntecsea (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubseaWellheadEnvironmental scienceReliability (semiconductor)Petroleum engineeringComputer scienceProcess engineeringEngineeringMarine engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Supplying monoethylene glycol (MEG) to the wellhead is critical to gas production since interruption of MEG injection can lead to loss of well production due to the risk of hydrate plug formation in the subsea production infrastructure. Maintaining a high reliability of MEG supply is heavily dependent on good MEG Recovery Unit (MRU) performance. This paper is applicable to subsea gas-condensate wells using MEG for hydrate inhibition and outlines a holistic approach towards diminishing the impact of contaminants in Rich MEG on MRU operating performance. An overview of the impact of various contaminants on MRU operation and how to deal with them will be discussed. Conceptual design considerations and practical applications as per vendor experience will be presented, as well as, examples of the impact of Rich MEG contaminants on MRU operation. During the life of the gas reservoir, both short term events (e.g., completions fluid clean up, well start up, flow rate increases) and long term events (e.g., hydrocarbons entrainment, clay, silt, corrosion products, corrosion inhibitors, scale inhibitors, demulsifiers, formation water breakthrough) introduce contaminants into the Rich MEG that need to be considered in terms of impact on operational reliability of the MRU. If the effects of the contaminants result in reducing the reliability of the MRU to less than the desired design target, then they need to be removed or at least reduced in quantity to a level that permits the reliability target to be achieved. Key groups that need to be involved in conjunction with the Client to ensure successful MRU design are Flow Assurance (wellhead chemistry and pipeline flow), Testing/Simulation facility and/or Vendor facility (study work, bench tests, and/or separation equipment piloting), Hydrocarbons Process Engineering (topsides or onshore processing facilities/MEG Regenerator and MEG Reclaimer design), and the MRU package vendor. Effective communication and collaboration between all parties in the early phases of the project is essential for managing these contaminants and maximizing MRU availability.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,223 · 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