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Enregistrement W2342106585 · doi:10.2118/179885-ms

The Impact of Vapour-Liquid Equilibria VLE Calculations on Scale Prediction Modelling

2016· article· en· W2342106585 sur OpenAlexfundno aff
Ayrton Ribeiro, Duarte Silva, Eric Mackay, K. S. Sorbie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCMG Reservoir Simulation FoundationHeriot-Watt University
Mots-clésSolubilityThermodynamicsChemistryWork (physics)Equation of statePhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vapour-Liquid Equilibria (VLE) calculations, particularly involving the phase behaviour of CO2 and H2S, are used in scale prediction modelling. In this work, the impact of VLE calculations for CO2 and H2S-rich gas phases and for acid and sour gas mixtures on scale prediction calculations is evaluated. Three Equations of State (EOS), viz. Soave-Redlich-Kwong (SRK), Peng-Robinson (PR) and Valderrama-Patel-Teja (VPT), are implemented in the Heriot-Watt model and used in VLE calculations. The solubility of single-component CO2 and H2S in water and the solubility of a gas mixture in water were compared with experimental data in terms of the Absolute Relative Deviation (ARD). The solubility data were then used in PHREEQC to calculate the impact of using different EOS on carbonate and sulphide scales, particularly on CaCO3 and FeS. Average ARDs of 6.04%, 4.10% and 3.77% between experimental and calculated values for CO2 solubility in water were obtained for SRK, PR and VPT EOS, respectively. Similarly for H2S solubility in water, average ARDs of 6.49%, 6.66% and 6.48% were obtained. For the solubility of sour and acid gas mixtures in water, average ARDs of 13.92%, 13.25% and 10.78% were obtained. It has thus been concluded that VPT EOS performs better than SRK and PR in VLE calculations for the analysed data. The errors introduced in VLE calculations have been found to impact the calculation of the amount of CaCO3 precipitated with consequences for scale inhibitor selection. Higher deviations were found in the amount of CaCO3 precipitation for gas mixtures when compared to single component CO2 rich phase. Furthermore, the large errors occurring in VLE calculations for H2S solubility have not been found to impact the calculation of the amount of FeS precipitated when H2S is in excess with respect to Fe2+. Scale prediction calculations carried out using PHREEQC demonstrate that VLE calculations can have a high impact on mineral precipitation. Thus, it is recommended that the best VLE model available should always be used for scale prediction modelling, particularly when mixtures of gases are present.

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)0,004
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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