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Enregistrement W2522184164 · doi:10.2118/181181-ms

Evaluation of an Advanced Metal Bonded Coating Technology for Improved SAGD Performance

2016· article· en· W2522184164 sur OpenAlexaff
Da Jiang Zhu, Michael Leitch, Jingyi Wang, Xingwei Shi, Lu Gong, Ermia Aghaie, Jing‐Li Luo, Hongbo Zeng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoatingFoulingWettingCorrosionMaterials scienceAsphaltMetallurgyContact anglePetroleum engineeringComposite materialEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to the high temperature, high pressure and sophisticated chemical environment in heavy oil wells, Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) is considered one of the most challenging service conditions for carbon steel equipment. This paper introduces an advanced metal-metal bonded coating technology-electroless nickel (EN) coating and its applications in SAGD operations to protect downhole equipment from fouling due to corrosion, adhesion of inorganic and organic materials as well as the impacts of wettability alteration. In the first chapter, we will describe the complex and hostile thermal-chemical environment, their impacts on the SAGD production system and the fouling causes. We will compare the performance of EN coating to that of regular carbon steel pipe in the following aspects: a) corrosion resistance in the presence of sour gases using potentiostatic and potentiodynamic polarization methods; b) adhesion of silica, bitumen coated silica using atomic force microscopy, and c) surface energy and wettability alteration using contact angle measurements. The set-up of the facility, procedures of the tests and governing science and engineering principles will be reviewed. In the end, we will introduce the results of laboratory and SAGD field experiments designed to investigate the EN coating technology in protecting the substrate materials under SAGD conditions.

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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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