Pipeline Route Planning for Multiphase Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Pipelines transporting multiphase products (i.e. mixtures of liquids and gas) are common in the upstream oil and gas industry. However, there are numerous flow assurance challenges to the operation of multiphase pipelines, particularly in hilly terrain. For multi-phase pipelines the flow pattern, pressure drop, and associated liquid hold-up within the pipeline is highly dependent on the elevation profile, the gas to liquid ratio, the fluid properties, and the rate of flow. It is desirable to consider how multiphase pipelines can be routed to minimize these operational challenges. Variation from project to project and the complex nature of multi-phase flow can create challenges to developing common rules of thumb to be used in pipeline routing. There are commercially available software programs that model steady-state and transient flow conditions for multiphase flow, but these programs accept only one set of inputs for a particular routing scenario and the process of finding an optimal pipeline profile through the landscape can become tedious. Consequently, in the author’s experience, it is still common practice to develop pipeline routes for multiphase pipelines using traditional pipeline routing methods that are biased towards pipeline construction rather than operational factors. However, operational cost-savings can be realized through the application of multi-phase flow optimization in early pipeline routing and facility siting. This paper proposes an alternate method to routing multiphase pipelines using Geographic Information Systems (GIS) based design tools to simultaneously evaluate route options at a landscape level and model the hydraulic behavior of the multiphase flow to identify optimal pipeline routes that minimize the challenges related to multiphase flow. This method allows for proper consideration of the potential construction and operational challenges of multiphase pipelines to be integrated into the pipeline design and balance against various other factors which includes land use, construction methods, terrain challenges and environmental or social impacts. Considering these challenges early in the conceptual design process will help operators realize capital and operational cost savings while allowing for safer and more reliable pipeline operations. The method uses a multi-criteria approach coupled with a hydraulic model with the ability to balance the influence each factor has on the calculated “least cost path” to route options that improve the flow assurance aspects by strategically navigating the terrain while respecting the host of other factors that contribute or influence the final chosen pipeline route. Using this method, operators can be assured that where opportunities exist to improve the hydraulic performance of a pipeline through route selection, these opportunities will be presented as outputs of the model and expert judgment can be used to determine the final pipeline alignment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».