Effects of Impurities on CO<sub>2</sub> Pipeline Performance
Notice bibliographique
Résumé
Carbon dioxide (CO2) is a chief constituent of greenhouse gases and should be captured, transported and stored in saline aquifers or used for enhanced oil recovery. This study is focused on pipeline transportation of impure CO2. The major impurities in captured CO2 from power plant stations and gas processing facilities are mainly nitrogen, methane, hydrogen sulphide, and water. Impurities affect the density and viscosity of the CO2 stream thereby impacting on the fluid phase, pressure and temperature of the stream. CO2 pipeline models, however, rarely consider the effects of impurities in the determination of design parameters. Aspen HYSYS (ver.9) is used to model the effect of impurities on the pressure drop, phase envelope and critical pressure and temperature of captured CO2 fluids flowing in pipelines. Cortez, Canyon Reef and Choctaw pipelines in the USA and Weyburn pipeline in Canada were selected as the case studies. The results show that the pressure drop increased in these pipelines due to the impurities with the highest pressure drop occurring in the Canyon Reef pipeline. The impurities increased the pressure drop by about 0.09 bar/km, 0.2 bar/km, 0.10 bar/km and 0.04 bar/km for Cortez, Canyon Reef, Choctaw and Weyburn pipelines respectively. The lower molecular weight gases were found to decrease the mixture density and increase the pressure drop. The results also reveal that the bubble point pressure was increased by impurities in three pipelines but slightly reduced in the Weyburn pipeline and the critical temperature was reduced in all pipelines.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».