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Enregistrement W2748217070 · doi:10.1071/aj13030

Environmentally acceptable surfactants applied for water-based paraffin control—novel technologies sustaining production of challenging Australian crudes

2014· article· en· W2748217070 sur OpenAlexaff
Farrell Backus, Hans Oschmann, M. Gunn, Evan Harvey

Notice bibliographique

RevueThe APPEA Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensNalco (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmentally friendlyWaxParaffin waxEnvironmental scienceProduced waterWaste managementPetroleum engineeringPulp and paper industryMaterials scienceEnvironmental engineeringGeologyEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of environmentally acceptable surfactants in water-based products—as opposed to hydrocarbon-based products—offers significant benefits both from an environmental and performance perspective. Water, being a polar solvent, has a very limited capacity to dissolve non-polar hydrocarbons; however, a new generation of environmentally acceptable, novel surfactants has allowed the development of water-based wax removal technology that effectively penetrates layers of waxy deposits, and dissolves and disperses the removed paraffin. A conspicuous property of this new water-based paraffin remover is its ability (similar to some corrosion inhibitors) to migrate over surfaces resulting in the treatment of deposits not originally wetted by the product. The continuous application of environmentally acceptable surfactants in multiphase transport systems has not only prevented paraffin deposit formation but also has allowed for the removal of persistent paraffin deposits. These new chemistries have had excellent success in many areas, including Australian production fields. Cooper Basin field studies have shown that the application of these surfactants have significantly increased production through reduced downtime during winter months where high wax content producing wells traditionally would shut down due to flow line restrictions. This paper will review the selection and the application of these new surfactants in two Australian field locations.

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)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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