Development of efficient formulation for the removal of iron sulphide scale in sour production wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Iron sulphide scale, which exists in different forms, is common in sour oil and gas production wells. Iron sulphide hard scales are difficult to remove with acids, requiring mechanical intervention or the replacement of the production tubing. An environmentally friendly formulation with a high pH is proposed for the removal of both soft and hard iron sulphide scale from oil and gas wells. The formulation consists of DTPA (di‐ethylene tri‐amine penta acetic acid) in addition to K 2 CO 3 as a catalyst. High pressure high temperature solubility experiments were performed under both static and dynamic conditions in the temperature range of 70–150 °C and a constant pressure of 3447.38 kPa. Several combinations of the catalyst and DTPA chelating agent were used to optimize the catalyst/DTPA ratio to achieve maximum scale solubility. Field scale samples were collected and analyzed using XRD. The scale removal efficiency of the proposed formulation outperforms that of the current formulations used in the oil industry, with the added advantage of not releasing H 2 S. The optimum DTPA concentration is 20 wt% and the optimum catalyst concentration is 9 wt%, which provides a solubility of 90 % of the field scale. In addition, the ecotox profile of the proposed formulation is better than that of the currently used formulations because toxic corrosion inhibitors are not used. The maximum reported corrosion rate for the new formulation is 0.036 kg/m 2 , which is well below the acceptable limit (< 0.227 kg/m 2 ).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».