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Enregistrement W2803006909 · doi:10.4043/28743-ms

Efficient Condensate Mercury Removal Offshore

2018· article· en· W2803006909 sur OpenAlexaboutno aff
Tom Manelius, Imane Aguedach

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine and Offshore Engineering Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)Environmental scienceNatural gasSTREAMSContaminationProduced waterWaste managementSubmarine pipelineEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringChemistryGeologyEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There are Oil & Gas installations struggling with Mercury contaminated oil and gas streams. Mercury contaminants are not only toxic if exposed to staff, but it can also cause equipment damages and operational hazards. It is most often seen as an issue in the natural gas, especially in liquefaction operations, but there is an increasing interest and need to handle contaminated condensate streams, as well as glycol streams (MEG). The Mercury content in Oil & Gas streams vary significantly over the globe, even between specific fields. The Asia pacific region is generally known to be the most exposed, with Mercury levels often up to 100 times greater as an average, than in e.g. US or Canada Mercury rich wet gas wells will also have Mercury contaminated condensate, with Mercury present in different states and often adsorbed to other suspended particles. Up to now filtration processes for Mercury removal in condensate streams has primarily been used, however the presence of very fine particles, and Mercury levels in average several times above the target level, made filtration a troublesome offshore operation. In pursuit of better technologies, an improved solution has been found in disc stack centrifuge technology. The suitability has been assessed by using a fast and well-developed assessment process including laboratory tests and field pilot tests followed by full scale centrifuge installations. Particle sizes can be measured as a part of site testing. Mercury contaminants are typically small, often Hg resides in a relatively narrow particle size range, between 1–10 m micron, which explains why sufficient removal at process scale a can be achieved by filtration, but also why operation may be a challenging task with frequent filter blockages. A centrifuge processing system represent a separator option readily removing the Mercusry particle size range, including submicron particles, and can be made fully continuous, sealed and sized to handle required condensate flow processing. In average the stream leaving the centrifuge is found to be well below the acceptance level, moretowards concentrations typical for dissolved rather than particulate mercury level.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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