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Enregistrement W2904850058 · doi:10.2118/193730-ms

Evaluation of the Scaling Resistance of Different Coating and Material for Thermal Operations

2018· article· en· W2904850058 sur OpenAlexafffundabout
Vahidoddin Fattahpour, Mahdi Mahmoudi, Morteza Roostaei, Stephen S. Cheung, Lu Gong, Xiaoyong Qiu, Jun Huang, Arian Velayati, Mohammad Kyanpour, Ahmad Alkouh, Raymond Strom, Brent Fermaniuk, Hongbo Zeng, Jing‐Li Luo

Notice bibliographique

RevueSPE International Heavy Oil Conference and Exhibition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRGL Reservoir Management
Mots-clésMaterials scienceCorrosionCoatingScanning electron microscopeAlloyScalingMetallurgyEnergy-dispersive X-ray spectroscopyQuartzComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several alloys and coating techniques have been used by industry for their anti-corrosion and anti-fouling properties in the industry. One of the major problems in thermal operation is related to silica and calcium carbonate scale. In this study, we intend to better understanding the relative scaling resistance performance of different coatings and alloys exposed to typical formation water in thermal operations. This paper provides a study on failed samples collected from various projects in Western Canada. Moreover, a review of research work on scaling properties of different materials in thermal applications will be presented. Different failed screens were collected from various projects in Western Canada. Thin section analysis, X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM) joined with energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX) were performed on collected failed pipeline samples to determine the composition of the scale material. Obtained results revealed that the main scaling materials are silicates and carbonates. Chert, clays and carbonates act as cement to bind sand grains (mainly quartz). Later, a review was performed on an ongoing investigation regarding the materials and coatings for improving the anti-scaling properties. Bulk scaling tests, Atomic Force Microscopy (AFM), and in-situ field trials were used to investigate the anti-scaling properties of two RGL proprietary grade materials, proRC05, and proRS06, as well as electroless nickel (EN) coating. Carbon steel L80, carbon steel 4140 and EN30B alloy steel were used for comparison. The microstructural change of the material surface was studied using complementary techniques (e.g., XRD, SEM, and EDX). The tests have been performed under a complex chemical environment that represents the chemistry of the near screen condition in thermal operation, to assess the relative performance of different coatings. Among proRC05, proRS06, 4140 carbon steel and EN30B alloy steel, the anti-scaling performance follows the order of proRC05 > proRS06 > 4140 carbon steel > EN30B alloy steel. Comparison between EN-coated and uncoated samples shows that the EN-coated carbon steel L80 provides better anti-corrosion and fouling resistance performance with a small amount of iron oxides and silica foulants. Field trials of EN-coated technology have been also proven to be effective. This work provides a detailed review on recent attempts on evaluating the anti-scaling properties of various materials and coatings to minimize the silica and calcium carbonate scale. Furthermore, field trials were reviewed for evaluating the scaling and corrosion properties in thermal production. The results of this study will help engineers select material for projects in which silica and calcium carbonate scaling could be a significant issue.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,388

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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