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Enregistrement W2915227240 · doi:10.2118/0918-0108-jpt

Technology Focus: Oilfield Chemistry (September 2018)

2018· article· en· W2915227240 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan Wylde

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrude oilOil shaleShale oilPetroleumLight crude oilChemistryEnvironmental sciencePetroleum engineeringGeologyOrganic chemistryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Focus The last 3 years have seen an unprecedented increase in paraffin-related challenges in the world of production chemistry. The industry is producing more-challenging crude oil as the production of light, sweet, and easy-to-treat crude declines. The new crudes coming on stream contain more-complex combinations of paraffinic components. We are aware of the bimodal distribution of paraffin displayed nicely in high-temperature gas chromatography of, for example, Eagle Ford crude oil, which shows a double peak distribution of paraffin. Some of the more-recent publications highlighted are using more-advanced analytical techniques to characterize crude oil because heavier paraffin components are not detectable by classical methods. Characterization using techniques such as nuclear magnetic resonance and matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry are detecting paraffin chains in excess of C100 and determining a trimodal distribution of paraffin in crude oil that is difficult to treat using today’s technology, thus requiring a change in approach and thinking for the production chemist. Such crudes are being developed today—crude oils from some of the more extreme shale plays around the world such as the Montney formation in British Colombia, Canada; Vaca Muerta in Argentina; East African crude oils of Uganda, Chad, and Kenya; and crude oils in the Far East such as those in Indonesia and Vietnam. The current chemical technology begins to reach its limit of functionality in a crude oil that contains paraffin chains of C75+ in length. The featured papers give some insights into the work under way to elucidate the structure performance relationships between inhibitors and crude oils containing these higher paraffinic species. Much work remains in order to develop more-effective solutions and strategies for these incredibly challenging and highly paraffinic crude oils. The featured papers summarize some of the state-of-the-art techniques to determine the true nature of paraffin deposition from these bi- and trimodal crude oils as well as advanced techniques to truly characterize and treat produced fluids and recovered solids samples. Readers are encouraged to research the recommended additional reading and take some time to delve into the references contained in these papers. This literature contains an extensive review of the history and current state of the art in paraffin science for the oilfield chemist and engineer. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. OTC 27855 Work Flow To Evaluate Wax-Deposition Risk Along Subsea Production Systems by O. Coronado, Genesis, et al. OTC 28714 Cold-Finger Benchmarking Study for Paraffin-Inhibitor Selection by Yun Peng, Shell, et al. SPE 187252 Investigating the Performance of Paraffin Inhibitors Under Different Operating Conditions by Anshul Dubey, The University of Tulsa, et al.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4110,253

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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