Evaluation of Inhibitor Consumption by Particulates in Very Light Hydrocarbon Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bitumen diluents with very low basic sediment and water (< 0.5%) are transported in Enbridge’s pipelines. The dissolved water and oxygen in diluents have the potential to cause corrosion in the pipeline. Due to similarity of the diluent to refined petroleum products such as gasoline, NACE TM-0172 method was carried out to qualify corrosion inhibitors for the pipeline. This method uses clear hydrocarbon product without considering the impact pipelines solids may have on the inhibitor performance. In this work we modify the NACE TM-0172 method to include the effect of solids. The pipeline solids, collected from pig trap of a diluent pipeline, were first thoroughly characterized for their physicochemical properties by several techniques. Their impact on corrosion inhibitor performance was examined by adding solids at various levels to the clear hydrocarbon. Increasing solids concentration was found to reduce the performance of the corrosion inhibitor. This reduced performance was correlated to decreased residual inhibitor concentration in the diluent, which was made possible by developing a sensitive analytical method to measure sub-ppm residual inhibitor concentration. The residual inhibitor method is expected to serve as a key performance indicator for continuous pipeline inhibitor program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».