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Enregistrement W3033531811 · doi:10.1002/9781119593324.ch7

Acid Gas Injection at SemCAMS Kaybob Amalgamated (KA) Gas Plant Operational Design Considerations

2020· other· en· W3033531811 sur OpenAlexaboutno aff
Rinat Yarmukhametov, J. R. Maddocks, Jason Lui

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSour gasGas compressorEngineeringWaste managementAcid gasCapital costEnvironmental sciencePetroleum engineeringProcess engineeringNatural gasMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SemCAMS currently owns and operates the Kaybob Amalgamated (KA) sour gas processing facility, located near Fox Creek, Alberta. The gas plant takes gas from various sweet and sour inlets and processes these streams to produce sales specification gas, LPG and C5+ products. With reduced plant throughput and lower H2S concentration in the feed stream to the Sulfur Recovery Unit, the existing sulfur plant was operating below the design turndown rates, which impacts the performance and reliability of the entire facility. SemCAMS decided to decommission the sulfur plant in Q2 2018 and replace it with acid gas compression that will inject acid gas into a disposal well drilled on the plant lease. The GLE scope of work was to complete detailed engineering (process, civil, mechanical, electrical, instrumentation and controls) of the two acid gas injection compressors, including the suction piping from the existing acid gas knockout drum, the discharge piping to the wellhead, as well as utility piping to/from the compressors (instrument air, fuel gas, flare, drains, etc.). Major project decisions and design aspects are reviewed and discussed with a focus on capital & operational cost, challenges, issues, and lessons learned relating to process modelling and operational design. Process modelling topics discussed include: steady state and dynamic modelling for the AGI system; flare system design; compression capacity control; hydrate formation prevention during system blowdown; methanol injection for hydrate prevention; prediction of water content/hydrate formation temperatures within the AGI system and finally overpressure protection of compression equipment and the injection line. Operational design topics discussed include: Inherently Safety Design (ISD) strategies; material selection for compression equipment and the injection line, air cooler design, impact of leak scenarios on the existing plant and AGI system design; freeze protection; considerations for depressurization duration and acid gas flaring scenarios; and impact of the existing plant safety practises on the addition of the AGI system.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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