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Enregistrement W3036876777 · doi:10.3390/en13123184

A Laboratory Workflow for Characterization of Scaling Deposits in Thermal Wells

2020· article· en· W3036876777 sur OpenAlexafffundabout
Ali Habibi, Charles E. Fensky, Morteza Roostaei, Mahdi Mahmoudi, Vahidoddin Fattahpour, Hongbo Zeng, Mohtada Sadrzadeh

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCalcium Carbonate Crystallization and Inhibition
Établissements canadiensAlberta EnergyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesRGL Reservoir ManagementMitacs
Mots-clésScalingCalciteMineralogyCharacterization (materials science)CorrosionChemistryAragoniteScanning electron microscopeMaterials scienceMetallurgyNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have shown that different parameters such as reservoir conditions (e.g., pressure, temperature, and brine chemistry) and wellbore hydraulics influence the scaling tendency of minerals on the surfaces of completion tools in conventional resources. Although different studies have investigated the suitable conditions for the precipitation of scaling minerals, there is still a lack of understanding about the composition of the scaling materials deposited on the surfaces of completion tools in thermal wells. In this study, we presented a laboratory workflow combined with a predictive toolbox to evaluate the scaling tendency of minerals for different downhole conditions in thermal wells. First, the scaling indexes (SIs) of minerals are calculated for five water samples produced from thermal wells located in the Athabasca and Cold Lake areas in Canada using the Pitzer theory. Then, different characterization methods, including scanning electron microscopy (SEM) with energy dispersive X-ray spectrometry (EDS), inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) and colorimetric and dry combustion analyses, have been applied to characterize the mineral composition of scale deposits collected from the surfaces of the completion tools. The results of the SI calculations showed that the scaling tendency of calcite/aragonite and Fe-based corrosion products is positive, suggesting that these minerals can likely deposit on the surfaces of completion tools. The characterization results confirmed the results of the Scaling Index calculations. The SEM/EDS and ICP-MS characterizations showed that carbonates, Mg-based silicates and Fe-based corrosion products are the main scaling components. The results of dry combustion analysis showed that the concentration of organic matter in the scale deposits is not negligible. The workflow presented in this study provides valuable insight to the industry to evaluate the possibility of scaling issues under different downhole conditions.

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 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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