Effect of Amine Structure on the Corrosivity of a Carbon Steel Natural Gas Processing Plant
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work investigated and correlated the corrosiveness of different amines with their uniquely inherent structural characteristics, specifically focusing on the effect of alkyl chain lengths of alkanolamines and diamines, and the effect of the number of -OH groups in sterically-hindered amines. The amines studied were: monoethanolamine (MEA), methylmonoethanolamine (MMEA), ethylmonoethanolamine (EMEA) and butylmonoethanolamine (BMEA) for the effect of the alkyl chain length of the alkyl group attached to the amino group of alkanolamines, and ethylenediamine (EDA), trimethylenediamine (TMDA) and hexamethylenediamine (HMDA) for the effect of alkyl chain length in diamines. For–OH effect, the amines used were: 2-amino-2-methyl-1-propanol (AMP), 2-amino-2-ethyl-1,3-propanediol (AEPD) and 2-Amino-2-(hydroxymethyl)-1,3-propanediol (AHMPD). The results showed that corrosion rates reduced as the alkyl length increased as shown in MEA > MMEA > EMEA > BMEA. For diamines, corrosion rates also reduced as the alkyl length in between amino groups increased as iluustrated in EDA >TMDA > HMDA. These were due to increased hydrophobicity which repelled water molecules more effectively from the metal surface, thereby protecting it from molecules that can cause corrosion. For–OH, the corrosion rate reduced as the number of–OH increased as in AMP>AEPD>AHMPD. In this case, the O atom, an active adsorption site that chemically adsorbs onto the metal surface, reduces the open metal surface thereby inhibiting corrosion. The results show that amines with longer alkyl length and/or higher number of–OH group will reduce corrosion rates in gas processing plants. This information will assist designers in the selection of the appropriate amines or amine blends for use in natural gas processing plants which will minimize corrosion.
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 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 ».