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Enregistrement W3080969284 · doi:10.2118/200463-ms

Experimental Investigation of Polymer Induced Fouling of Heater Tubes in the First-Ever Polymer Flood Pilot on Alaska North Slope

2020· article· en· W3080969284 sur OpenAlexaboutno aff
Anshul Dhaliwal, Yin Zhang, Abhijit Dandekar, Samson Ning, John Barnes, Reid Edwards, Walbert Schulpen, David Cercone, Jared Ciferno

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Conference · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Energy Technology LaboratoryOffice of Fossil EnergyU.S. Department of Energy
Mots-clésFoulingPolymerMaterials scienceHeat exchangerEnvironmental scanning electron microscopeEnvironmental scienceComposite materialChemical engineeringPetroleum engineeringScanning electron microscopeGeologyChemistryMechanical engineeringMembraneEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polymer flooding has been validated in the lab and by successful applications in other countries, such as Canada and China, to be an effective EOR technique for heavy oil reservoirs. Currently, polymer flooding is being pilot tested for the first time in the Schrader Bluff viscous oil reservoir at Milne Point field on Alaska North Slope (ANS). One of the major concerns of the operator is the impact of polymer on the oil production system after polymer breakthrough, especially the polymer induced fouling issues in the heat exchanger. This study investigates the propensity of polymer fouling on the heater tubes as a function of different variables, with the ultimate goal of determining safe and efficient operating conditions. A unique experimental set-up was indigenously designed and developed to simulate the fouling process on the heating tube. The influence of heating tube skin temperature, tube material, and polymer concentration on fouling tendency was investigated. Under each test condition, the test was run five times with the same tube, and in each run, the freshly prepared synthetic brine and polymer solution were heated from 77°F to 122°F to mimic field operating conditions. The heating time and fouling amount were recorded for each run. The morphology and composition of the deposit samples were analyzed by environmental scanning electron microscopy (ESEM) and X-ray diffraction (XRD), respectively. It has been found that, in general, the presence of polymer in produced fluids would aggravate the fouling issues on both carbon steel and stainless steel surfaces at all tested skin temperatures (165°F, 250 °F and 350°F), but only higher skin temperatures of 250°F and 350°F could cause polymer induced fouling issues on the copper tube surface and the fouling tendency increased with polymer concentration. At the lower skin temperatures of 165°F, no polymer-induced fouling was identified on the copper tube. A critical temperature that is related to the cloud point of the polymer solution was believed to exist, below which polymer induced fouling would not occur and only mineral scale deposited, but above which the polymer would obviously aggravate the fouling issue. The heating efficiency of the tube would be reduced gradually as more fouling material accumulates on its surface. The ESEM results indicate that if polymer precipitated and deposited on the surface, it would bond to the mineral crystals to form a stronger three- dimensional network structure, and that is why the polymer induced fouling was tougher and more difficult to be removed from the tube surface. The XRD analysis results confirm that the presence of polymer in the fluids can enhance the mineral scale propensity. The study results have provided practical guidance to the field operator for the ongoing polymer flooding pilot test on ANS. This study may also prove to be valuable for other chemical EOR projects around the world.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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