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Enregistrement W3130293634 · doi:10.2118/spe-169750-ms

Evaluation of Anti-fouling Surfaces for Prevention of Mineral Scaling in Sub-surface Safety Valves

2014· article· en· W3130293634 sur OpenAlexaff
Thibaut Charpentier, Anne Neville, Salima Baraka-Lokmane, Christian Hurtevent, J-R.. Ordonez-Varela, Frank Møller Nielsen, Violette Eroini, John Helge Olsen, Jon Arne Ellingsen, Øystein Bache

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCalcium Carbonate Crystallization and Inhibition
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoulingCalcium carbonateDeposition (geology)Materials scienceCarbonateSupersaturationScalingScale (ratio)Process engineeringEnvironmental scienceEngineeringMetallurgyChemistryComposite materialGeologyMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mineral scale formation and deposition in down-hole completion equipment such as subsurface safety valves can cause dramatic and unacceptable safety risks and associated production losses and operational costs. Current scale removal strategies involve both mechanical and chemical technologies, each of them having their own advantages depending on the type of mineral scale and its location. However, these techniques are often costly and of limited efficiency. The current study assesses the ability of a range of chemically and morphologically modified coatings to prevent/reduce mineral scale surface fouling. Building-up on previous work done under static conditions, this paper presents results from scaling tests under laminar and turbulent dynamic conditions using a rotating cylinder electrode under in a complex (mixed) scaling environment (supersaturated w.r.t. calcium carbonate, barium sulfate, strontium sulfate, barium carbonate and strontium carbonate). The study shows that if properly selected, surface treatments represent a promising approach to reduce scale deposition on downhole equipment surfaces that are critical to maintain equipment functionality and thereby well safety barrier integrity. By analyzing the scaling behaviors observed within the set of surfaces tested, suggestions of the controlling factors in anti-fouling on these systems are presented and discussed.

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)0,004
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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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