Successful Field Application of Novel, Non-Silicone Antifoam Chemistries for High Foaming Heavy Oil Storage Tanks in Northern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Substantial foam formation was being experienced by two operators in several heavy oil leases in Northern Alberta. This 10 – 12 API crude had a large foaming potential and unique foam formation mechanism. Crude oil passed from the wellhead, via a short flowline to a pair of hydrostatically balanced and heated storage tanks. The storage tanks heated the crude oil from approximately 50°C to 85°C and in doing so, caused gas breakout and degassing which resulted in the formation of a thick, persistent foam in the top of the tanks. The foam would enter the transportation trucks and end up at the local battery and create carry over and separation problems in the process systems. Silicone antifoam products were not acceptable due to both their poor environmental profile and also the influence these large molecules had at the refinery where the crude oil was shipped for (predominantly) asphalt manufacture. A wide range of chemistries were tested including phosphate based products, ethoxylated and propoxylated esters, polyethylene glycol esters and oleates, alcohols, fatty alcohols and ethoxylated and propoxylated alcohols. One of the major challenges detailed in this paper is that all products had to be freeze protected to −40°C. This was significant due to many anti-freeze chemicals affect the efficacy of antifoam chemicals. This paper details evolution of testing leading to the field application of this combined defoamer / antifoam chemistry. Initial laboratory screening is included which describes a unique laboratory test method designed to mimic more accurately the foam formation environment in the field. The paper goes onto illustrate the field trial evaluation as well as the case histories of full field implementation of the highest efficacy products.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».