Optimizing the Treatment of Low Flow Pipelines Using a Time-Released Product with the Use of Residence Time Distribution Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many shallow gas systems in North America experience a large decline in production with time. Flow rates are often low and liquid residence times are long in such systems. A new time-released, encapsulated product has been developed for such systems. Residence time distribution functions are often used to understand reactant conversion in non-ideal reactors and it is believed that their use in understanding the transport of chemicals can be applicable in corrosion control of slow moving systems. There are many parameters that affect the deliverability, effectiveness and control of the time-release of products in an oilfield system. One factor is the diffusion of inhibitor within the polymer matrix (i.e. pellet). This can be controlled by particle size. Other factors are related to the mass transfer to an external fluid phase and the intrinsic residence time of fluids within the system. Some factors can be controlled by the design of the product while others are controlled by the system conditions. In many pipeline-gathering systems for sour gas, the residence time of fluids is relatively long. In this presentation, the factors controlling time release of the product are discussed. Laboratory results on product release are best fit to an appropriate diffusion-mass transfer model of the product. A residence-time distribution model for an existing field in Canada is developed based on the best fit of an earlier field trial. The residence-time distribution with a model of time release of a newly developed product has been used to predict the time release in a field trial. The predictions and the actual experimental results of the field trial will be compared in different systems in terms of long-term inhibitor release profile.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».