Understanding Field Performance of Paraffin Inhibitors Using Differential Scanning Calorimetry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The standard test procedure for paraffin inhibitor evaluations in oil and gas production over the past 20 years has been cold finger analysis. With the emergence of unconventional Canadian oil and gas production from tight reservoirs such as the Montney and Duvernay formations, mounting paraffin treatment issues have been observed. The limitations of cold finger analysis have become increasingly evident when relating product evaluation data to field performance data. Baker Hughes has developed a method to evaluate paraffin inhibitors using differential scanning calorimetry (DSC) that exhibits key improvements over cold finger analysis. The results of an investigation between product evaluation testing through DSC and field performance data is presented. DSC analysis is commonly used in the oil and gas industry for cloud point or wax appearance temperature (WAT) determination of crude oil by detecting the point at which paraffin crystals form. It has commonly been presumed that detection of cloud point shifting can be accomplished with paraffin inhibitor chemistries; however, contradictory evidence obtained through thorough investigation within the industry refutes this claim. This is due to the fact that standard paraffin inhibitors work to disrupt paraffin crystal growth and agglomeration, instead of paraffin crystal suppression. Many programs identified through DSC testing methodology have been successfully implemented in a variety of field applications including both conventional and unconventional production. Moreover, field application monitoring data correlates to product selection and treatment rate data obtained through DSC analysis far better than results acquired through cold finger analysis. Additionally, analysis through DSC is far less susceptible to commonly experienced interferences observed in cold finger analysis such as high asphaltene content of specific crude oils, or paraffin content of condensate. Paraffin inhibitor evaluation through DSC allows for improved understanding of intended paraffin inhibitor programs for oil and gas producers, especially those experiencing difficult to treat paraffin issues in higher temperature tight reservoirs.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».