Produced water treatment and reuse in hydraulic fracturing: Using laboratory research to select and implement technology at field-scale
Notice bibliographique
Résumé
Reusing produced water for hydraulic fracturing simultaneously satisfies challenges of fresh water sourcing and the design/operation of an extensive disposal well infrastructure. This presentation provides an overview of a reuse program from concept through implementation including qualification of advanced water recycling technologies. We target the most prolific unconventional reservoir play in the United States – the Permian Basin. Sourcing water for full-field development therein represents a significant problem since it is in short supply in (semi)arid regions of West Texas and Southeastern New Mexico. We report results from a synergistic industry-academia collaboration wherein desalination pretreatment was first evaluated at lab scale to (i) systematically evaluate partial softening (i.e. “floc-and-drop”) versus neutral pH oxidation for iron removal (ii) investigate synergistic effects of FeCl 3 and polymer addition to destabilize colloids (including particulate iron) and induce high-rate sedimentation and (iii) develop and implement robust techniques using video and image analysis to characterize process performance and floc properties (e.g. morphology, size, and settling velocity). Jar tests and associated measurements were completed in the range 4 - 44 ºC covering the range of temperatures measured in the Permian. FeCl 3 in conjunction with an anionic polymer dramatically improved colloid destabilization and floc growth via enmeshment of primary colloids by amorphous iron precipitates and inter-particle bridging by the adsorbed polymer. Larger, stronger, and denser flocs thus formed settled extremely rapidly without breakage (i.e. high rate sedimentation). Bench-scale results were integrated in the design and testing a 5,000 BPD pilot scale high-rate clarifier. Pilot scale results show that the neutral pH method of clean-brine generation produced 5-10 times less sludge while achieving 15-20% higher throughput over the alternative floc-and-drop method. Both bench- and pilot-scale findings were incorporated in design and operation of a 50,000 BPD full-scale reuse facility in the Permian Basin. This presentation will share lessons learned from operating a large-scale reuse facility and how academic research can inform and be motivated by industrial practices (and vice versa).
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».