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Enregistrement W4309908053 · doi:10.2118/212146-ms

Challenges Associated with the Acid Gases Production and Capture in Hydrocarbon Reservoirs: A Critical Review of the Venezuelan Cases

2022· review· en· W4309908053 sur OpenAlexaff
F. Rodriguez, María Llamedo, Hadi Belhaj, Ahmed Fatih Belhaj

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen sulfideAcid gasSulfurHydrogen peroxideChemistryHydrocarbonPyrolysisPetroleumEnvironmental scienceFossil fuelOil fieldPetroleum engineeringPetroleum industryEnhanced oil recoveryEnvironmental chemistryWaste managementOrganic chemistryEnvironmental engineeringInorganic chemistryGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acid gases production, such as hydrogen sulfide and carbon dioxide, from heavy oil reservoirs in Venezuela is generally associated with the application of thermal enhanced oil recovery methods. These undesired gases, especially H2S, can be removed by injecting chemical additives that promote chemical reactions with oxidative or nonoxidative mechanisms in the producing system to generate fewer toxic byproducts. According to the literature, H2S scavengers evaluated in the oil industry are amines, alkaline sodium nitrite, hydrogen peroxide, triazine, among others. To mitigate both H2S and CO2 from a reservoir, some novel proposals are under study to offer alternatives to control them from the reservoir and reduce their production in surface. This article presents a review of the key parameters that play a role in the generation of acid gases, mainly H2S and CO2, in Venezuelan oil reservoirs. The operational field data, the main reactions and mechanisms involved in the process (e.g., aquathermolysis, hydro pyrolysis), and the type of byproducts generated will be reviewed. The results and knowledge gained will assist in identifying the main insights of the process, associating them with other international field cases published in the literature, and establishing perspectives for the evaluation of the most convenient techniques from health, safety, technical and economic points of view. Lab and field results have shown that the application of thermal EOR methods in reservoirs of the main Venezuelan basins promote the generation of acid gases due to physicochemical transformations of sulfur, and/or fluid-rock interactions. Sulfur content in Venezuelan viscous oil reservoirs, together with rock mineralogy (clay type) has a significant impact on H2S production. Reported lab results also indicated that H2S scavengers reduce the amount of sulfur, and the presence of CO2 also affects the H2S removal mechanisms, depending on which type of scavenger is selected (e.g., amines, triazine, etc.). Solubilization, hydrolysis, adsorption, absorption, and complex sequestrant reactions (oxidation, neutralization, regeneration, and precipitations) are the main mechanisms involved in the removal of H2S. The literature reported that the application of triazine liquid scavengers is found to generate monomeric dithiazine byproducts (amorphous polymeric dithiazine) which might cause formation damage or inflict flow assurance issues upstream and downstream. This work presents a state of the art review on H2S generation mechanisms and new technologies for the mitigation of acid gases in Venezuelan reservoirs. It also provides perspectives for the application of the most convenient technologies for the reduction of greenhouse gas emissions (mostly CO2), which is critical to producing hydrocarbons with low environmental impact.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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