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Enregistrement W4362452202 · doi:10.24425/aep.2022.140770

Solidification/Stabilization Treatment for organic oil immobilization in Algerian Petroleum Drill Cuttings: Optimization and Acceptance Tests for Landfilling

2022· article· en· W4362452202 sur OpenAlexafffund
Abbas Abbas, Khodja Mohamed, Farad Sagala, Messaoud Hacini

Notice bibliographique

RevueArchives of Environmental Protection · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMineral Processing and Grinding
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésDrill cuttingsPetroleumPetroleum engineeringDrillCuttingDiamondoidEnvironmental sciencePetroleum explorationIndustrial chemistryWaste managementEngineeringGeologyChemistryDrilling fluidMechanical engineeringDrillingBiochemical engineeringBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hassi Messaoud oil field is one of the most important fields in Algeria and the world, because it covers an important quantity of total Crude Oil Production in Algeria. Furthermore, two-thirds of this oil field is underexplored or not explored. Therefore, the drilling process of petroleum wells in this field is a continuous process that results in significant drilling waste. This implies that enormous noxious quantities of drilling waste are produced daily that require treatment via solidification/stabilization (S/S) process before being landfilled. These types of wastes have pollution concentration that significantly exceeds the safety standards. In this study, we focus on the factors affecting the solidification/stabilization treatment of the drill cuttings obtained from Hassi Messaoud oil field and the process optimization. The solidification/stabilization is performed using the cement as binder, and sand, silicate, organophilic clay and activated carbon as additives.The study has been divided into two steps: (i) Determining the optimum ratio of each element used in the S/S process for the organic element (hydrocarbon) elimination, (ii) Combining the optimum ratios found in the previous step to determine the optimal mixture. The obtained results in the first step showed that the optimum ratio for the cement-to-drill cuttings mass ratio is 0.09:1. For the additives-to-drill cuttings mass ratios are 0.04:1, 0.006:1, 0.013:1 and 0.013:1 for the sand, sodium silicate, organophilic clay and activated carbon, respectively. An optimum formula is found whose main finding shows that the hydrocarbon content of our sample is dropped from 9.40 to 1.999%. Many tests’ results such as matrix permeability, resistance to free compression and heavy metals rate before and after S/S process were investigated before landfilling. Besides that, in the light of outcomes achieved by this assessment, these harmful cuttings can be converted into a useful product that helps in reducing the environmental foot prints.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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