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Enregistrement W4392726714 · doi:10.2118/218101-ms

Investigating the Effect of Carbon Dioxide Concentration on Hydrate Formation Risk from Water Alternating Gas (WAG) Changeover Operations

2024· article· en· W4392726714 sur OpenAlexaff
Farzan Sahari Moghaddam, Majid Abedinzadegan Abdi, Lesley James

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChangeoverCarbon dioxideClathrate hydrateHydrateEnvironmental scienceChemistryComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrate formation is a flow assurance challenge for offshore oil and gas operations with subsea pipelines, wells, and tiebacks. In Water-Alternating-Gas (WAG) operations, hydrates can form within the injection wells when switching from water-to-gas and vice versa. This study investigates hydrate formation in a WAG injection well under water-to-gas and gas-to-water changeover operations. Compositional changes, temperature, and required thermodynamic inhibitor are evaluated within the injector well where hydrate formation is likely. The simulation study is conducted on a representative offshore field at a seabed depth of 124 m and temperature of 3ºC. The dynamic multiphase flow simulator was used for the WAG simulation and fluid modeling. The subcooling is evaluated to detect potential hydrate formation. After determining the hydrate risk zones for water-to-gas and gas-to-water operations through detecting the regions with positive values of subcooling where the fluids can be exposed to hydrate formation, the effects of gas composition (CO2 content) change, and methanol injection on the subcooling profile are evaluated. Simulation results indicated a higher risk of hydrate formation after the start of water injection in gas-to-water during an offshore injection well changeover operation due to slower fluid displacement. In both cases, after starting the injection operation the subcooling is reduced significantly for the entire well. However, in the water-to-gas changeover, the sections of the well that had water and gas were outside the hydrate formation region after 1 hour of gas injection. For a water injection rate of 2,300 m3/day, 1 MSm3/d of gas was adequate to displace the entire water column in the well into the reservoir in the water-to-gas changeover operation. For gas-to-water changeover operation, full displacement of the gas occurred after 11 hours and 9 hours for the base natural gas case and the natural water with NG (CO2 44 wt%) case, respectively. Methanol slug injection (5 m3) at the end of the water injection inhibited hydrate formation for the entire length of the well. Fluid model simulations indicate that changing the CO2 composition (5-44 wt%) has a noticeable effect on the phase envelope and shifts the hydrate curve up to 2ºC. Few previous studies have investigated WAG changeover operations with the effect of CO2 and methanol concentrations on hydrate formation. One study found hydrate formation risk in water-to-gas operations based on onshore well with no attention to the impact of thermodynamic inhibitors and gas composition. This study investigates the hydrate formation risk, the impact of natural gas (NG) composition (CO2, 5-44 wt%), and the applicability of methanol in WAG changeover operations in an offshore well.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2024
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