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Enregistrement W4403932178 · doi:10.2118/1124-0109-jpt

Study Investigates Hydrate Formation Risk in WAG Changeover Operations

2024· article· en· W4403932178 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChangeoverHydrateClathrate hydratePetroleum engineeringGeologyChemistryComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

_ This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 218101, “Investigating the Effect of Carbon Dioxide Concentration on Hydrate Formation Risk From Water-Alternating-Gas (WAG) Changeover Operations,” by Farzan Sahari Moghaddam, SPE, Majid Abedinzadegan Abdi, SPE, and Lesley A. James, SPE, Memorial University of Newfoundland. The paper has not been peer reviewed. _ 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. Introduction Few previous studies have focused on hydrate formation in gas injection and production wells. Hydrate formation in a gas well under particular enhanced oil recovery techniques requires more attention. This study aims to investigate the changeover operations of water-to-gas and gas-to-water (well depth: 4096 m) and the effects of gas composition changes in terms of CO2 content (5–44 wt%) and thermodynamic inhibition (5 m3 methanol) after water injection. In terms of flow rates, injection rates of 2300–3800 m3/d for water and 1 million std m3/d for gas, which are applicable for offshore Newfoundland and Labrador (NL), are studied. The complete paper includes a discussion of past studies on hydrate formation in production and injection-gas systems. Methodology Two scenarios were simulated: water-to-gas changeover and gas-to-water changeover over a range of CO2 concentrations of 5–44 wt%. For operational parameters, up to 3 days of shut-in period was considered for the changeover operations. The water injection rate of 2300 m3/d and gas injection rate of 1 million std m3/d were considered. The rate was increased to find the injection rate that could provide full displacement of the water phase within less than 1 hour from a water-to-gas changeover operation. The same injection rate is maintained for other natural-gas cases with increased CO2 content by changing the compressor injection pressure. After modeling the fluid with an appropriate cubic equation of state, the fluid model file was imported to the dynamic multiphase flow simulator. A sample WAG well from offshore NL where hydrate formation was experienced was considered for the simulations. After finalizing the setup of the well, the simulation scenario was finalized according to the changeover operation and the operating conditions. A sensitivity analysis was conducted on various concentrations of CO2 (5–44 wt%) followed by conducting both water-to-gas and gas-to-water changeover operations in the transient multiphase simulator. Finally, hydrate formation in presence of methanol was simulated, and the resulting profiles of hydrate formation temperature minus fluid temperature, known as DTHYD, were compared. The well depth is 4096 m from the seabed, and tubing internal diameter is 0.16 m. The seabed depth is 124 m below mean sea level. The bottomhole is known as the zero depth on the DTHYD, holdup, density, and pressure profiles, and the wellhead is considered to be 4096 m above the bottomhole depth in these profiles. A methanol slug was injected directly into the well under a sea temperature of 3°C at the end of water injection and before the shut-in duration.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

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Publié2024
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