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Enregistrement W4404263965 · doi:10.1088/1742-6596/2834/1/012008

Research on The Accumulation Law and Treatment Measures of Low-pressure Wet Gas Pipeline Network in A Certain Gas Field

2024· article· en· W4404263965 sur OpenAlexaff
Baolin Hao, Zhong Bian, Lu Bu, Xue Yang, Tong Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline (software)Natural gas fieldPetroleum engineeringField (mathematics)Gas pipelineEnvironmental scienceNatural gasEngineeringMathematicsWaste managementMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the increasing development and utilization of natural gas resources, the operational problems of low-pressure wet gas pipelines are gradually becoming prominent, especially in low-pressure wet gas pipelines where changes in gas pressure and temperature are often accompanied by the precipitation of free water and the formation of accumulated liquid. Liquid accumulation not only increases pipeline friction and reduces transportation efficiency, but may also cause a series of safety issues such as corrosion and hydrate freezing, seriously threatening the stable operation of the pipeline network and the efficient supply of natural gas. Therefore, in-depth research and exploration of the accumulation law of low-pressure wet gas pipeline network and corresponding treatment measures have important practical significance and application value for ensuring the safety production of gas fields, improving transportation efficiency, and extending pipeline life. This article selects a low-pressure wet gas pipeline network in a certain gas field as the research object. Through a detailed analysis of its structural characteristics, wet gas transportation process, and the mechanism of liquid accumulation, the impact of liquid accumulation on the pipeline network system is deeply explored. The study analyzed the structural characteristics of the pipeline network, moisture transportation technology, and the mechanism of liquid accumulation. A numerical simulation model was established using advanced OLGA software, and detailed simulation analysis was conducted on the phenomenon of liquid accumulation under different production conditions. The research results show that changes in pipeline throughput and shutdowns and restarts can have an impact on liquid accumulation, especially an increase in start-up throughput can effectively shorten the equilibrium time of liquid accumulation and increase the liquid flow rate at the pipeline outlet. On this basis, this study further explores the best practices for pipeline cleaning operations, proposes a series of suggestions, and explores reasonable cleaning cycles. The optimization of cleaning operations can not only reduce the accumulation of liquid, but also help improve the operational efficiency and safety of the pipeline network. This study not only provides theoretical guidance for the safe and stable operation of low-pressure wet gas pipelines, but also provides strong technical support for related engineering practices. By deeply understanding the law of liquid accumulation and taking corresponding treatment measures, the frictional resistance along the pipeline can be effectively reduced, and accidents such as corrosion and hydrate freezing can be reduced, thereby ensuring the long-term, efficient, and safe production of the gas field.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,236 · 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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