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Enregistrement W4404642589 · doi:10.1016/j.ijhydene.2024.11.280

In-situ hydrogen production from petroleum reservoirs and the associated high temperature hydrogen attack: A review

2024· review· en· W4404642589 sur OpenAlexafffund
Qing Hu, Yan Li, Y. Frank Cheng

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hydrogen Energy · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHydrogenHydrogen productionEnvironmental scienceIn situPetroleumProduction (economics)Petroleum engineeringChemistryGeologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oilsands gasification and electromagnetic assisted catalytic heating techniques provide promising avenues for in-situ hydrogen production from petroleum reservoirs . A multitude of chemical reactions, such as pyrolysis , aqua-thermolysis, and low-temperature, medium-temperature and high-temperature oxidizations , occur during hydrogen production . The combustion of hydrocarbons, coke gasification, and the water-gas shift reaction are the primary mechanisms for producing hydrogen . The temperature and pressure conditions within the oilsands reservoir vary from 210–250 °C and 2.5–3 MPa to 350–990 °C and 3–10 MPa. Steel facilities subjected to prolonged exposure to high-temperature and high-pressure hydrogen (H 2 ) gas environments are susceptible to high-temperature hydrogen attack (HTHA). In these environments, hydrogen (H) atoms can be produced from molecular H 2 through an adsorptive dissociation mechanism. HTHA is the primary form of damage to steels upon permeation of H atoms. It can result in decarburization of the steels, a decrease in their strength and toughness, and accelerated creep crack growth . While multiple factors affect the HTHA occurrence, a variety of methods can be used to address the problem. Particularly, alloying treatment of carbon steel by elements such as W, Zr, Cr, Mo, V, Ti and Nb can form stable carbides and improve resistance of the steels to HTHA, offering a viable strategy to mitigate the risks associated with HTHA while ensuring cost-effectiveness effectiveness. High-alloy steels with enhanced stability of carbides are recommended for in-situ hydrogen production in petroleum reservoirs, although the steels’ long-term performance in the varying and extreme environments is to be further investigated and modeled.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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