Convert or Not to Convert? Practical Scoping Considerations for Converting Pipelines to Carbon Dioxide Service
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the move to Net Zero there has been increased demand to utilize pipelines to transport carbon dioxide. As part of these efforts, repurposing hydrocarbon pipelines is an attractive option. The advantages of repurposing existing pipelines rather than building new ones include minimum disturbance to people and the environment, and reduced capital expenditure. While existing documents provide guidance of an overall process to convert, they do not delve into granularity surrounding scoping metrics to screen potential opportunities from impractical applications. Interdependencies of key considerations such as capacity, operating pressure, fluid composition and phase composition will be described with a sequential decision-based methodology proposed. The purposed methodology is a front-end project screening tool recommended to be used in collaboration with business development prior to investing in detailed engineering evaluations of selected candidate pipelines. This further evaluation is required after screening to evaluate the current state of the asset, define specific flow capacities under both summer and winter conditions, class location assessment, detailed consequence modelling and project risk registry to capture all risks. Cost considerations applicable to the detailed assessment will be discussed to support high level assessment of project viability. Examples of typical hydrocarbon pipelines in Alberta are provided to demonstrate the application of the methodology in scoping potential conversion projects. From these examples, it is evident that conversion to gas phase service is typically feasible whereas there are fewer pipelines capable of conversion to dense phase service. Even with conversion being technical feasible, the project must be commercially viable. Gas phase conversion candidates may struggle to meet capacity demands. Whereas, dense phase conversion candidates may be hindered by additional costs associated with modifications identified in detailed engineering. The final decision on whether to convert or not to convert depends on accurate detailed assessments of all the details including the cost of the assessment itself. This paper provides an approach to screen projects for viability before undertaking detailed engineering assessments to provide a more tactical approach to building out carbon dioxide pipeline networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».