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Enregistrement W4411937622 · doi:10.48048/tis.2025.9855

Mitigating Corrosion in Downhole Environments of Oil and Gas Operations: Mechanisms, Challenges, and Control Strategies

2025· article· en· W4411937622 sur OpenAlex
Ezz Ahmed, Jianguo Liu, Jing Liu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueTrends in Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésCorrosionPetroleum engineeringControl (management)Fossil fuelEnvironmental scienceProcess engineeringComputer scienceEngineeringWaste managementMaterials scienceMetallurgyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As oil and gas exploration and production extend into deeper and more challenging environments, the prevalence of acid gases in high-temperature, high-pressure conditions intensifies corrosion risks. This review examines corrosion mechanisms in downhole environments, focusing on the impact of CO2, H2S, and O2, as well as key forms of degradation, including pitting, crevice, under-deposit, stress corrosion cracking, and erosion-corrosion. Corrosion control strategies such as inhibitors, surface coatings, and material selection are analyzed, highlighting their effectiveness and limitations. Additionally, the role of advanced dissolvable tools in enhancing operational efficiency and reducing post-fracture cleanup, their controlled corrosion mechanism, and application case studies are discussed. Despite significant progress, gaps remain in understanding gas interactions, corrosion behavior in extreme conditions, and the long-term performance of mitigation strategies. Future research should focus on refining corrosion prediction models, optimizing material performance, and evaluating economic feasibility, development, and practical use of advanced technologies to ensure reliable and cost-effective downhole operations. HIGHLIGHTS Comprehensive analysis of corrosive gases, exploring the distinct roles of CO2, H2S, and O2 in influencing corrosion mechanisms in downhole environments, with an emphasis on the impact of environmental factors on alloy corrosion. Detailed examination of pitting, crevice, under-deposit, stress corrosion cracking, and erosion-corrosion as they pertain to oilfield conditions. Corrosion control techniques and their effectiveness in mitigating corrosion through corrosion inhibition, surface coatings, and materials selection for managing corrosion in complex downhole scenarios Advanced dissolvable tools, a desired type of corrosion in downhole wells, demonstrating how they improve well efficiency by eliminating milling, reducing downtime, and lowering intervention costs. Additionally, discussing their corrosion mechanism, and economic benefits, as well as providing case studies. A summary of a wide range of corrosion data of different types of alloys under downhole settings. Suggested future research direction in eco-friendly inhibitors, smart coatings, optimized alloys, and AI-driven predictive model to enhance reliability, sustainability, and cost-effectiveness in downhole environments. GRAPHICAL ABSTRACT

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.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,245 · 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