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Enregistrement W4415615148 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5c03946

Measurements of Thermodynamic Hydrate Inhibitor Methanol Partitioning in Methane at High Pressures

2025· article· en· W4415615148 sur OpenAlexaff
Ahmad A. A. Majid, Michelle Li, Patrick J. Rensing, Douglas J. Turner, Carolyn A. Koh

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensHydraTek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethanolMethaneHydrateMethanol reformerSynthetic fuelNatural gasHydrocarbonThermodynamic equilibrium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methanol is one of the most common thermodynamic hydrate inhibitors (THIs) for offshore oil and gas production lines. Even with its widespread use, there are few data on methanol partitioning in the hydrocarbon phase at equilibrium due to the complexity of the measurements. Highly accurate data of methanol partitioning in hydrocarbons are crucial for various reasons. First, these data are needed to ensure that methanol is present in adequate amounts to be effective as a thermodynamic hydrate inhibitor. Methanol is effective at preventing hydrate formation only when it is present in the aqueous phase. Next, methanol portioning data are also needed to prevent the excessive injection of methanol in the flowline. Excess methanol in the flowline could cause corrosion to the pipeline and thus, reduce the integrity of the pipeline. Finally, the data are also needed to avoid large downstream processing issues. Specifically, oil/gas that is sent for processing needs to meet the downstream methanol specification. Contractors may be fined if the concentration of methanol is outside this specification. In this work, we performed measurements of the methanol portioning in the vapor methane phase using two different experimental apparatuses (high-pressure equilibrium flow and microfluidic). Each apparatus has its own advantages. The microfluidic system allows visual observation, and thus the first precipitation of methanol can be observed. However, the apparatus has a pressure limit of ∼11 MPa. On the other hand, the high-pressure equilibria flow system has a high-pressure limit (up to 34.5 MPa). This allows measurements to be performed at a high pressure, where currently there are limited reported values. In this work, methanol portioning measurements were conducted at various concentrations for methanol (90, 95, and 97 vol % methanol), a temperature of 40 °C, and pressures up to 34.5 MPa. In the microfluidic system, equilibrium compositions of methane, water, and methanol systems were measured at first liquid appearance using gas chromatography–mass spectrometry (GCMS). Results of these measurements showed that the compositions of methane, water, and methanol are consistent with the predicted values from simulation. Additionally, further analysis showed that in the vapor phase, the normalized methanol concentrations were consistent with the data reported by McGlashan and Williamson at both of the investigated experimental pressures. Similar investigations were also conducted in a high-pressure equilibrium flow system. Results of our measurements using the high-pressure equilibrium flow system showed that the mole fractions of water and methanol in the vapor phase were slightly higher than the predictions from simulation. However, the normalized methanol concentrations were consistent with the data reported by McGlashan and Williamson.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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