De-Oiling of Produced Water From Offshore Oil Platforms Using a Recent Commercialized Technology Which Combines Adsorption, Coalescence And Gravity Separation
Notice bibliographique
Résumé
In upstream oil and gas operations, saline water is co-produced with the crude oil. On a global spectrum, it is estimated that 3 barrels of water is produced for every barrel of crude oil. As the asset matures, the ratio of water produced vs. crude oil begins to increase. In North America, the ratio is approaching 10:1. Treatment and disposal of produced water is becoming a leading economic factor in the viability assessment of the asset. This is especially so with offshore platforms where produced water must meet and exceed environmental regulations. The Company has developed, validated and commercialized a technology to remove and recover dispersed crude oil in water 2 microns and larger. The technology is a combination of filtration, coalescence and gravity separation. Solutions for several challenging aspects of produced water properties have been developed and tested, through both field trials (onshore and offshore) and laboratory experimental simulations. Results obtained have been measured with an advanced video imaging particle size-distribution apparatus that measures samples on line and in real time. The results show that the technology has been successful in polishing produced water to oil-inwater concentrations of less than 10 mg/L without the need for chemicals or additional heat. The theory behind the technology will be explained and offshore field results will be presented to support the technology’s claims.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».