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Enregistrement W998963185

De-Oiling of Produced Water From Offshore Oil Platforms Using a Recent Commercialized Technology Which Combines Adsorption, Coalescence And Gravity Separation

2006· article· en· W998963185 sur OpenAlexaff
M.J. Plebon, Marc A. Saad, Xue Jun Chen, Serge Fraser

Notice bibliographique

RevueThe Sixteenth International Offshore and Polar Engineering Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensTornado Spectral Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduced waterEnvironmental scienceSubmarine pipelineAPI gravityPetroleum engineeringSteam-assisted gravity drainageBarrel (horology)PetroleumPetroleum industryCoalescence (physics)SeawaterWaste managementCrude oilEnvironmental engineeringGeologyOil sandsEngineeringMaterials scienceOceanography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,653

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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