Modeling and Parametric Analysis of the Rate of Asphaltene Particle Deposition from Oil Stream
محل انتشار: سومین کنفرانس بین المللی نفت، گاز و پتروشیمی
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,070
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICOGPP03_082
تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1394
چکیده مقاله:
Deposition of asphaltenes, waxes, sand, etc. on inner walls of oil wells and pipelines causes arterial blockage or significant production loss in these conduits. The major mechanism(s) under which asphaltene particles deposit along oil stream are still under investigation as an active research topic in the literature. Placing the asphaltene deposition within a more general context of particle deposition during turbulent flow, a mathematical model accounting for the both diffusional and inertial mechanisms as well as particle re-entrainment process for prediction of asphaltene deposition rate was proposed. Model predictions were compared and verified with two sound experimental data available in the literature to evaluate the model’s performance. A parametric study was done using the validated model in order to understand the effect of the asphaltene particle size, flow velocity and oil viscosity on the magnitude of asphaltene deposition rate. Based on result of the study, it found that increasing the oil velocity causes more drag force on wall’s inner surface, consequently, particles tend to transport away from the surface and rate of asphaltene deposition decreased. In addition, the analysis shows that lighter petroleum fluid is more prone for asphaltene deposition problem.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Peyman Kor
Petroleum University of Technology, Ahwaz,
Riyaz Kharrat
Petroleum University of Technology, Ahwaz,
Abdoljalal Ayyoubi
National Iranian South Oil Company (NISOC), Ahwaz
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :