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Jun 17, 2023

Le app del settore energetico migliorano l'efficienza

UH Researchers Develop Oil Recovery Tools with ‘Significantly Higher Accuracy’

I ricercatori dell'UH sviluppano strumenti per il recupero del petrolio con una "precisione notevolmente superiore" rispetto ai metodi attuali

Di Rashda Khan 713-743-7587

25 maggio 2023

Un team di ricercatori dell’Università di Houston ha sviluppato una serie di applicazioni digitali per rendere più efficienti i processi dell’industria energetica. Tre innovativi calcolatori online, il più recente dei quali è il calcolatore della pressione minima di miscibilità dei gas idrocarburi UH (MMP), sono disponibili gratuitamente per i professionisti del settore.

Con l’attenzione del settore che si sposta verso la cattura, l’utilizzo e lo stoccaggio del carbonio (CCUS) e un’economia a zero emissioni nette, l’iniezione di gas potrebbe svolgere un ruolo vitale. L’MMP è la proprietà chiave che determina la fattibilità unita all’efficienza di un progetto di iniezione di gas, uno dei metodi più efficaci per un migliore recupero del petrolio. Inoltre, fornirà un punto di calibrazione per i progetti di sequestro dell’anidride carbonica quando sono presenti idrocarburi. I nuovi calcolatori per MMP di idrocarburi, MMP di anidride carbonica e viscosità possono aiutare gli ingegneri sul campo a risparmiare tempo, risorse e fondi consentendo screening e calcoli più rapidi.

Il team è composto da Birol Dindoruk, professore dotato dell'American Association of Drilling Engineers in ingegneria petrolifera, chimica e biomolecolare presso la UH; Mohamed Soliman, presidente del Dipartimento di ingegneria petrolifera dell'UH; e Utkarsh Sinha, che ha conseguito un master in ingegneria petrolifera presso la UH nel 2018. I tre ricercatori si sono incontrati quando Sinha era uno studente laureato.

"Queste app forniscono un metodo rapido e affidabile per fornire il valore MMP durante l'iniezione di gas con input facilmente disponibili e con una precisione significativamente più elevata rispetto a qualsiasi metodo tradizionale utilizzato nel settore", ha affermato Sinha.

L'anidride carbonica e i gas idrocarburi sono i gas più comuni utilizzati per i processi di iniezione di gas. Questi gas hanno molteplici scopi, tra cui facilitare il sequestro dell’anidride carbonica e ottimizzare i livelli di pressione per la massima efficienza.

"Il comportamento della fase anidride carbonica/olio è molto diverso dai comportamenti della fase gas/olio di idrocarburi", ha affermato Dindoruk. "Abbiamo quindi dovuto sviluppare strumenti diversi con una gamma più ampia di funzionalità. Stiamo offrendo approcci diversi per la misurazione dell'MMP."

Dato il ritmo frenetico del settore energetico e riconoscendo che ingegneri e personale tecnico non possono necessariamente permettersi il lusso di testare e implementare idee condivise in documenti accademici, il gruppo di ricerca era determinato a portare questi strumenti "a portata di mano degli utenti", ha aggiunto Dindoruk.

"Non vogliamo che le nostre idee e le nostre scoperte esistano solo sulla carta", ha affermato. "Vogliamo che i nostri strumenti e le nostre tecniche vengano implementati e utilizzati da altri per migliorare l'efficienza di questi processi."

Rendendo le app disponibili gratuitamente, i ricercatori sperano di imparare dal feedback degli utenti per apportare miglioramenti e persino sviluppare nuove applicazioni.

Calcolatore della viscosità UH

L'app per la viscosità calcola lo spessore del greggio nel suo stato naturale, noto anche come olio morto, necessitando di pochissime informazioni. Si tratta di un metodo a gamma completa, in grado di misurare un'ampia gamma di viscosità dell'olio: da una frazione di centipoise (cp), un'unità di misura della viscosità, a un milione di cp.

"Se conosciamo una viscosità a una temperatura, possiamo ottenere qualsiasi viscosità a qualsiasi temperatura all'interno del dominio che abbiamo stabilito", ha detto Dindoruk. "Questo è davvero utile perché ci aiuta a aggirare i limiti nella misurazione della viscosità dell'olio alle alte temperature."

Maggiori dettagli su questa app sono disponibili nell'articolo "Modello di viscosità dell'olio morto aumentata con machine learning per tutti i tipi di olio".

I ricercatori hanno integrato l’apprendimento automatico nel loro lavoro, spingendoli a raccogliere numerosi dati con l’assistenza di vari contributori. Il team ha utilizzato questi dati per creare versioni ottimali dei modelli successivi.

"Abbiamo acquisito preziose conoscenze e approfondimenti attraverso questo lavoro e siamo grati a tutti coloro che ci hanno aiutato in questo viaggio", ha affermato Dindoruk.