Ученые из Пермского Политеха создали технологию, борющуюся с отложениями в нефтяных скважинах.
В нефти могут образовываться асфальтосмолопарафиновые отложения - АСПО.
В основном это явление наблюдается в призабойной зоне пласта, на холодной поверхности лифтовой колонны, линейных трубопроводов и резервуаров.
При росте объема отложений сокращается гидравлический радиус, что повышает давление в добывающей скважине.
А это может привести к авариям.
Один из перспективных методов борьбы с АСПО - нанесение на поверхности лифтовой колонны и линейных нефтепроводов гладких покрытий из эпоксидных полимеров.
Ученые из Пермского Политеха разработали методику оценки технологической эффективности применения эпоксидных покрытий.
Выяснилось, что их внедрение способствует увеличению температуры внутренней поверхности лифтовой колонны.
А это дополнительно снижает интенсивность образования органических отложений.
Разработка ученых позволяет не просто тестировать, но также и создавать отечественные марки эпоксидных покрытий для их комплексного исследования.
Исследование опубликовано в журнале "Fluid Dynamics & Materials Processing", 2022.
Работа выполнена в рамках Программы академического стратегического лидерства "Приоритет-2030".
Технологическая эффективность гладких внутренних покрытий, помимо низкой шероховатости, обусловлена также низкой интенсивностью сцепления отложений и теплоизолирующими свойствами.
Разработанная пермскими учеными методика состоит из ряда лабораторных исследований и моделирования процесса внедрения эпоксидного покрытия на целевую скважину.
Оценка технологической эффективности проводилась с использованием лабораторной установки "Холодный стержень".
Отличительная черта установки - способ крепления охлаждаемых металлических стержней, имитирующих внутреннюю стенку трубопровода, к корпусу установки, а именно - резьбовое соединение.
Благодаря этой особенности стало возможным изготовление "сменного" стержня с нанесенным на его поверхность гладким покрытием, - отметил лаборант-исследователь Научно-образовательного центра "Геология и разработка нефтяных и газовых месторождений" ГНФ ПНИПУ А. Козлов.
Для оценки эффективности использования гладкого покрытия на целевой скважине ученые провели моделирование изменения теплового режима работы в сравнении с колонной насосно-компрессорной трубы без покрытия.
Оценка теплоизоляционных свойств показала, что покрытия обладают достаточно низким коэффициентом теплопроводности, что позволяет использовать их в качестве теплоизоляционного материала.
В Пермском Политехе отметили, что технология будет интересна предприятиям, которые производят гладкие покрытия, т.к. она позволяет более обоснованно выбирать их состав для целевой скважины.
Получить информацию:

АГРОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС И СТРОИТЕЛЬСТВО ПРЕДПРИЯТИЙ АПК
Специалисты INFOLine предлагают клиентам сэкономить 50 тысяч рублей на приобретении двух информационно-аналитических продуктов.
В пакет входят:
1. Исследование «Агропромышленный комплекс РФ 2025 года» (стандартная цена 120 тысяч руб.). Структура отчета:
- демонстрация основных показателей агропромышленного комплекса,
- объемы и динамика экспорта и импорта сельскохозяйственных товаров,
- сделки M&A,
- импортозависимость и импортозамещение,
- детальное описание состояния всех основных направлений агропромышленного комплекса,
- рейтинг крупнейших агрохолдингов РФ,
- цифровизация в АПК,
- прогноз развития отрасли.
2. Отраслевой обзор «160 строящихся и проектируемых предприятий агропромышленного комплекса РФ. Проекты 2025 года» (стандартная цена 80 тысяч руб.). В обзоре детально описаны инвестиционные проекты строительства и реконструкции объектов по состоянию на апрель 2025 года и планируемые к завершению в 2025-2030 годах в следующих подотраслях:
- мясное животноводство,
- молочное животноводство,
- птицеводство,
- растениеводство,
- грибоводство,
- аквакультура и рыбоводство,
- хранение зерновых и масличных культур,
- хранение овощей, фруктов и корнеплодов.
ОБЩАЯ СТОИМОСТЬ ПАКЕТА – 150 ТЫСЯЧ РУБЛЕЙ.
Наши контакты:
+7(812)322-6848, (495)772-7640
str@allinvest.ru
https://t.me/INFOLine_auto_Bot.