ITMI20111262A1 - "metodo di monitoraggio delle operazioni di lavaggio dei depositi asfaltenici nei pozzi petroliferi mediante spettrometria nir" - Google Patents

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ITMI20111262A1
ITMI20111262A1 IT001262A ITMI20111262A ITMI20111262A1 IT MI20111262 A1 ITMI20111262 A1 IT MI20111262A1 IT 001262 A IT001262 A IT 001262A IT MI20111262 A ITMI20111262 A IT MI20111262A IT MI20111262 A1 ITMI20111262 A1 IT MI20111262A1
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IT
Italy
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value
validation
chemical
algorithm
effluent
Prior art date
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IT001262A
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Inventor
Massimo Merlini
Cinzia Passerini
Silvia Pavoni
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Eni Spa
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Description

METODO DI MONITORAGGIO DELLE OPERAZIONI DI LAVAGGIO DEI DEPOSITI ASFALTENICI NEI POZZI PETROLIFERI MEDIANTE SPETTROMETRIA NIR
La presente invenzione riguarda un metodo di monitoraggio delle operazioni di lavaggio dei pozzi petroliferi ed in particolare un metodo per determinare con rapidità, mediante spettroscopia NIR, l'andamento del contenuto di asfalteni e l'andamento del rapporto solvente/olio durante il processo di lavaggio di un pozzo petrolifero.
L'operazione di lavaggio di un pozzo petrolifero dai residui asfaltenici prevede generalmente l'iniezione nel pozzo di appositi solventi, ad es. toluene, miscele di composti aromatici.
II solvente viene introdotto a produzione ferma nel pozzo petrolifero e viene lasciato in situ per un tempo sufficiente a sciogliere i residui asfaltenici presenti. Il tempo di permanenza dipende dal tipo di solvente e dalle condizioni del pozzo.
Successivamente il pozzo viene rimesso in produzione e in questa fase vengono prelevati, ad intervalli regolari, numerosi campioni dell'effluente, costituito da solvente di lavaggio ed olio in proporzioni variabili nel tempo. Queste proporzioni generalmente dipendono dall'efficienza del solvente di lavaggio impiegato e dallo stato di deposito degli asfalteni sulle pareti del pozzo. Il numero dei campioni prelevati per monitorare l'operazione può essere elevato, ad esempio superiore a 60 campioni.
Sebbene l'analisi per via gascromatografica del rapporto solvente/olio sia relativamente breve, l'analisi di determinazione degli asfalteni viene generalmente eseguita seguendo il metodo standard IP 143 del Institute of Petroleum .
Questa metodologia è manuale e prevede diverse fasi che devono essere condotte da un analista esperto.
Il metodo prevede la distillazione del campione allo scopo di eliminare la frazione leggera (Punto iniziale inferiore 260°C), e sul residuo superiore a 260°C prevede la precipitazione degli asfalteni con n-eptano, la filtrazione, la solubilizzazione degli asfalteni con toluene, l'evaporazione del toluene, l'essiccazione della frazione solida ottenuta e la determinazione del suo peso percentualmente rispetto al peso del campione. Ogni campione necessita di un tempo di analisi di circa 8 ore, impedendo così un'analisi in tempo reale dei campioni prelevati .
Anche potendo esaminare più campioni in parallelo, l'analisi di un numero elevato di campioni, viene generalmente completata in tempi significativamente lunghi .
Seguendo questa prassi un'informazione completa sull'andamento degli asfalteni e sul rapporto solvente/olio durante le operazioni di lavaggio dei pozzi, può essere ottenuta solo in tempi molto lunghi.
Queste lunghe tempistiche comportano spesso il riavvio della produzione basandosi su risultati incompleti, su proiezioni dei risultati ottenuti o sull'esperienza legata ad operazioni simili pregresse. E' pertanto possibile che il volume di solvente impiegato non sia ottimizzato per le condizioni specifiche dell'operazione in atto, comportando così un eccessivo impiego di Chemicals o una scarsa efficacia dell'operazione.
La determinazione del rapporto solvente/olio e del contenuto di asfalteni consente di disegnare una curva di rimozione degli asfalteni e una curva relativa al contenuto del solvente in olio. Queste curve permettono di stimare la rimozione degli asfalteni, e permettono di decidere il momento più opportuno per rimettere in marcia l'impianto dopo le operazioni di lavaggio del pozzo.
Le suddette curve consentono inoltre di verificare e/o confrontare l'efficienza dei diversi solventi e cosolventi (es. additivi ad azione disperdente o penetrante) impiegati in interventi diversi.
Nello stato dell'arte sono noti metodi per la determinazione del contenuto di asfalteni negli oli idrocarburi.
Ad esempio il brevetto US 4,843,247 descrive un metodo per determinare il contenuto di asfalteni negli oli idrocarburici pesanti (ad es. residui atmosferici, residui vacuum, residui da processi di conversione, tar sands, shale oils, etc.) per mezzo della misura dell'assorbanza a due lunghezze d'onda scelte nell'intervallo del visibile 500 - 1000 nm, e ottenendo il contenuto di asfalteni utilizzando una relazione tra i due valori misurati.
Questo insegnamento però non prevede l'impiego diretto del metodo sugli oli grezzi risultando dunque non direttamente applicabile a quanto direttamente estratto dal pozzo petrolifero.
Per quanto sopra, questo metodo trova difficile applicazione nel monitoraggio degli asfalteni durante le operazioni di lavaggio dei depositi petroliferi, in quanto richiederebbe un passaggio intermedio di trasformazione del greggio in olio idrocarburico pesante.
Ulteriore esempio di arte nota è rappresentato dal brevetto US 6,087,662 in cui è descritto un processo di determinazione del contenuto di asfalteni in una miscela di idrocarburi utilizzando la spettrometria infrarossa con un intervallo di lunghezza d'onda del medio infrarosso, e un metodo di analisi di regressione a variabili multiple.
In particolare questo processo di determinazione del contenuto di asfalteni si riferisce a processi chimici e di raffinazione del petrolio, ad es. distillazione atmosferica e vacuum, deasfaltazione e visbreaking, con un intervallo di lunghezza d'onda compreso tra 3800 cnT<1>e 700 cnT<1>.
La Richiedente ha invece riscontrato risultati molto soddisfacenti con una metodologia sviluppata nel campo del vicino infrarosso (NIR, Near InfraRed).
Lo stato dell'arte non fornisce dunque insegnamenti su metodi di monitoraggio delle operazioni di lavaggio dei depositi asfaltenici nei pozzi petroliferi mediante spettrometria NIR.
La Richiedente si è posta il problema di trovare un metodo rapido ed efficace per monitorare attraverso alcuni parametri caratteristici lo stato d'avanzamento delle operazioni di lavaggio dai depositi asfaltenici nei pozzi petroliferi.
Scopo della presente invenzione è fornire un metodo per monitorare contemporaneamente e in tempi brevi, più parametri relativi alla composizione chimico-fisica degli idrocarburi, in particolare i parametri tipici delle operazioni di lavaggio dei pozzi petroliferi dagli asfalteni:
- rapporto solvente/olio dell'effluente;
- contenuto di asfalteni dell'effluente.
In particolare, scopo della presente invenzione è quello di fornire un metodo per monitorare il rapporto solvente/olio ed il contenuto di asfalteni dell'effluente impiegando la spettrometria NIR (Near Infra Red, zona spettrale del vicino infrarosso compresa tra 12820 cnT<1>e 3333 cnT<1>) in accoppiata alla statistica predittiva.
La Richiedente ha ora trovato che l'impiego della spettrometria NIR in abbinamento ad un metodo di analisi di regressione a variabili multiple permette una rapida determinazione di alcuni parametri chimico-fisici utili al monitoraggio delle operazioni di lavaggio dei pozzi petroliferi, quali concentrazione di asfalteni e rapporto solvente/olio.
Questi e altri scopi secondo la presente invenzione sono raggiunti realizzando un metodo di monitoraggio delle operazioni di lavaggio dei depositi asfaltenici nei pozzi petroliferi mediante spettroscopia NIR come esposto nella rivendicazione 1.
Ulteriori caratteristiche del metodo di monitoraggio delle operazioni di lavaggio dei depositi asfaltenici nei pozzi petroliferi mediante spettroscopia NIR sono oggetto delle rivendicazioni dipendenti.
Allo scopo della presente descrizione e delle rivendicazioni che seguono, le definizioni degli intervalli numerici comprendono sempre gli estremi a meno di diversa specificazione.
Costituisce, pertanto, oggetto della presente invenzione un metodo per determinare almeno un parametro chimicofisico di una miscela di idrocarburi effluente da un pozzo petrolifero durante operazioni di lavaggio dai depositi asfaltenici, caratterizzato dal fatto di comprendere le seguenti fasi:
- misurare l'assorbimento di almeno un campione di miscela di idrocarburo ad almeno un intervallo di frequenza nel vicino infrarosso (NIR) nella banda compresa tra 12820 cnT<1>e 3850 cnT<1>;
- applicare dette assorbanze misurate ad un algoritmo predittivo per predire detto parametro chimicofisico.
In una forma preferita della presente invenzione detto parametro chimico-fisico dell'effluente può essere la concentrazione di asfalteni e/o il contenuto di solvente presente nell'effluente durante e dopo le operazioni di pulizia del pozzo petrolifero.
In particolare detta miscela di idrocarburi effluente dal pozzo può essere prelevata direttamente dalla linea di estrazione del pozzo tramite sonde o da uno spurgo presente sulla linea.
In una forma preferita della presente invenzione dette assorbanze misurate, o una loro funzione matematica, sono trattate statisticamente mediante analisi di regressione a variabili multiple, o in alternativa analisi in componenti principali.
In una forma preferita della presente invenzione detto algoritmo predittivo è sviluppato attraverso metodi di regressione.
In una forma preferita della presente invenzione detto algoritmo predittivo è costruito partendo da campioni noti di miscele di idrocarburi secondo una fase di calibrazione e una successiva fase di validazione.
Detta fase di calibrazione prevede le seguenti sottofasi:
i. ottenere tramite analisi sperimentali, i valori dei parametri chimico-fisici di un certo numero di campioni noti di miscele di idrocarburi, in cui detto numero di campioni è preferibilmente superiore a 20
ii. misurare l'assorbimento di detti campioni ad almeno un intervallo di frequenze nel vicino infrarosso (NIR) nella banda compresa tra 12820 cnT<1>e 3850 cnT<1>
iii. trattare statisticamente ciascuna delle assorbanze misurate, o una loro funzione matematica, mediante analisi di regressione a variabili multiple, o in alternativa analisi in componenti principali, in modo da utilizzarle come variabili indipendenti nella costruzione di un algoritmo predittivo per la determinazione del parametro chimico-fisico indagato;
iv. sviluppare un algoritmo predittivo attraverso metodi di regressione lineare, ad es. regressione PLS (Partial Least Squares), o non lineare, ad es. algoritmi genetici e reti neurali, che correli dette assorbanze misurate al parametro chimicofisico indagato;
Detto algoritmo predittivo sviluppato viene confermato mediante una fase di validazione che prevede le seguenti sottofasi:
i. applicare le assorbanze misurate su un numero di campioni noti, preferibilmente superiore a 5, a detto algoritmo sviluppato per predire il parametro chimico-fisico indagato;
ii. determinare lo scarto tra il valore predetto ed il valore sperimentale e confrontarlo con un valore di validazione predefinito;
iii. validare l'algoritmo sviluppato mediante l'analisi dello scarto ottenuto:
a. se lo scarto risulta inferiore o uguale a detto valore di validazione l'algoritmo è pronto per la fase predittiva;
b. se lo scarto risulta superiore a detto valore di validazione, un nuovo algoritmo predittivo viene costruito ripetendo la fase di calibrazione dal punto iii.
In particolare detti campioni noti utilizzati nella fase di validazione sono differenti da quelli analizzati nella fase di calibrazione.
Le tecniche di campionamento, misura e processamento dei segnali tramite spettrometria NIR sono convenzionali e ben note al tecnico esperto del ramo.
In una forma preferita della presente invenzione detto valore di validazione è soggetto ad una tolleranza pari al valore della riproducibilità prevista dal metodo IP 143, in cui almeno il 90% dei valori predetti non supera 0,2*A, dove A è il contenuto di asfalteni.
In particolare detto algoritmo predittivo viene sviluppato per ogni parametro chimico-fisico indagato.
Il processamento dei picchi relativi alle assorbanze derivanti dall'analisi spettrometrica NIR sono processati matematicamente, da soli o in connessione con altri picchi, per ottenere segnali derivati, indicativi del parametro chimico-fisico indagato.
Le assorbanze ricavate dallo spettro possono essere processate matematicamente secondo varie tecniche note nello stato dell'arte, ad es. dividendole rispetto alla lunghezza d'onda, derivando n-volte la funzione dello spettro di assorbimento, ecc.
In particolare risultano preferiti trattamenti statistici dei dati ottenuti quali i metodi di regressione lineare o non lineare, ad es. il metodo PLS (Partial Least Squares). Secondo queste tecniche vengono trovate correlazioni tra la caratteristica indagata e uno o più pesi determinati matematicamente .
In particolare detti pesi possono essere funzioni matematiche delle assorbanze misurate, risultati di regressioni di componenti principali, coefficienti di lunghezze d'onda di regressioni lineari multiple, fattori di regressione PLS o quanto altro.
In una forma preferita della presente invenzione detto scarto o errore dell'algoritmo è ottenuto mediante il procedimento di crossvalidazione.
In particolare la crossvalidazione (metodo "Leaving-oneout") e' un procedimento noto nello stato dell'arte che consiste nella valutazione di modelli di sistemi partendo da dati sperimentali. La validazione, finalizzata a stabilire la bontà del modello, non viene effettuata con gli stessi dati usati per l'identificazione ma con nuove misure, richiedendo quindi un ricalcolo della funzione discriminante tante volte quante sono le osservazioni stesse. La crossvalidazione (leaving-one-out) evita l'insorgere di errori di attribuzione artificiosamente bassi, che non costituiscono una buona stima del reale potere discriminatorio del modello.
Il processo di monitoraggio del contenuto di asfalteni e del rapporto solvente/olio secondo il presente metodo può terminare nel momento in cui i valori dei predetti fattori rientrano all'interno di un intervallo ritenuto accettabile.
In particolare il valore del contenuto di asfalteni ritenuto accettabile è pari al tipico valore di regime relativo al pozzo petrolifero oggetto delle operazioni di lavaggio, preferibilmente detto valore non deve superare il /- 10% del contenuto di asfalteni nel grezzo prima del trattamento .
In particolare il valore del rapporto solvente/olio deve essere il più piccolo possibile, preferibilmente viene ritenuto accettabile un valore compreso tra lo 0% ed il 5% in massa percentuale (%m/m).
Le caratteristiche e i vantaggi del metodo di monitoraggio delle operazioni di lavaggio dei depositi asfaltenici nei pozzi petroliferi mediante spettrometria NIR secondo la presente invenzione risulteranno maggiormente evidenti dalla descrizione seguente, esemplificativa e non limitativa, riferita ai disegni allegati nei quali:
- La figura 1 è una rappresentazione grafica del contenuto di asfalteni predetto, durante la fase di calibrazione per differenti campioni di effluente, rispetto al relativo valore sperimentale;
- La figura 2 è una rappresentazione grafica del contenuto di asfalteni predetto, durante la fase di validazione per differenti campioni di effluente, rispetto al relativo valore sperimentale;
- La figura 3 è una rappresentazione grafica del contenuto di asfalteni predetto, durante il processo di predizione per differenti campioni di effluente, rispetto al relativo valore sperimentale;
- La figura 4 illustra graficamente il contenuto di solvente predetto rispetto al contenuto di solvente misurato sperimentalmente, per differenti campioni di effluente del pozzo;
- La figura 5 illustra graficamente il contenuto di olio predetto rispetto al contenuto di olio misurato sperimentalmente, per differenti campioni di effluente del pozzo;
- La figura 6 illustra graficamente l'evoluzione del contenuto di asfalteni e di solvente nell'effluente per prelievi di campione avvenuti in successione nel tempo.
Per la determinazione del contenuto di asfalteni in una miscela di idrocarburi sono stati estratti e analizzati 67 campioni di grezzo tipo "A" provenienti da un pozzo petrolifero durante e dopo le operazioni di lavaggio dai depositi asfaltenici.
Detti campioni provenienti dal pozzo presentano differenti rapporti di miscelazione con il solvente impiegato per le operazioni di lavaggio. In particolare il solvente risulta disciolto nei campioni con percentuali variabili nel tempo e comprese tra 0 e 100%.
Sui campioni è stata eseguita la determinazione degli asfalteni secondo il metodo IP 143 e sono stati acquisiti i relativi spettri NIR con le seguenti condizioni:
• cella di flusso da 0.2 mm;
• regione di lunghezza d'onda compresa tra 10000 cnT<1>e 4000 cirΓ<1>;
• risoluzione di 4 cnT<1>;
• temperatura della cella di 30°C.
Per la costruzione del modello sono stati impiegati 40 campioni, utilizzando la tecnica di analisi multivariata PLS (Partial Least Squares), ottenendo una buona correlazione tra lo spettro ed il contenuto di asfalteni. In particolare in crossvalidazione l'errore calcolato risulta nel 90% dei casi inferiore alla riproducibilità del metodo di riferimento (metodo IP 143).
Con riferimento alla figura 1 viene illustrato un grafico rappresentante i risultati di predizione del modello calcolati in crossvalidazione durante la fase di calibrazione del metodo.
5 campioni, non rientrati tra quelli utilizzati per la costruzione del modello, sono stati impiegati per la validazione dello stesso.
Con riferimento alla figura 2 viene illustrato un grafico rappresentante i risultati di predizione del modello calcolati durante la fase di validazione del metodo.
In particolare, con riferimento alle figure 1 e 2, i grafici riportano due linee inclinate tratteggiate rappresentanti i limiti di riproducibilità del metodo standard IP 143, in cui l'intervallo di riproducibilità è pari al 20%.
Nella tabella n.l sono riportati i dati ottenuti con il metodo secondo la presente invenzione durante la fase di validazione, rappresentati inoltre in figura 2.
Tabella n.1
Come si può osservare dal grafico in figura 2 e dai dati contenuti in tabella n.l, i valori predetti sono significativamente vicini a quelli sperimentali e al limite di riproducibilità del metodo IP 143.
Il modello sviluppato è stato successivamente utilizzato per la predizione del contenuto di asfalteni di alcuni campioni noti di effluente non utilizzati nelle fasi di calibrazione e validazione.
Con riferimento alla figura 3, il grafico riporta i valori del contenuto di asfalteni nell'effluente predetti col modello sviluppato e confrontati col valore sperimentale. Anche in fase di predizione, i valori ottenuti col modello sviluppato rientrano nell'intervallo di riproducibilità previsto dal metodo IP 143. Detti limiti di riproducibilità sono raffigurati in figura 3 con delle linee tratteggiate.
Ulteriori prove sul modello ottenuto secondo la presente invenzione sono state effettuate per la determinazione del rapporto solvente/olio nelle miscele idrocarburiche estratte dal pozzo petrolifero durante le operazioni di lavaggio.
Sono stati analizzati 67 campioni di grezzo di tipo "A" contenenti il solvente impiegato per le operazioni di lavaggio del pozzo petrolifero da cui sono stati estratti. Detti campioni presentano differenti rapporti di miscelazione con il solvente, variabili tra lo 0 ed il 100 % in massa percentuale (%m/m).
Sui campioni è stata eseguita la determinazione del rapporto solvente/olio mediante gascromatografia e sono stati acquisiti i relativi spettri NIR con le seguenti condizioni:
<■>cella di flusso da 0.2 mm;
<■>regione di lunghezza d'onda compresa tra 10000 cnT<1>e 4000 cirΓ<1>;
<■>risoluzione di 4 cnT<1>;
<■>temperatura della cella di 30°C.
Per la costruzione del modello sono stati impiegati 40 campioni, utilizzando la tecnica di analisi multivariata PLS (Partial Least Squares), ottenendo una correlazione tra lo spettro e la concentrazione di solvente, e tra lo spettro e la concentrazione di olio nella miscela, con una deviazione standard inferiore al 3 % rispetto agli scarti tra dati predetti e dati sperimentali.
Nelle figure 4 e 5, viene illustrato un grafico rappresentante i risultati di predizione del modello calcolati in crossvalidazione per la concentrazione di solvente e per la concentrazione di olio nelle miscele dei casi sopra descritti.
Dai dati ottenuti, riportati nelle figure 4 e 5, emerge che il dato sull'errore in crossvalidazione è molto buono, così come il coefficiente di regressione lineare che risulta ampiamente superiore al valore di 0,95.
In particolare, con riferimento alle figure 4 e 5, i grafici riportano una linea diagonale rappresentante l'errore di predizione nullo (R<2>=l).
7 campioni, non rientrati tra quelli utilizzati nella costruzione del modello, sono stati impiegati per la validazione dello stesso.
Nella tabella n.2 sono riportati i dati ottenuti con il metodo secondo la presente invenzione durante la fase di validazione e relativi al contenuto di olio in massa percentuale.
In tabella n.2 sono altresì riportati i corrispondenti dati ottenuti sperimentalmente ed i relativi scarti rispetto al dato predetto.
Tabella n.2
Dai dati ottenuti, riportai in tabella n.2, emergono bassi valori di scarto rispetto al valore sperimentale.
Con riferimento alla figura 6, il grafico riporta due curve rappresentanti l'andamento del valore di asfalteni e del valore del solvente in massa percentuale (%m/m), per prelievi di campione effettuati successivamente nel tempo. Detti prelievi di campione sono stati effettuati in sequenza nel tempo con frequenza decrescente ed in un arco temporale di 7 giorni.
Dai dati ottenuti con il metodo secondo la presente invenzione, come rappresentati a titolo esemplificativo nella figura 6, è possibile controllare l'evoluzione del contenuto di asfalteni e del rapporto solvente/olio nel tempo.
La curva del tenore di asfalteni permette di interpretare l'esito delle operazioni di lavaggio dai depositi asfaltenici nel pozzo, e di conseguenza decidere se il processo di pulizia ha avuto esiti positivi o se deve essere potenziato o replicato.
La curva relativa al solvente, permette di monitorare la concentrazione dello stesso nella miscela, e comprendere quando terminare le operazioni di lavaggio.
La descrizione di cui sopra di una forma realizzativa specifica è in grado di mostrare l'invenzione dal punto di vista concettuale in modo che altri, utilizzando la tecnica nota, potranno modificare e/o adattare in varie applicazioni tale forma realizzativa specifica senza ulteriori ricerche e senza allontanarsi dal concetto inventivo, e, quindi, si intende che tali adattamenti e modifiche saranno considerabili come equivalenti della forma realizzativa specifica. I mezzi e i materiali per realizzare le varie funzioni descritte potranno essere di varia natura senza per questo uscire dall'ambito dell'invenzione. Si intende che le espressioni o la terminologia utilizzate hanno scopo descrittivo e per questo non limitativo.

Claims (1)

  1. RIVENDICAZIONI
    Metodo per determinare almeno un parametro chimico¬ fisico di una miscela di idrocarburi effluente da un pozzo petrolifero durante operazioni di lavaggio dai depositi asfaltenici, caratterizzato dal fatto di comprendere le seguenti fasi: misurare l'assorbimento di almeno un campione di miscela di idrocarburo ad almeno una frequenza nel vicino infrarosso nella banda compresa tra 12820 cnT<1>e 3850 cnT<1>; applicare dette assorbanze misurate ad un algoritmo predittivo per predire detto parametro chimico-fisico.
    Metodo secondo la rivendicazione 1, in cui d<et>to paramet™ chimico-fisico dell'effluente è la concentrazione di asfalteni nell'effluente.
    Metodo secondo la rivendicazione 1, in cui detto parametro chimico-fisico dell'effluente è il contenuto di solvente nell'effluente.
    Metodo secondo una qualsiasi delle rivendicazioni precedenti, in cui dette assorbanze misurate, o una loro funzione matematica, sono trattate statisticamente mediante analisi di regressione a variabili multiple, o in alternativa analisi in componenti principali.
    Metodo secondo una qualsiasi delle rivendicazioni precedenti, in cui detto algoritmo predittivo è sviluppato attraverso metodi di regressione.
    Metodo secondo una qualsiasi delle rivendicazioni in cui detto algoritmo predittivo è costruito partendo da campioni noti di miscele di idrocarburi secondo una fase di calibrazione e una successiva fase di validazione . 7. Metodo secondo la rivendicazione 6, in cui detta fase di calibrazione prevede le seguenti sottofasi: i. ottenere tramite analisi sperimentali, i valori dei parametri chimico-fisici di campioni noti di miscele di idrocarburi; ii. misurare l'assorbimento di detti campioni ad almeno una frequenza nel vicino infrarosso nella banda compresa tra 12820 cnT<1>e 3850 cnT 1 iii. trattare statisticamente ciascuna delle assorbanze misurate, o una loro funzione matematica, mediante analisi di regressione a variabili multiple, o in alternativa analisi in componenti principali, in modo da utilizzarle come variabili indipendenti nella costruzione di un algoritmo predittivo per la determinazione del parametro chimico-fisico indagato ; iv. sviluppare un algoritmo predittivo attraverso metodi di regressione lineare o non lineare, che correli dette assorbanze misurate al parametro chimico-fisico indagato. 8. Metodo secondo le rivendicazioni 6 e 7, in cui detto algoritmo predittivo sviluppato viene confermato mediante una fase di validazione che prevede le seguenti sottofasi: i. applicare le assorbanze misurate su campioni noti, a detto algoritmo sviluppato per predire il parametro chimico-fisico indagato; ii. determinare lo scarto tra il valore predetto ed il valore sperimentale e confrontarlo con un valore di validazione predefinito; iii. validare l'algoritmo sviluppato mediante l'analisi dello scarto ottenuto: a. se lo scarto risulta inferiore o uguale a detto valore di validazione l'algoritmo è pronto per la fase predittiva; b. se lo scarto risulta superiore a detto valore di validazione, un nuovo algoritmo predittivo viene costruito ripetendo la fase di calibrazione dal punto iii. 9. Metodo secondo la rivendicazione 8, in cui detti campioni noti utilizzati nella fase di validazione sono differenti da quelli analizzati nella fase di calibrazione 10. Metodo secondo qualsiasi delle rivendicazioni precedenti, in cui detto valore di validazione è soggetto ad una tolleranza pari al valore della riproducibilità prevista dal metodo IP 143 del Institute of Petroleum. 11. Metodo secondo la rivendicazione 10, in cui almeno il 90% dei valori predetti non supera 0,2*A, dove A è il contenuto di asfalteni. 12. Metodo secondo una qualsiasi delle rivendicazioni precedenti in cui, detto scarto o errore dell'algoritmo è ottenuto mediante il procedimento di crossvalidazione. 13. Metodo secondo una qualsiasi delle rivendicazioni precedenti in cui, il metodo di monitoraggio termina quando i valori del contenuto di asfalteni e del rapporto solvente/olio rientrano all'interno di un intervallo ritenuto accettabile. 14. Metodo secondo la rivendicazione 13, in cui il valore del contenuto di asfalteni ritenuto accettabile è pari al tipico valore di regime relativo al pozzo petrolifero oggetto delle operazioni di lavaggio e non supera il /- 10% del contenuto di asfalteni nel grezzo prima del trattamento di lavaggio del pozzo. 15. Metodo secondo la rivendicazione 13, in cui il valore del rapporto solvente/olio ritenuto accettabile deve essere il più piccolo possibile e comunque compreso tra lo 0% ed il 5% in massa percentuale .
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US5504063A (en) * 1990-11-30 1996-04-02 Petrolite Corporation Asphaltene removal composition and method
US20040084623A1 (en) * 2002-11-06 2004-05-06 Yicheng Long NIR spectroscopy method for analyzing chemical process components

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5504063A (en) * 1990-11-30 1996-04-02 Petrolite Corporation Asphaltene removal composition and method
US20040084623A1 (en) * 2002-11-06 2004-05-06 Yicheng Long NIR spectroscopy method for analyzing chemical process components

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