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Enregistrement W1970425029 · doi:10.2118/123790-pa

Planning and Procedures for the Initial Startup of Subsea Production Systems

2010· article· en· W1970425029 sur OpenAlexaff
Howard Duhon, Jorge Garduno, Nicholas A. Robinson

Notice bibliographique

RevueSPE Projects Facilities & Construction · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensGibson Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubseaFlow assuranceOperations managementProject commissioningEngineeringRisk analysis (engineering)Environmental sciencePetroleum engineeringComputer scienceBusinessMarine engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Projects progress through phases of design, construction, installation, commissioning, initial startup, and operations. This paper addresses issues that arise at initial startup. Initial startup is defined here as the period when reservoir hydrocarbons are produced for the first time. Initial startup of a subsea development is one of the most challenging periods in the operational life of the facility. Many issues complicate this period, including People issues. Many people from many teams are required to execute a startup; roles and responsibilities may be unclear and will change over the course of the startup; persons-onboard (POB) issues limit the number of people who can participate; personnel involved may not be fully trained in the operation of the facility.This will be the first time much or all of the equipment is used in live hydrocarbon service. Design flaws, commissioning omissions, and infant mortalities will reveal themselves.Preserving completion integrity requires low rates and slow bean-ups during initial startup because of high formation skin. Chokes designed for high rates and low pressure drops may not be capable of controlling the well at low rates. Also, topside systems designed for peak rates may not function well at low flow rates.Low flow rates and low initial temperatures result in hydrate risk, which may challenge the flow-assurance strategy.Completion and stimulation fluids returned during the initial well cleanup are corrosive and are difficult to treat. Typically, specialized water-treatment equipment is installed temporarily at topside to treat these fluids. The flowback fluids may also contain solids from the reservoir and from construction debris that may cause problems such as plugging small ports in control valves.Drilling, construction, installation, and commissioning activities [simultaneous operations (SIMOPS)] may still be in progress. The exact state of equipment items may be unclear and may change over the course of the startup.Reservoir engineers will seek to obtain reservoir information through well tests, especially pressure-buildup tests. Other data- collection efforts are important to validate the design and establish benchmarks.Some regulatory requirements apply specifically to the startup period.Special procedures are usually written for the initial startup. These will differ in important ways from the normal operating procedures. There is risk that there may be errors in the startup procedures, that operators may err in implementing the procedures, or that equipment designed for normal operation will not function well at the conditions imposed by the startup.Startup is one of the most hazardous periods in field life. Effective risk management is essential. Careful planning is required to achieve a trouble-free startup. This paper describes the key requirements for generating effective initial-startup plans and procedures.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,405

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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