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Enregistrement W1971804921 · doi:10.4043/23930-ms

Real-Time Subsea Fiber-Optic Monitoring

2013· article· en· W1971804921 sur OpenAlexaff
L.D. Forster, Dennis Dria

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensIntecsea (Canada)
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSubseaSoftware deploymentAgile software developmentSystems engineeringComputer scienceAdaptabilityOptical fiberEngineeringTelecommunicationsSoftware engineeringMarine engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Commercially available fiber-optic sensors provide key information for well, reservoir and infrastructure surveillance. These fiber optic systems are now considered robust and see routine application in onshore and platform wells. Engineering, economic and project management challenges, however, delay the extension of these monitoring systems into the subsea environment. We illustrate the value of fiber optic monitoring, describe where fiber optic technology has significant potential in subsea development projects and identify the significant technology gaps which challenge subsea implementation of existing in-well fiber-optic sensing systems. We then define an approach to systematically address these gaps within the time frames of many current subsea projects, while preserving the necessary integrity of the subsea system and associated project delivery. The approach borrows from the Agile project management method and focuses on staged delivery of the fiber optic technology, maturing the technology by deploying select portions and then advancing in subsequent stages to the deployment of more-complex or more slowly evolving technologies, rather than attempting to fully mature the technology off-line prior to any deployment. It operates according to the following principles:–Deploy the more easily or readily adaptable portions of the technology first.–Ensure that each incremental deployment economically provides significant benefits, meeting business and technical surveillance targets.–Ensure that each deployment delivers technology maturation learnings that can be used to evaluate newly developed technology, with direct actionable feedback into further development plans.–Ensure that project plans contain sufficient adaptability and capacity for incorporating late-breaking or unforeseen technology advances, as well as contain contingencies to back off from portions of the technology deployment should best judgment dictate. In addition to accelerating technology advance, this approach assures further progress and technology acceptance along the way. We take inspiration from an historic application of such a method: NASA's journey to safely land men on the moon. In the staged development-deployment of the Gemini and Apollo programs, NASA consistently delivered tangible results with each launch, thus capturing and maintaining the support of the public, their primary stakeholders, throughout the program, as well as quickly making significant technical strides which ensured the accomplishment of their goal. Introduction Subsea wells represent expensive, high profile and high risk investments. It's no surprise that any suggestion to include new technology, such as fiber optic monitoring, in a subsea well is quite frequently rejected almost immediately despite value recognized by subsurface engineering and geoscience experts. Like all proponents of new technology, we share in the frustration that many people experience when greeted with this response. We acknwledge and appreciatethat the rationale for such strong resistance stems from the primary commitment of project managers, technical authorities, and subject matter experts to deliver the subsea project without delay, cost overrun or addition of unmanaged or unmanageable risk. We also observe that while the in-well technology advocates might seem to be at odds with installation project management, both groups actually have the same goal: to see the installation succeed in every respect while deliverying a well with high value.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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