From Intelligent Injectors to Smart Flood Management: Realizing the Value of Intelligent Completion Technology in the Moderate Production Rate Industry Segment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper is a case history which examines the successful application of Intelligent Completion (IC) technology in a cost sensitive, mature, onshore North American environment where an existing hydrocarbon miscible flood (HCMF) horizontal injection well was retrofitted to manage the injection support of two geologically distinct reservoir regions covering two well patterns. The value of IC technology is explored in this early deployment which saw a relatively low cost application targeted towards a mature asset. The beneficial results of this application of IC technology were measured in terms of well intervention cost savings and affected oil production. This paper presents a relative comparison of those benefits. Though this application of IC technology was originally justified by the avoidance of certain future well interventions to modify the injection profile, an analysis of the affected pattern production in the post-installation period showed that the benefit to the operator was appreciably more from enhanced reservoir management than from the cost savings which were associated with workover avoidance. Based on the success described in this case history, and reflecting upon the trends of intelligent well and smart field technology, the authors explore reasons for its relatively slow uptake in moderate production rate, brownfield applications. Large scale reservoir management of miscible flood projects using intelligent well and smart field technologies should provide significant value in terms of improved solvent/oil ratio through more efficient monitoring and management of the flood. This is probably the most compelling value proposition for IC technology application in moderate production rate land applications. This case history is intended to provide credible evidence of the benefit of IC technology in an application with cost challenges analogous to those faced by operators who are responsible for cost sensitive, moderate production assets. Secondly, it is intended to encourage the IC technology providers to develop more solutions for the brownfield segment of the industry, where profitability and value definition can be challenging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».