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Enregistrement W1975384674 · doi:10.2118/88593-ms

Operational Experience of Wet Gas Metering in Malaysia

2004· article· en· W1975384674 sur OpenAlexaff
Hendrik de Leeuw, Carl-Oskar Nilsson, Mustaffa Kamal

Notice bibliographique

RevueSPE Asia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetering modeWet gasVenturi effectFlow measurementEnvironmental sciencePetroleum engineeringCalibrationProcess engineeringSubmarine pipelineSoftwareMarine engineeringEngineeringNatural gas fieldNatural gasComputer scienceWaste managementMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wet gas metering technology was chosen by ExxonMobil for continuous well testing and advanced production measurement at two satellite platforms located in the South China Sea offshore Malaysia. The satellite facilities are equipped with permanently installed SmartVent wet gas venturi based meters at each well location. Special wet gas flow calculation and monitoring software have been developed and installed on a separate flow computer installation interfaced to the host platform DCS system. Prior to installation the wet gas meters have been subjected to full scale testing at a representative high pressure gas/liquid flow test facility. This has resulted in valuable measurement experience and a unique set of experimental wet gas data. After start up of the field on-site verification/calibration will be performed using the tracer technology method. As of today valuable results have been obtained from the system. The present application is a demonstration that wet gas flow measurement is increasingly gaining acceptance in replacing expensive well test separators and related infrastructure in gas/condensate field developments. Besides the significant cost savings, the availability of continuous readings of each well's production rates allows for enhanced reservoir management and production optimisation. At the same time experience has shown that successful implementation of wet gas flow measurement requires adequate attention to every aspect of the metering process.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,416

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,252
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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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