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Enregistrement W1976523575 · doi:10.2523/iptc-10672-abstract

Monitoring and Production of a Heavy-Oil Extraction Process at Peace River, Canada

2005· article· en· W1976523575 sur OpenAlexaffabout
A.M. Mollinger, E. de Rouffignac, S. Oates, K. Maron, Stephen Bourne, S. J. Brissenden, P. McGillivray

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtraction (chemistry)Petroleum engineeringMicroseismDrillingProcess (computing)Asset (computer security)GeologyEnvironmental scienceMining engineeringEngineeringCivil engineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This reference is for an abstract only. A full paper was not submitted for this conference. Abstract Peace River is a 100% Shell-owned heavy oil property located in Northern Alberta, Canada. A total of 7 billion barrels of 7 API oil is trapped in a 30 m thick semi-consolidated sand layer buried at a depth of about 600 m. At present, a "huff-and-puff" approach is employed to extract the oil, using closely spaced multi-lateral horizontal wells drilled from a central pad. As part of a strategy to gain a better understanding of the extraction process at Peace River, Shell Canada designed and implemented a monitoring program over the most recently drilled production pads. This program included microseismic monitoring, surface time-lapse (2D and sparse 3D), a timelapse 3DVSP, and continuous tiltmeter monitoring. Shell Canada's Peace River asset team and EP Research and Development have been engaged in a collaborative, multidisciplinary effort to understand this data in terms of the implications for heat distribution, fluid flow, well and cap rock integrity, and other operational issues. We have learned that our initial model of the extraction process at Peace River was incorrect, and that drilling and operational strategies based on this incorrect model are suboptimal. Our strategy for developing the field has now fundamentally changed based on the information gleaned from this monitoring project. Best practices include the integrated use of microseismic and other monitoring techniques for optimizing the drilling and operational strategy for a heavy oil field.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,481

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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