Real-Time Collaboration—Efficient Problem Solving and Extending Resources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To meet the challenges to the industry of increasing hydrocarbon demand, increasing well complexity, reduced employee experience levels and the large physical distances between operational centers, advances in digital technologies are being increasingly leveraged by both operator initiatives and service company initiatives such as Halliburton's Digital Asset. Terms such as "smart wells" and "real time" have become more commonplace. Data is being generated faster than ever. The ability to interpret this data, model the data and implement optimized solutions in real time is critical to operational success. The demands placed on operating in a cost efficient manner, with greater returns on investment are ever present. The use of a Knowledge Management collaboration tool, a key component of the Digital Asset, helps to meet these challenges by providing a real time collaborative environment which spans global operations, supports and develops synergies between multiple disciplines and transcends geographical and language barriers. Through its use an intentional shift in focus has taken place from centrally located sources of expertise to virtual ones. Virtual centers of collaboration empower users to collaborate, problem solve and share knowledge on demand. Any user, i.e. employee, can rapidly access the global expertise needed to put well challenges, potential solutions and increasing volumes of data and information in appropriate context. Through access to these extended resources employees can solve problems more efficiently and offer better solutions. Technical experts can cover more ground. Collaboration is facilitated by dedicated personnel who maintain a vital link with local, regional, and global technology leaders. Examples from Canada, where the use of this approach contributed to an HTHP well being saved, along with an estimated cost of $15 million, from China where urgent advice was delivered to a rig experiencing an underground blowout and from Brazil where global experts collaboratively contributed to solving a wellbore stability problem will demonstrate how real time collaborative solutions are developed and moved from the virtual to real world environment to improve operational service delivery to external clients in the global market place. Lessons learned, best practices and strategies employed to engage users in the use of this collaborative environment are outlined.
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».