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Enregistrement W1986341718 · doi:10.2118/166102-ms

Performance of Multiphase Flowmeter and Continuous Water-Cut Monitoring Devices in North Slope, Alaska

2013· article· en· W1986341718 sur OpenAlexaff
Jerry Brady, Chidiebere G. C. Igbokwe, Stuart Montague, Mike Warren, Nick Stadnicky, Mathew Linder, Andrew Hall, Parviz Mehdizadeh, Bart Roberts, John Lievois, Daniel J. Rodriguez

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlow Measurement and Analysis
Établissements canadiensBP (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringMetering modeMultiphase flowGas liftEnvironmental scienceCompletion (oil and gas wells)Marine engineeringOil productionArtificial liftPetroleumEngineeringHydrology (agriculture)GeologyMechanical engineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alaska's North Slope oil fields offer several different types of production environments that can prove challenging for effective production well testing with conventional gravity type test separators. The Prudhoe Bay field has mature production: high water cuts exceeding 90%, crudes with low 20s API gravity and gas-lifted wells with high gas volume fractions (GVF) >99.9%. The Milne Point field has viscous crude and light oil production and employs electrical submersible pumps (ESP), jet pumps and gas lift. This wide range of production methods and challenging fluid properties create challenges when analysing potential equipment and procedures to provide the critical production data needed to optimize overall production. Over the last several years, BP Exploration (Alaska) Inc. (BPXA), installed over 24 infrared water-cut sensors. Nineteen water-cut devices have been installed in three-phase flow regimes at the wellheads. Five water-cut units have been installed on the liquid legs of two phase test separators. During this period BPXA also installed seven in-line multiphase meters—five in use at production pads for testing wells and two on individual wellheads. This paper will discuss BPXA's experience with these metering devices over two years of operation, and present the verification process used to qualify the devices and their performance data. Additionally, successes, challenges and lessons learned are discussed.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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