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Enregistrement W1993390292 · doi:10.2118/0406-0036-jpt

Q&A with John Gibson (April 2006)

2006· article· en· W1993390292 sur OpenAlexaboutno aff
John Gibson, John Donnelly

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Executive directorManagementBusinessMarketingPublic relationsEconomicsPolitical scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

You have been with Paradigm now since April 2005. What changes have occurred at the company since then? The first three or four months I was here, I was just a director. Then I began to get more excited about what was possible here, and I migrated to being Chairman, then Executive Chairman, and then Executive Chairman and CEO. So I have been in that role about 6 months. What really excited me about the company is that we have tremendous researchers, great scientific products, and an opportunity to make a real difference in the industry with our technology. The owner, the employees, and I all believe that there is a lot of opportunity for Paradigm, and we have organized ourselves to take advantage of that opportunity. We have made a lot of changes, all in light of trying to grow the company to become the number one provider of high-end tools in the industry. We have brought in a tremendous executive team over the last year. We brought in new sales leadership, marketing and financial leadership, and development leadership. We have made a tremendous number of changes, but at the same time, we had a record quarter for software in the fourth quarter. So it is a case where we think we have taken the wings off the airplane and gotten them back on while in flight without doing any damage to the passengers. What are Paradigm's leading-edge technologies? The industry has tremendous data-management solutions for corporate data management that are already in existence, and we see our competitors doing a very good job of supporting multiclient data access. We also see tremendous offerings from competitors in reservoir simulation, and fluid flow and simulation is an area already covered. So you ask yourself, "What is it that really needs focus in the industry?" And that is what Paradigm's strength is. I think that over the next 10 years, you are going to see tremendous advances in geophysics and petrophysics coming together. It is taking microdata at the borehole scale and combining it with macrodata such as seismic and making sure that you have the right correlation and the right attribute model to carry into reservoir characterization. So we are integrating petrophysics and geophysics, which really gives us a leadership position in rock and fluid interpretation. What is Paradigm's growth strategy? The industry's move toward optimizing production means that petrophysics becomes a real driver in every decision on every desktop, and we have a leadership position in petrophysics. And when you leverage it with the geophysics, you give the petrophysicists the ability to see across the whole reservoir and the geophysicists the opportunity to incorporate rock and fluid analysis from the borehole. As the industry tries to enhance recovery, to get another 8% or 20% or 2%, it is those two disciplines combined on the front end for interpretation of the rock and fluids in their spatial positions and how they are changing dynamically over time that is really going to bring all of the value in the industry. Our growth will be a result of that becoming the focus.

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 enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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