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Enregistrement W1995384864 · doi:10.2118/112130-ms

Online Production Optimisation on Ekofisk

2008· article· en· W1995384864 sur OpenAlexaff
Andrew Shere, Yvonne V. Roberts, Synnoeve Bakkevig

Notice bibliographique

RevueIntelligent Energy Conference and Exhibition · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesStatoilConocoPhillips
Mots-clésProduction (economics)Process (computing)SoftwareField (mathematics)Computer scienceBatch productionManufacturing engineeringIndustrial engineeringEngineeringSystems engineeringOperations managementOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As part of the long tradition of innovative production growth and enhancement projects in the Greater Ekofisk Area, in 2004 ConocoPhillips Norway AS (COPNo) implemented the Onshore Operations Centre (OOC). The OOC facilitates improved collaborative working processes that optimise production and streamline operations through more proactive use of both field equipment and software tools. This paper describes the specification, development and implementation of the online production optimisation software used in this project. This software was provided and developed by EPS Ltd, a Weatherford company, in collaboration with COPNo. Specification of the system started in 2005, based on years of prior experience with network production modelling tools in the Ekofisk area, to simulate and optimise production from the reservoir to the export meter. The system is designed to fully utilise the OOC's continuous measurement and recording systems, throughout the entire production and process network. This production optimisation system aims to complement the existing informational displays and charts by the calibration and optimisation of complete network models several times a day. The optimisation results and comparison with real-time data and operating objectives are made available to users through a web interface so that they can be used by the operator and partner company staff at any location. Models of the wells and production/process network have been developed, following extensive discussions with all relevant disciplines, to ensure that these models can resolve the regular questions faced by the Greater Ekofisk operations teams. In addition to the daily simulation and optimisation scenarios run by the full, online system, the constituent parts of the full model can be also run offline to help evaluate exceptional production issues. The operator is experiencing benefits in two main categories firstly by identification of production problems with wells or plant that prevent the system from achieving target production and secondly by having continuously updated production scenarios available on which planning decisions can be based. These results will be discussed, with many examples.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations20
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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