MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1995384864 · doi:10.2118/112130-ms

Online Production Optimisation on Ekofisk

2008· article· en· W1995384864 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,507

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 Opus0,051
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