Designing a High Resolution Chemical Surveillance Network in a Deepwater Field Off NW Borneo, East Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Due to the relative infancy of chemical tracer surveillance, field applications to date have focused on either pilot wells within a sector of the field or at a well or interval level, providing limited qualitative resolution of production performance. The Siakap North - Petai field is intended to be the first field developed employing full chemical tracer coverage across each producing well. This has been made possible through the co-ordinated efforts between service providers and the operator. A total of 40 oil marking and 40 water marking tracers, will be installed in 8 production wells, with resolution varying from 3 Screen joints per (Oil + Water) tracer up to 1 screen joint per (Oil + Water) tracer, depending upon the lithology and therefore level of feedback deemed necessary to help profile production performance within the well. Siakap North - Petai field will be a deepwater subsea tieback to the existing Kikeh FPSO approximately 15km away. Phase 1 development will comprise 8 production and 5 injection wells. As a result, conventional intervention and surveillance techniques will be cost prohibitive. Each production well will commingle oil from two reservoir intervals with differing lithologies (a mixture of laminated thin-beds and amalgamated thick bedded sections). A means of determining flow contribution along the completed interval will help characterise the complex architecture of the field, aid in reservoir management and identify future infill or workover opportunities. This paper will focus on the system design, quality control and application of the chemical tracer network from conception through to field installation. A follow-up paper focusing on sampling and production based observations will be published at a later date, once sufficient production data has been gathered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».