MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2002395886 · doi:10.2118/124869-ms

Low Pressure System for Gas Wells: Do We Need It? How Low Should We Go? A Compression Strategy for Tight Gas Wells in South Texas

2009· article· en· W2002395886 sur OpenAlexaff
Quynhthy Bui, Larry Harms, Efren Munoz, J. L. Becnel

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringOffset (computer science)Compression (physics)Volume (thermodynamics)Natural gas fieldPressure systemLead (geology)Tight gasEnvironmental scienceGeologyNatural gasComputer scienceEngineeringMaterials scienceMechanical engineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a large field with thousands of wells of different ages and qualities, determining the optimum operating pressure is a challenging task. This study looks at the Lobo Field in South Texas which has approximately 1800 tight gas wells currently in production to determine the effect of pressures on recovery and the benefits vs. costs of compression. Wells were divided into 3 groups that share similar characteristics and modeled using the integrated production modeling tools to evaluate recovery vs. line pressure. Results show that the better wells can produce longer in a high pressure system before loading up and needing lower pressure, therefore, cost of compression per unit volume is lower. Wells with lower reserves do not stay in the intermediate pressure gathering system long before needing low pressure, thus for these wells the fuel savings from having an intermediate pressure system does not offset the cost. Well head compression is only attractive for the better wells.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Annual Technical Conference and ExhibitionMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207