Determining the Optimal Artificial Lift Strategy When Operating a Mature CO2 Flood in the Real World
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effectively operating artificial lift systems can be a very challenging endeavor when implementing tertiary recovery on a mature oil field. The desire to produce a maximum amount of oil must be balanced with the physical limitations of the artificial lift equipment. The traditional operating limitations of artificial lift equipment may be too liberal in a CO2 flood. Being too aggressive when attempting to reduce fluid levels can lead to excess failures and thus, reduced overall production and excessive costs. Attempting to determine the optimal artificial lift strategy in this environment can be a daunting task. Traditional models for determining operational policy may not capture all of the dynamics that affect the performance of the system. An empirical approach can be helpful in setting artificial lift guidelines. This paper discusses the results of an empirical analysis of an artificial lift system's performance in a mature CO2 flood vs. the performance in a mature water flood. For the analysis, data from two oil fields in southeastern Utah, the McElmo Creek Unit (mature CO2 flood) and the Ratherford Unit (mature water flood) was compared and contrasted. The data was analyzed using statistical modeling tools to determine the appropriate strategy for the system. The results from the review gave significant insights to the optimal strategy for operating the system and will be discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».