Safely Improving Production Performance through Improved Sand Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many operators implement a conservative approach to sand management implementing a "Zero Sand Production" or "Maximum Sand Free Rate" Criteria. This is due to the potentially severe consequences associated with sand production i.e. erosion, and the fact that existing standards and guidelines /1/ do not provide sufficient practical advice on how to manage erosion issues during operations. These criteria generally put restrictions on the production rate (and revenue) to reduce sand production and decrease the risk of erosion leading to a loss of containment. These restrictions are in many cases unnecessary. This paper describes the development of an alternative approach which improves the production and safety performance of fields that are capacity restrained due to sand problems. The development of the approach started with a project for Conoco 1996 - 2000 /2/ and was further refined on a pilot project for Statoil in 2001 /3/, where it received the Statoil prize for the most successful R&D project in 2001. From an erosion perspective the amount of sand produced is only one of many factors that must be managed; equally important factors are sand particle velocity, impact angle and material grading. By gaining a better understanding of the specific erosion characteristics of a field through: well sand risk ranking, identification of erosion critical components and detailed erosion assessment including 3D computer modeling; a more sophisticated erosion management strategy can be implemented identifying specific asset operational criteria, erosion monitoring and inspection requirements. Implementation of this erosion management approach has provided operators with enhanced production, reduced inspection and maintenance costs without compromising safety and environmental targets and increasing/enhancing business performance.
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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 ».