MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2011864626 · doi:10.2118/88528-ms

Apache Energy – Knowledge Management System

2004· article· en· W2011864626 sur OpenAlexaff
Shane Attwell, Michelle Moses

Notice bibliographique

RevueSPE Asia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJoint ventureProduction (economics)Computer scienceBusinessDatabaseBusiness administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Apache Energy has implemented a system which provides data from real-time well head process data to continuous month to date production information available to head office and joint venture partners over the internet. Apache is one of the largest gas produces in Australia with assets in Australia and overseas. There are several different Joint Ventures (JVs) involved in the various fields and processing plant. The operations are spread between Offshore, Varanus Island, Perth and Houston. Joint venture partners are located in Adelaide, US, Perth and Kuwait and gas customers are located throughout Western Australia. Such diversity requires effective information distribution. Over the last 5 years, Apache has implemented a process information management system, which enables production data to be transmitted securely all over the world, minutes after the end of each production day. Production data business flow commences with Apache's customers placing orders or "nominations" via the web based gas nominations system. The nominations are validated against the customer contracts, collated and the total gas production for the day is electronically issued to the operator. At the end of the gas day, production, well, and facility performance data is collected automatically and presented to the operator for validation. Once validated by operations, the data is loaded into the Production Reporting System (PRS) database and a series of applications are executed such as; Well allocationSales gas reconciliationJoint Venture partner splits.Environmental calculations The data is then released to the Apache users and the Joint Venture partners shortly after the end of the 08:00 production day. The data is also released on to the Internet under a security system which allows Joint Venture partners to view production, inventory/lifting and monetary splits between the JVs for the month. Environmental reports are issued to the government via internet pages. In addition to production data, the system provides engineers and management with remote adhoc real-time process data. Use of this system has enabled the engineering groups to identify well problems resulting in production benefits. Apache has been able to significantly reduce the amount of time required to provide JV reports and JV payments and double handling of data has been virtually eliminated. The goal of entering data once, at the source, has largely been met. This paper will address the processes and business benefits Apache have observed from this knowledge management system.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,535

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Asia Pacific Oil and Gas Conference and ExhibitionMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207