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Enregistrement W2012685048 · doi:10.2118/0409-0018-jpt

Oilfield Service Companies Face a Future of Challenge and Change

2009· article· en· W2012685048 sur OpenAlexaboutno aff
Don Painter, Debra Grandjean

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum industryRecessionBusinessProductivityService (business)Production (economics)Industrial organizationNatural resource economicsEconomicsMarketingEngineeringEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guest editorial The oilfield services (OFS) industry, like the oil and gas industry it serves, is facing an exciting, complex, and uncharted landscape. Few industries today face greater economic, technical, geographic, and operational opportunities and challenges. Growing global demand for energy—particularly from emerging economies in Asia and the Middle East—coupled with tight worldwide supply of crude and hydrocarbon products will likely mean price volatility going forward, despite the current recession. At the same time, the industry faces the rapid decline of mature assets. Authorities estimate that more than 80% of the world's producing assets are past peak production and in rapid decline. OFS companies have increased their focus on technology to maximize recovery, development, and production efficiency through aggressive drilling, stimulation, and enhanced-recovery programs. The oil and gas sector has also pushed into new geographic, geologic, and technical frontiers. The greatest demand for OFS is expected to come from the Middle East, Africa, Commonwealth of Independent States (CIS), Asia, and Canada. The opportunities for OFS companies are immense, but change is also unavoidable, and will affect all aspects of the business: technology and talent, products and processes, and organizational capabilities and operating models. Traditional strategies, based on the industry's historical cycles, are no longer satisfactory and could result, at a minimum, in lost business opportunities. New Customers, New Challenges One of the biggest challenges currently facing OFS companies now is the change in much of its customer base from international oil companies (IOCs) to national oil companies (NOCs). As NOCs grow in size, number, and influence, the OFS industry's customer base has changed significantly and transformed the industry's competitive landscape. IOCs and most independent operators are North American or European companies that share common cultures and usually possess strong engineering and technical expertise. The largest NOCs operate outside of these regions and vary widely in technical capabilities and strategic orientation. For example, some are more socially driven rather than financially driven. Holding 85% of the world's proven hydrocarbon reserves and gaining ground in technical sophistication and international capabilities, NOCs have now become much more active in R&D and asset development. It is easier for NOCs to collaborate with OFS firms on new developments and sidestep the issue of production sharing. Working with service firms, NOCs are better able to maintain control of hydrocarbon reserves—a political priority for a growing number of reservoir-rich nations. Major OFS companies with long histories in global oil and gas operations are playing a vital role in helping NOCs develop their domestic and international footprint. Closer relationships with OFS companies also are allowing NOCs to develop strategies that enhance their internal capabilities or local content, such as related business and service entities. The strategic interests of IOCs are evolving as well. As manager of many of the world's megaprojects, IOCs will remain important service industry customers as well.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,369

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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