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Enregistrement W2020987554 · doi:10.2523/iptc-18224-ms

Bream Field (Phase 4) - EOR and Late Field Life Management

2014· article· en· W2020987554 sur OpenAlexaff
T. M. Snow, Ian McKay, Drew Irwin

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesBHP Billiton
Mots-clésPetroleum engineeringNatural gas fieldEnvironmental scienceEnhanced oil recoveryResidual oilNatural gasFossil fuelBoiler blowdownGeologyWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bream Field, in Australia's Gippsland Basin, was originally developed in 1987 as a thin oil column development with gas cap re-injection. A satellite platform was installed in 1996 to capture resource not reachable from the original platform. After achieving 68% recovery, oil rates had fallen to the point that gas cap blowdown was commenced. Given the extremely strong natural pressure support seen in the Gippsland basin, a controlled blowdown was carried out to maximize oil recovery during gas export. As the water level approached the top of the structure, an assessment was carried out to determine the best use of the field infrastructure. The result of this effort was a decision to utilize the field for gas storage while simultaneously achieving enhanced recovery. By refilling the Bream reservoir with dry gas from the Longford gas plant during the summer months, high liquid yield fields are able to be produced consistently throughout the year. Additionally, Bream gas deliverability capacity is increased in the high gas demand periods. As the dry gas moves through the reservoir, it contacts both residual oil and rich gas, becoming re-saturated with gas liquids. When this gas is re-produced, it will yield more liquids, raising the overall recovery of the oil by approximately 1%. Re-injection into the Bream reservoir began in 2013 and is proceeding as planned. This paper will discuss the history of the Bream development, highlighting the analysis and planning that led to the recently implemented project. The management of this field demonstrates a number of techniques for maximizing hydrocarbon recovery over the life of a field, as well as considerations for maximizing economic value of the infrastructure. Background Bream Field, in the southwestern part of the Gippsland Basin (Australia), was originally discovered in 1969 and first developed in 1987. It is produced by the Gippsland Basin Joint Venture (between Esso Australia Resources Pty Ltd and BHPBilliton Petroleum (Bass Strait) Pty Ltd), with EARPL as the operator. GBJV offshore infrastructure includes 19 platforms, 4 subsea installations, and a network of pipelines feeding the Longford Gas Plant (see Figure 1). Approximately 98% of the production from the basin has come from the GBJV, since start-up in 1969. Bream Field and its development have been described in several publications, including:Shaw (Shaw, 1991) described the mechanical aspects of the initial horizontal drilling program;Titus (Titus, 1997) described the design and installation of a second satellite platform;McKerron et. al. (McKerron, 1998) described the development process and results from that second platform;Fish and Zajdlewicz (Fish, 2004) described the strategy for maximizing recovery during blowdown. The Bream development history, along with the forward plan described here, provide an interesting case study that demonstrates how available technology and the market demands drive development decisions.

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 enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,508

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,257 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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