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Enregistrement W2023268010 · doi:10.2118/164514-ms

An Evaluation of Well Deployment Aspects Affecting Well Flow Performance on Horizontal Production Log Results

2013· article· en· W2023268010 sur OpenAlexaff
Duncan Heddleston

Notice bibliographique

RevueSPE Production and Operations Symposium · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentLoggingWirelineProduction (economics)Computer scienceFlow (mathematics)Petroleum engineeringEnvironmental scienceEngineeringTelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Production logging uses measurements to understand the velocity & fluid types comingling as open reservoir intervals deliver products which begin to flow up hole. In a horizontal flowing well environment, the logging tools of choice can be individual discreet measurements situated across the cross sectional flow area to measure and define the fluid type & velocity. Flow measurements are much more difficult to measure as most horizontal flowing environments are not stable. Deployment of this tool type can be conveyed using a coiled tubing setup or a well tractor conveyed tethered to a wireline. These deployment methods can have an effect on the flow regime during the logging survey. When oil company operations engineering teams require production log data across a flowing lateral, one aspect seldom addressed is how the deployment intervention can affect the well flow performance when deploying the production logging measurements. Often times the perturbation causing the well performance is based on the deployment intervention selection. This in return causes the well to underperform at the point in time a production logging survey is needed; leaving the logging technology with an unstable environment to deliver a confident result. What tends to occurs within the engineering teams is the perception that there is an inability of present day technology to accurately measure the well performance, meanwhile the deployment aspect chosen & the procedures to convey a production log actually can be a main culprit in changing the well flow dynamics & stability. Via deployment experience & a thorough understanding of well flow combined with production log analytical skill sets. This technical paper will discuss in a case history a production log run in a horizontal well, the deployment aspects & well flow challenges using wireline tractor & coiled tubing interventions, and how the end result was able to assist the customer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,268
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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