Establishing a Digital Oil Field Data Architecture Suitable for Current and Foreseeable Business Requirements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Digital Oil Field (DOF) real time data structure as applied to drilling, reservoirs, wells surface production facilities, pipelines and downstream systems has evolved as bit of a muddle with little overall design and structure and little thought given to the underlying data foundational requirements. This has lead to disintegrated systems and inefficiency in attempts to integrate the multi-various systems and components. Current real time data standards are based on a combination of downstream and upstream proprietary vendor standards that are growing more and more higgledy-piggeldy as more systems are deployed. Aggravating the problem is the ever growing volumes of data which needs to be transformed into useful information to facilitate better and more timely decision-making. Hence the purpose of this paper is fourfold to: – Define the problem in terms of the current over-abundance of data systems and standards; – Document current and foreseeable data business requirements; – Define the required integrated data foundation capable of handling the ever growing data volumes and providing appropriate, timely and accurate information to those that need to know; – Identify the business value that can be attained with this more structured and standardized approach. The ultimate aim is to provide a solid foundation upon which the Digital Oil/Gas field can grow and flourish and a corresponding business justification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».