Subsea Development of Shallow, Low-Pressure Gas Reservoirs With High-Performance Well Designs
Notice bibliographique
Résumé
Summary In the summer of 2000, ConocoPhillips began a program to develop a series of shallow, low-pressure gas reservoirs in the Indonesian waters of the west Natuna Sea. The project consists of a series of subsea wells linked by pipeline to a central mobile gas-processing and -compression unit that feeds a sales line to Singapore. The overall project life is 20 years and will require developing eight small fields with reserves on the order of 1 trillion scf gas. Initial project planning used conventional well designs to deliver rates on the order of 20 MMscf/D/well from a number of gas reservoirs. This type of well productivity required 10 wells to meet ConocoPhillips Indonesia's maximum contract supply rate, with several wells allocated to each reservoir. To improve project economics, a reduced well count employing high-performance completion designs was developed. The high-performance completions were designed to provide flow rates on the order of 100 MMscf/D at initial reservoir pressures ranging from 1,250 to 1,900 psi. These flow rates allowed well counts to be reduced to one well per reservoir. This paper will review ConocoPhillips's methodology for design and implementation of the first four high-performance completions in the west Natuna Sea gas project. Well deliverability and initial project results are discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».