Efficient Use Of High-Frequency Data Through Production Data Management System Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The McCully Field (New Brunswick, Canada) is highly instrumented and generates a massive quantity of high-frequency data stored in a data historian. Data time range and frequency of interest had to be manually retrieved through spreadsheet macros for analysis, plotting, and gas allocation. As the production history grew, the amount of data generated was overwhelming and unconsolidated, making the task of manual data handling and visualization both difficult and time consuming. The implementation of a production data management system resulted in a fully automated, end-to-end workflow that acquires five-minute data from the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system into the operating database; performs accurate allocation of gas, condensate and water volumes; as well as creates and distributes daily production summaries to a custom email list in a matter of minutes. The implementation of an automated approach was driven by five main objectives: automate production data acquisitionoptimize field production through real-time well surveillanceincrease data processing speed (reduce time spent on data handling, preparation, cleansing and reporting)take advantage of existing high-frequency databaseimprove communications regarding well performance between office and field operations After a successful implementation, data acquisition time has been reduced from a manual 30 minutes to an automated 5 minutes each day. Daily production reports, instead of only being accessible through the server, are now automatically emailed to a distribution list within the company. Real-time well surveillance is now possible from the main office and not only through the SCADA system in the field, which provides the engineering group with a better understanding of individual well performance and also allows any production disruptions to be identified early and resolved efficiently. Finally, the consolidated database is now integrated with engineering analysis tools for further use of information, which ultimately increases the effectiveness of the technical team.
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 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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».