Intelligent Field Management: Real Time Monitoring and Proactive Optimization of Greater Ekofisk Area
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An online real-time production optimization and monitoring system for the Greater Ekofisk Area of Norway was installed in 2006. The system has evolved significantly since installation; changes driven by multi-disciplinary teams in coordination with the ConocoPhillips Production Optimization Centre (POC). The POC, Subsurface Production Delivery and Reservoir Optimization teams are tasked with assessing real time data from nominally 160 active producers and injectors in order to minimize losses and thereby maximize field production. This online system integrates data from the complete production system: reservoir to export meters. The system realises the importance of visualisation with respect to monitoring field performance, streamlined decisions, and reduced man hours mining data and analysis. The system allows real time monitoring of all wells and associated instrumentation parameters along with field three phase production allocated to the well level. The system alerts an engineer's attention when a well's performance is outside predefined tolerances thereby enabling continuous optimization of the combined field network. This paper demonstrates how the online system addresses the following challenges: Real-time monitoring of separator loadings, production/injection well performance Daily production/injection volume losses allocation Quick screening and allocation issues Generation of updated well models with the latest well test data for further analysis (nodal analysis, lift performance analysis) Generation of updated network models for what-if studies The tool has an open architecture that allows information to be shared with other software packages. It is also capable of controlling and using results from other software that have open access. The tool is used daily by the POC to review the overall performance of the Greater Ekofisk Area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».