MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2054573255 · doi:10.2118/0713-0094-jpt

Measured Plunger-Fall Velocity Used To Calibrate New Fall-Velocity Model

2013· article· en· W2054573255 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlow Measurement and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlungerMechanicsSimulationEngineeringMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 164495, ’Measured Plunger-Fall Velocity Used To Calibrate New Fall-Velocity Model,’ by O.L. Rowlan and J. McCoy, Echometer Company; J. Lea, PLTech; and R. Nadkrynechny and C. Cepuch, T-RAM Canada, prepared for the 2013 SPE Production and Operations Symposium, Oklahoma City, Oklahoma, USA, 23-26 March. The paper has not been peer reviewed. Fall velocities for various plungers have been measured under many different field and simulator conditions. A new theoretical plunger-fall-velocity model uses a specific pressure and temperature for calibration. The model can then be used to calculate fall velocity at other conditions for the same plunger or can be used to show how changing a feature such as plunger weight can affect fall velocity. Introduction Conventional plunger lift is a low-cost method for lifting liquids (water, condensate, or oil) from gas and oil wells. Lifting liquids from the well is achieved by closing a surface valve to store energy in the well during a shut-in time period, which is followed by opening the surface valve for a time period so liquids are unloaded as gas flows to the surface. During shut-in, the gas flow is stopped when the controller closes the surface motor valve. The plunger leaves the lubricator to begin its fall from the surface because of a tubing-pressure increase that is caused by closing the motor valve or begun when the plunger is released from a catcher. The plunger falls through gas until entering the accumulated liquid at the bottom of the tubing. Once the plunger is on bottom and sufficient unloading energy is stored, the controller opens the surface valve into the lower-pressure flowline. High-pressure gas in the tubing above the liquid column flows down the flowline, and the high-pressure gas in the casing begins to decrease by expanding to fill the tubing, displacing the plunger and most of the liquid above the plunger to the surface. This plunger-operation cycle is repeated continually to produce the well. An operator can produce from the well efficiently if the plunger’s fall rate and location and the time taken to fall to the liquid and bottom of the tubing are known accurately. The distance to the plunger and the rate of fall can be determined by examining the acoustic signal created by a falling plunger. The acoustic pulse generated at the tubing-collar recess travels through the gas to the surface to be detected by a microphone, and the change in pressure can be detected by a tubing pressure transducer. These acoustic pulses are normally detected as a plunger falls down the relatively dry tubing interior above the gaseous liquid column at the bottom of the well. Processing this acoustic signal allows the depth and fall velocity of the falling plunger to be determined. Fig. 1 shows the plunger-fall velocity decreasing smoothly as a function of time. Although there seems to be some scatter of velocities on the plunger-velocity trace, note that the left vertical scale is amplified and that the general trend of the velocity is to consistently decrease as time (plunger depth) increases.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,195 · 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