Optimum Design and Control of the Production-Injection Operation Systems in Petroleum Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents a systems engineering approach to implementing optimum design and control of the production-injection operation systems. At first, a production performance model including flowing and different artificial lifting methods is modified from a well basis to an oil field basis. Secondly, the modified model, the injection models and surface pipeline network are integrated with a reservoir model in which the reservoir geological model is updated by continuous monitoring and surveillance. Finally, either the oil rate or the net present value (NPV) can be chosen as an objective function and optimized by a non-numerical algorithm so that the global optimum parameters for both producers and injectors are obtained. This systematic approach has been successfully applied in more than forty reservoirs. These field applications show that this technique can determine not only the optimum production operation methods for a newly discovered reservoir but also the optimum production- and injection- strategies for an existing reservoir. The success rate is over 85% for determing proper production operation methods among individual wells in a new reservoir. For a reservoir currently under production, the reservoir pressure can be kept in an appropriate range with slight increase in the water-cut and the gas-oil ratio. Thus such an integrated technique can be applied to increase the oil recovery and to extend the reservoir life.
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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 | 0,001 | 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 ».