Achieving Production Optimization Using Progressive Cavity Pumps, Artificial Neural Networks, and System-Based Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Petrocedeño is a Venezuelan joint venture (JV) between PDVSA, Total, and Statoil. Petrocedeño operates in the San Diego field of the Junín block located in the Orinoco Belt, where over 500 lifted wells currently produce over 120,000 bpd of extra- heavy oil (7-9.5 API) using progressive cavity pumps (PCPs). Petrocedeño has extensively used down-hole sensors to monitor PCP operational parameters, such as velocity, torque, vibration, intake and discharge pressure, and temperature. Timely and proper usage of this data, incorporated with other well information and operational data, improves production optimization using proactive surveillance and diagnostics of underperforming wells. In spite of having process data in hand, it was noticed that additional optimization can be obtained by integrating the data available with articulated workflows. Initially, a pilot was conducted to evaluate technology aimed at optimizing the production of 50 wells through timely identification of underperformance occurrences. This was achieved using: Automated data gathering and integration Automated daily production rate estimation using operational data and artificial neural networks (ANNs) Customized surveillance and diagnostic workflows The technology applied was developed by integrating data and estimating well production rates on an hourly basis. This involved using trained ANNs and a leading production technology platform. In addition, continuous surveillance workflows of operational parameters as well as estimated rates and other production information were implemented on engineers’ computers through customized well and reservoir analysis software created during the pilot. After the pilot project, Petrocedeño engineers were able to reduce the time to identify underperforming wells in 20%. The positive results achieved in the mentioned pilot, encouraged the company to implement the system in the whole San Diego field, as well as introducing additional production surveillance and optimization workflows and visualization tools. This paper presents some of the main workflows implemented and the results obtained.
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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 ».