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Enregistrement W2073252575 · doi:10.2118/1014-0087-jpt

Legends of Artificial Lift

2014· article· en· W2073252575 sur OpenAlexaff
Shauna Noonan, Robin Beckwith

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial liftLift (data mining)Artificial intelligenceOperations researchComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meet the Legends Artificial lift is a critical technology used to keep wells producing when they are incapable of providing enough energy—in the form of pressure—to produce liquids to surface at economic rates. Most development plays throughout the world would be uneconomic without artificial lift. JPT Features Editor Joel Parshall, in his March 2013 JPT article titled, “Challenges, Opportunities Abound for Artificial Lift,” writes There is no global repository of artificial lift statistics; however, industry observers estimate that 90% to 95% of the world’s producing wells currently use artificial lift, said Bill Lane, vice president of artificial lift systems emerging technologies at Weatherford. “It is trending more toward 95% than 90%, and probably 100% of producing wells would use artificial lift at some point in their lives, except for wells shut in prematurely because of economic factors.” The 2014 SPE Artificial Lift Conference and Exhibition for North America, held in Houston 6–8 October, features a special Legends in Artificial Lift Luncheon on its final day. At the luncheon, five people who have dedicated their careers to artificial lift (AL) will be honored for their outstanding contributions to the field of AL technology. The SPE Legends of Artificial Lift Award recipients are Herald Warren Winkler, James F. Lea Jr., Maurice Patterson, Sam Gavin Gibbs, and Joe Dunn Clegg. Serving on the SPE Board as 2014 SPE Technical Director for Production and Operations, I am proud to host the ceremony along with 2014 SPE President Jeff Spath, who will give an address and present the special recognition awards to the five men whose lifework distinguishes them as AL legends. Each honoree is being recognized for accomplishments in a specific type of artificial lift—or as a champion of all AL techniques. These individuals’ curiosity, keen observation, and dedication to physical truths have, time and time again, trumped conventional wisdom, revealed ineffective techniques and exaggerated product claims, and led to forward-looking insights that have until this day driven many AL advancements in understanding, technology, and techniques. For many production engineers—including me—these five modest men are influential mentors whose work has played a major role in making the AL industry such an exciting and rewarding field to work in. JPT

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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