Notice bibliographique
Résumé
Development of greenfield deep water oil and gas fields are generally known to be expensive, compared with conventional shallow water fields development. Having marginal fields in deep water only compounds the challenge to development. This presentation aims to discuss the challenges associated with developing marginal gas fields in deep water. It however centers primarily on the subsea portion of the development. Marginal gas fields are typically < 500 bcf, and are best developed when there is an opportunity to combine a number of such marginal fields for a clustered development. However, invariably, each field has different characteristics (volume, pressure, composition) and hence requires careful planning to ensure constant flow to production facilities. The presentation will thus elaborate on the use of software tools such as Maximus for phased field development planning to ensure base load gas production throughout the project lifetime. At FEED stage, the subsea facilities and topsides facilities are typically carried out by separate design contractors, involving an interface at the surface that needs to be managed well to ensure optimum overall system design for smooth economical operation. In the case of developments utilising FLNG the interface issues can become rather complicated when the subsea facilities design team at FEED stage has to interface with multiple FLNG FEED contractors participating in a design competition. The challenges centred round the subsea development include Field Layout planning, FPF interfaces, subsea CAPEX, Flow Assurance, Hardware limitations (qualification), Technology (applications of dual directional subsea wyes, and subsea pigging launcher/receivers). The presentation will also elaborate on the use of other software tools such as ArcGIS for pipeline route layout planning and optimisation, and Star-CCM Plus for sand erosion CFD (Computational Fluid Dynamics) modeling.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».