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Enregistrement W2078513050 · doi:10.4043/16682-ms

Unlocking Deepwater Heavy Oil Reserves - A Flow Assurance Perspective

2004· article· en· W2078513050 sur OpenAlexaboutno aff
Ajay P. Mehta, G. J. Zabaras, Wade Schoppa, David J. Peters

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShell Global Solutions International
Mots-clésFlow assuranceOil reservesSubseaEnvironmental sciencePetroleum engineeringProduction (economics)Petroleum industryLead (geology)Submarine pipelinePetroleumRisk analysis (engineering)BusinessEngineeringGeologyEnvironmental engineeringMarine engineeringChemistryOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As the industry's deepwater developments continue to mature, newer discoveries in the ultra deepwater demonstrate a trend towards more difficult and heavier hydrocarbons that are far removed from existing infrastructure. Since heavy oils represent a significant reserve-base, there is a strong economic incentive within the industry to develop technologies to profitably produce these hydrocarbon reserves. Heavy oils are often characterized by their high viscosity, low API gravity and low reservoir energy. Heavy oils are also prone to the formation of emulsions. The combination of these factors makes the production and transportation of heavy oils a major challenge from a flow assurance perspective. Development of a robust flow assurance strategy will play a central role in the system selection, detailed design, and operation of deepwater heavy oil fields. In this paper, we identify some of the most significant flow assurance challenges associated with heavy oil production and discuss technology developments needed to overcome them. In particular, we have focused our attention on viscosity management techniques and emulsion formation tendencies of heavy oils and also assessed the risk posed by solids such as hydrates, wax and asphaltenes. We also present a brief analysis of the operability aspects for producing deepwater heavy oils, describe major differences from conventional lighter oils, and evaluate its impact on the topsides infrastructure and subsea system selection and design. Introduction Heavy oils have been successfully produced for several decades from various locations around the world. A majority of this heavy oil production has come from either onshore or shallow water fields in Venezuela, Mexico, Canada, Oman and California. The profitability of production from heavy oils is directly correlated to the price of oil. In high price environments, producing these heavy oil fields can be relatively profitable, but in low price environments they can be marginal or non-economic. The high cost of producing heavy oils is attributed to its intrinsic qualities that are characterized by a low API gravity (usually less than 20), high viscosity, low pour point, high acid number, strong emulsion tendency and low reservoir energy. Each one of the above factors leads to a high cost of producing each barrel of heavy oil and it commands a relatively lower price compared to conventional light oil. The challenge of producing heavy oil reserves in deepwater is further exacerbated by the discovery of reserves in remote locations that are cut-off from production facilities and infrastructure. The recovery, lift, transportation, processing and eventual upgrading for sulfur, metal and acid removal, poses some unique challenges for economically producing deepwater heavy oil reservoirs as recently summarized1,2,3 by some of the major industry players active in developing these resources. While the deepwater environment represents much more complex technical and economic challenges for producing heavy oils, some of the basic issues pertaining to heavy oil are essentially the same regardless of its origin. Consequently, as the industry begins to develop technical solutions for unlocking heavy oils, it would be prudent to first tap into the vast body of experience and knowledge that has already been gained in producing onshore and shallow water heavy oil fields.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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