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Enregistrement W2081517175 · doi:10.2118/124875-ms

Qualification Testing Towards Utilizing an In Well Flow Meter for Production Optimization and Allocation in Nigeria

2009· article· en· W2081517175 sur OpenAlexaff
J. Tim Ong, David Meinert, Anthony Oyewole, Michael Blowers, Russell Thomson

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubseaMetrePetroleum engineeringFlow measurementEngineeringFlow assuranceMarine engineeringProcess engineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Agbami project offshore Nigeria uses a suite of production monitoring, control and optimization tools and techniques. The project uses an intelligent well completion whereby production and injection is optimized from the well through the relevant time feedback of information from downhole pressure, temperature gauges and flow meters. A downhole interval control valve provides the capability to control production and injection, thus maximizing the recovery of hydrocarbon from the field. The field consists of both injection and production wells. Oil production is from multiple zones, which are co-produced into the wellbore. Due to the complexities of the subsea production and injection manifold and riser configurations, downhole flow meters are used for production and injection allocation purposes for the different formations within the reservoir. Agbami Field utilizes an in-well flow meter. The technology is based on a differential pressure full bore electronic flow meter which is first in the industry. The sensors utilized are high resolution pressure and temperature sensors. In order to demonstrate the robustness and the capability of the flow meter for production and injection allocation purposes, a series of flow loop qualification testing have been designed. One of the tests used a mixture of oil and water in a test facility to demonstrate the capability of the flow meter to accurately measure oil and water production. This test is probably the first of its kind using a test structure over 100 ft in height. The paper will outline the aims, the preparation requirements, the conducted test and the resulting qualification testing. It will also demonstrate how the results will assist in the production allocation and optimization of recovery from the field. Through this testing, the operator demonstrated commitment to the intelligent well completion initiative as well as the provision of an accurate method of allocating production using in-well flow meter and pressure and temperature gauges.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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