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Enregistrement W2211250677 · doi:10.2118/113173-ms

ESP Operation, Optimization, and Performance Review: ConocoPhillips China Inc. Bohai Bay Project

2007· article· en· W2211250677 sur OpenAlexaff
Zhizhuang Jiang, Bassam Zreik

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial liftSubmarine pipelineSubmersible pumpEnvironmental scienceSubseaPetroleum engineeringOil fieldPetroleumEngineeringMarine engineeringGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SPE Gulf Coast Section Electric Submersible Pump Workshop, The Woodlands, Texas, 25–27 April, 2007 Abstract ConocoPhillips China Inc. (COPC) operates the Penglai 19–3 oil field, located offshore in Bohai Bay, the People's Republic of China. COPC holds a production sharing agreement with China National Offshore Oil Corporation(CNOOC). The Penglai 19–3 field is the second largest oil field in China with 3.8 billion bbl of oil in place, discovered in May 1999 and put on productionin December 2002. Electrical submersible pumps (ESPs) were selected as the most economic artificial lift method to develop the field, based on the reliability, flexibility and robustness to produce wells with high flow rates and lift heavyoil in an offshore environment. The first ESP installations were challenged with high free gas and excessives and production, resulting in operational issues and a number of failures. Even in this hostile environment, production peaked at 37,800 BOPD during November 2003, before declining as a consequence of reservoir pressure depletion. Moreover, the lower reservoir pressure increased the free gas, thereby reducing pump performance, excessive sand production lead to plugging of the pumping system and sand fill across the reservoir reduced productivity. Various enhancements to the completion and ESP system were made during subsequent well interventions improving ESP performance, maximizing and maintaining production from the field. Furthermore, performing continuous ESP data trend analysis and performance modeling enabled the artificial lift system to be analyzed and diagnosed to maintain optimum well performance. Collaboration between Operator and Service Provider through performance review meetings and changes to operational practices were also implemented. This paper reviews the operation, optimization, and performance of the ESP systems and the challenges faced during the first 3 years of production. Covering initial installations, subsequent well interventions, operation philosophy, optimization methodology, case studies demonstrating value of gas separation and handling devices, completion improvements, ESP configuration enhancements, run life assessment and equipment dismantle findings.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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