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Enregistrement W2312622441 · doi:10.2118/0312-025-twa

Discover a Career in Well Completions Engineering

2012· article· en· W2312622441 sur OpenAlexaff
George E. King

Notice bibliographique

RevueThe Way Ahead · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)DrillingOil shalePetroleum engineeringReservoir engineeringRange (aeronautics)Drilling engineeringPoint (geometry)Production engineeringEngineeringComputer sciencePetroleumMechanical engineeringGeologyMathematicsWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discover a Career - Apache’s George E. King talks about well completions engineering. Well completions engineering is very likely the junction point of every other technical discipline in the oil industry. Feed-ins from geosciences and drilling must be balanced with predictions from reservoir engineering and requirements from production to deliver a fit-for-purpose well design. All this must be contained in a package that retains sufficient flexibility to handle life-of-well changes while retaining well integrity beyond the designed life of the well. Expected well life may range from a few years in deep water to more than 70 years in tight gas applications. Conditions range from the pressure and temperature fluctuations of ultradeep water to those of long horizontals and 20- to 50-multistage-fracture stimulations in shale oil and gas completions. The extremes of pressure and temperature are continually increasing, and environmental requirements are a moving target. Because of the engineering complexity involved, completions engineering is where a large amount of new technology enters the industry. If you are interested in engineering challenges, then take a closer look at well completions engineering.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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