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Enregistrement W2533251241 · doi:10.2118/1115-0104-jpt

Technology Focus: Offshore Production and Flow Assurance

2015· article· en· W2533251241 sur OpenAlexaff
Sally A. Thomas

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDowntimeProductivityWorkoverCash flowProduction (economics)Petroleum industryPetroleum engineeringEngineeringEnvironmental scienceBusinessEnvironmental engineeringReliability engineeringEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Focus The oil- and gas-production industry has experienced dramatic price swings over the past year. Crude-oil (spot) prices have varied from more than USD 120/bbl to less than USD 40/bbl since the third quarter of 2014. In high-price environments, technology can be developed economically to exploit additional resources. In low-price environments, technology must be deployed selectively to optimize production. New technology may still be developed and applied, but it is likely to be very focused on reducing operating costs; on the other hand, existing technologies may be revisited, to be applied more effectively. At all times, industry seeks to improve well productivity. Well productivity is critical during low-price cycles; it is directly related to cash flow and to reserves calculations. Major advances in inflow-control-device (ICD) design and installation have occurred over the past few years. These devices generally are used to manage water breakthrough or to improve the production profile across a large interval. The goal is to minimize workover requirements while optimizing hydrocarbon production costs. Paper SPE 171836 discussed results of an extensive study to compare actual well performance to design with ICDs. The study includes results of failure analyses, which showed that material selection is important for a device to reach its design life. System operation affects field productivity. Slugging flow in subsea flowlines and risers, leading to pressure surges and excessive liquid levels in the first stage separator, is a major contributor to downtime and suboptimal performance in offshore production facilities. Production facilities operate most efficiently when flows are fairly stable. Slug-suppression technology has been applied historically in shallow water and onshore facilities. Paper SPE 170731 described the successful use of active slug-suppression technology in a deepwater facility. This is an example of integrating existing technologies— slug suppression and process-simulation/ process-control theory. The number of subsea wells is continuing to increase. These wells typically are designed to higher standards than onshore or platform wells because interventions are difficult and costly. However, lower-cost options are needed in the event that an intervention is required. Paper SPE 173647 described a case study in which a contingency riserless (light) intervention plan was implemented. Although this technology may not be applicable to all subsea well- intervention needs, it demonstrates that lighter (lower-cost) options should be considered on the basis of an engineering assessment. The oil and gas industry is a cyclical business. Technology progress can be made during the high- or the low-price phase. As engineers, we have the responsibility to identify and apply appropriate technologies throughout all phases of the business cycle. Let us rise to the challenge. JPT Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE 170780 Autonomous Inflow-Control Valves—Their Modeling and Added Value by Eltazy Eltaher, Heriot-Watt University, et al. SPE 172776 Integrated Approach to Liquid Management for Deepwater Gasfield Developments by S. Ahmed, BG Group, et al. OTC 25656 Pipeline Repair Using Epoxy Technology by Kenneth Bryson, Subsea 7, et al.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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