Generating Cost Reduction in the Supply Chain by Coupling Surface Facilities with Reservoir Data in Integrated Asset Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Integrated Asset Modelling (IAM) processes can be used to quantify and monetise reservoir potential during the concept design process. Through quantification, risks can be mitigated and managed to deliver greater certainty through the concept selection process. IAM can be deployed throughout the hydrocarbons upstream sector to deliver robust field development and concept design solutions with more robust project economics. IAM offers significant value and potential to identify supply chain cost reductions across the full spectrum of upstream developments, from full field development planning to individual equipment item modifications. The process offers particular value in development planning; in identifying and assessing sensitivity options and in definition of the optimum concept. Full IAM incorporates expertise in reservoir, flow assurance, facilities and project economics expertise into a single integrated asset model. The process defined here is most effective as it is built upon integrating industry and in-house software, a combination of which facilitates Life of Field analysis to be carried out within a single package. The process offers unparalleled speed and flexibility in identification and analysis of concept design sensitivity cases. The IAM approach offers significant advantages and benefits to operators in addressing the three main reasons for destruction of project value; poor estimation of reserves, schedule overruns and cost overruns. This IAM process is configured for fast and robust evaluation to ensure the right decisions are made at the right time based on the right information. The process will therefore preserve project value for operators and reduce the risk of value erosion through over or under engineering, or project recycle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».