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Enregistrement W2559855912 · doi:10.2118/184130-ms

Low Cost Wells Manufacturing for Heavy Oil plays

2016· article· en· W2559855912 sur OpenAlexafffund
Yves Slagmulder, Jeanna Brown

Notice bibliographique

RevueSPE Heavy Oil Conference and Exhibition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesShell Canada
Mots-clésBespokeManufacturing engineeringDrillingEngineeringFootprintDrillWell drillingComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vertical Steam Flood Heavy Oil developments, such as Shell's Carmon Creek project, require a large number of wells. This high well count leads to the wells contributing a large part of the project cost and a large physical footprint. In the Carmon Creek project, the challenge for Shell was to safely drill and complete thousands of wells at the lowest possible cost while minimizing the footprint. The approach taken was that of a ‘Wells Manufacturing System’, using new technology, bespoke equipment and novel ways of working. The well construction operations were broken down in repeatable steps. This enabled fast learning and it provided the basis to engineer out ‘flat-time’ activities by designing fit-for-purpose equipment, such as BOP systems, wellheads and drilling rigs. Partnerships in low cost manufacturing locations were formed to build this equipment. A multi-disciplinary team designed wellpads, not only making them as small as possible, but also to enable the implementation of an assembly line philosophy. Three-dimensional well planning was crucial to establish the optimal well spacing at reservoir level. Drilling performance in similar developments was benchmarked extensively to be able to set challenging targets and to be able to measure performance. Given the application of the wells manufacturing system, using the same well design for both injector and producer wells was deemed most cost effective, since the key to the success of the manufacturing philosophy is repetition. This saves time and optimizes the supply chain. The resulting wellpad design has an unprecedented well count per pad of up to 49 wells, positioned in a single line. The well spacing was driven by how close beam pumps can physically be placed. The fit-for-purpose rigs have substructures that cover three wells simultaneously and function in essence as self-walking assembly halls, furnished with a super-single drilling mast. The rigs are equipped with double BOP's that can leapfrog. Work on three wells is performed simultaneously and activities such as BOP testing and waiting-on-cement are taken off the critical path. The rigs were built and operated by a Shell Joint Venture, blurring the boundaries between the traditional roles of operator, drilling contractor and Service Company, based on three principles: Build a Long-term relationship that allows Continuous Performance ImprovementTechnology that results in fit-for-purpose (FFP) equipmentVery attractive pricing that is not coupled to North American market volatility Drilling commenced in 2014 and performance has been excellent, particularly with learning by repetition exceeding expectations. The Project itself was cancelled due to political and economic reasons, but drilling on two pads was completed prior to the project halt. In total, 92 wells were drilled, with 65 wells achieving ‘Best in Class’ time and cost performance, and 77 Top Quartile wells. Well times and costs as a result decreased by up to 50%.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,585

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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