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Enregistrement W2586337389 · doi:10.2118/182624-ms

Evaluation of Reservoir and Production System Integration in Production Strategy Selection

2017· article· en· W2586337389 sur OpenAlexfundno aff
João Carlos von Hohendorff Filho, Denis José Schiozer

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Simulation Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Estadual de CampinasPetrobrasCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésProduction (economics)Integrated productionSubmarine pipelineComputer scienceLift (data mining)Benchmark (surveying)Artificial liftGas liftPetroleum engineeringEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In offshore petroleum field studies, the integration between reservoir and production system simulators may improve production forecasts. Therefore, it is important to check if this integration is necessary and a methodology to do it adequately. In this work, we analyzed the influence of this integration in the development of a petroleum field focusing on the effects on the production strategy parameters for a benchmark model based on an offshore field in Brazil. The methodology is based on a 12-step procedure for closed loop reservoir development and management. The production facilities are integrated with the reservoir in Step 11 and we propose to re-optimize the production strategy using information about pressure gradients inside the satellite well pipes for production forecast, while evaluating net present value as the objective-function. We adapted an assisted optimization workflow to include the optimization of new variables such as, pipe diameters of production system, platform position and artificial lift application, and compared this with the production strategy obtained from the same benchmark in a nonintegrated approach. Comparing nonintegrated and integrated production strategies, we observed changes that indicate the need to integrate reservoir and production systems in the decision making process. (1) Platform position was more affected by economic indicators than production loss due to pressure drop in flowlines. (2) Economic return and field oil recovery were significantly affected by the diameters of the production pipes. Artificial lift application with high gas injection rates enhanced well performance. (3) A re-optimization of the number of wells had little effect on the cumulative oil production but larger influence on net present value, indicating potentially unnecessary wells in a nonintegrated project. (4) The integration demanded further optimization of well placement, significantly impacting both net present value and the recovery factor. The integrating production facilities with the reservoir, generated a significant increase in the net present value, maintained the same oil recovery factor and required less investment.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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