MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2739385093 · doi:10.2118/0717-0042-jpt

Slug-Smoothing Technology Sees Over 200 Shale Installs, Gets Boost From Schlumberger JV

2017· article· en· W2739385093 sur OpenAlexaboutno aff
Trent Jacobs

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial liftNonStopGas liftLift (data mining)SluggingJoint ventureGeologyEngineeringBusinessOperations managementComputer sciencePetroleum engineeringEconomicsCommerceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The undulating trajectories common to horizontal wells are the source of one of their greatest pain points—gas slugs. When these fast-moving accumulations reach the internals of an artificial lift system, a best case result may be a momentary pause in production. On the other hand, a gas slug could represent the bitter end for a lift system that may have cost six figures. The problem has been serious enough to drive operators in the Permian Basin to adopt an artificial lift strategy not historically used there. Manufacturers have responded to the challenge by trying to make pumps more slug-tolerant, while others are marketing automatic shut-down systems for asset protection. HEAL Systems has taken a different tact with a technology that it says removes slugging from the production equation by separating the horizontal from the vertical well sections and regulating the flow between them. The emerging innovation is called a horizontal-enhanced artificial lift (HEAL) system. It has no moving parts, and can be connected to any variant of lift system. In May, the company gained commercial steam through a joint venture with Schlumberger. Partnering with the service company will give HEAL Systems (formerly known as Production Plus Energy Services) manufacturing support and elevate its visibility in key markets such as the Middle East. “We’ve recognized that as a small company, scaling up is a challenge,” said Jeff Saponja, the chief executive officer of HEAL Systems, adding that the goal of the joint venture “is to get this technology out there, grow the company faster, and have access to an incredible research capability to develop it to the fullest.” Production Plus shareholders retain the majority share of the joint venture, allowing it to continue to market HEAL units to other service outfits and pump manufacturers. Based on its more than 200 installations in the US and Canada, the company is touting data that show its product has extended the run life of pumps in shale wells by months and sometimes years. Highlighted case studies of multiple wells in different formations claim this longevity has generated production improvements of 40–100% above prior baselines.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Petroleum TechnologyMême sujetOil and Gas Production TechniquesTravaux en français237 207