Planning and optimisation of large, complex, low pressure gas and water gathering systems*
Notice bibliographique
Résumé
Modelling low pressure gas gathering systems for unconventional gas (UCG) and coal seam gas (CSG) or coal bed methane (CBM) developments is challenged by: the sensitivity of well performance to system back-pressure;statistical uncertainties over well performance and areal variability in pay quality;the rapid build-up of friction with gas velocity;the rate of conversion from planning assumptions to real data on wells and lines;commissioning and initial well test reliability issues;modelling transient well performance using steady state solutions;unpredictable peak rates and rapid initial declines from those peak rates;well interference effects;large development areas with multiple gathering stations;line looping and bi-directional lines required to accommodate compressor outages; and,new gas treatment and transmission facilities being added onto existing system during development drilling operations. Moreover, many of these systems have multiple gas delivery points at different delivery pressures. Similarly, low pressure water gathering, storage, processing and delivery systems involve features that are not common in conventional water injection or salt water disposal networks, such as: large numbers of wells tied-in using lines with very low pressure ratings;water storage ponds or tanks that may involve evaporation losses;gravity feed or back-flow during intermittent pumping;infield modifications to accommodate overload situations that had not gone through a formal design change process; and,intermittent transfer operations to take advantage of reduced power costs during the night, or to avoid peak demand penalties. This paper will look at two case histories from North America that had to address many of these problems. The objective is to capture lessons learned to assist in the challenges that we are currently facing in ramping-up CSG production in eastern Australia.
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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 | 0,000 | 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 ».