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Enregistrement W2746142880 · doi:10.1071/aj09047

Planning and optimisation of large, complex, low pressure gas and water gathering systems*

2010· article· en· W2746142880 sur OpenAlexaff
Robert Pearson, Shona Mackenzie, Lyle H. Burke, Keith A. Reimer

Notice bibliographique

RevueThe APPEA Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNova Scotia Department of EnergyCalgary Laboratory ServicesAlberta EnergyWestern Forest ProductsCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringEngineeringGas compressorEnvironmental scienceCoalProcess engineeringWaste managementMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,165

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations0
Publié2010
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