USE OF CONTROL VARIABLES TO IMPROVE THE PERFORMANCE OF WATER AND POLYMER FLOODING STRATEGIES
Notice bibliographique
Résumé
In oil industry, decisions related to field development take into consideration scenarios that involve many uncertainties and high investments. Thus, a comprehensive decision analysis process is necessary to select the production strategy that maximizes field performance considering these uncertainties. For the selection of a production strategy, two main groups of optimization variables may be considered: design and control variables. The design variables relate to the development of the field, and cannot be altered after the implementation of the strategy (e.g. capacity of the platform, number and position of wells). On the contrary, control variables relate to the management of the field, and can be altered daily by the companies (e.g. production and injection rates). However, even with a robust production strategy selection process, unexpected or undesirable events can occur and decrease the economic efficiency of the project. The objective of this work is to evaluate the use of control variables when undesirable events occur after the implementation of a production strategy, to improve the economic performance of the project. Two production strategies are used: one that uses only water flooding and other one prepared for polymer flooding. The simulation model is based on a heterogeneous heavy oil offshore field. Two approaches (undesirable events) are considered in this work: (1) polymer degradation and (2) a geologic model that is different than the expected one. The results show that the economic performance can be improved greatly by simply adjusting the control variables for the described situations. Moreover, the gain in the polymer flooding case is higher than for water flooding, because of the higher number of optimization variables, such as polymer solution concentration and slug size, giving more flexibility to this kind of project.
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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 ».