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Enregistrement W2888810749 · doi:10.2118/190960-ms

Permanent Magnet Motors/Powder Metallurgy Pump Stages: Increasing Profit Margins, Reserves, and Economic Limits through Efficient ESP Design

2018· article· en· W2888810749 sur OpenAlexaboutno aff
Jake Lucas, Craig Donham, T. Wróbel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPowder metallurgyElectric motorHorsepowerMechanical engineeringElectric powerMaterials scienceAutomotive engineeringProcess engineeringEnvironmental scienceEngineeringMetallurgyPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High volume, high water cut wells historically present a challenge in terms of economic production. Due to limitations with other forms of artificial lift, electrical submersible pumps are generally chosen for this type of application. Submersible pumps can move large volumes of fluid from great depths but are generally expensive to operate due to poor efficiencies. As electrical rates increase exponentially, permanent magnet motor (PMM) technology and powder metallurgy stage manufacturing can combat expense with high efficiency. Through replacement of the industry standard asynchronous motor (AM) with the PMM, efficiencies have increased from 84% to 93% (Novomet. Permanent Magnet Motor. 2016). Over 10,000 PMMs operate worldwide. On top of PMMs, high-efficiency powder metallurgy centrifugal pumps are now manufactured and installed. The average pump efficiency between the flow ranges of 500 barrels of fluid per day (BFPD) and 12,000 BFPD is 72% as compared to an average of 64% over similar flow ranges with non-powder metallurgy pumps (Novomet. Power Save Systems. 2016). In addition to power savings, operators are experiencing significant increases in equipment run time with PMMs and powder metallurgy pumps. By producing the required horsepower with reduced current loading, heat rise is reduced. The reduction of heat in electrical components increases run life. PMM systems are also much shorter in length to comparable systems. Less length means less components, higher reliability, and ease of access through high dog leg severities. These advancements are made possible by the extensive testing that occurs at electrical submersible pump research and development centers. The data portrayed in this paper were derived from the Konnas testing facilities in Moscow, Russia, which is a throwback to the Soviet Era when the facility was used for research and development for electronic submersible pumps (ESP). For decades following the 1950's Konnas was responsible for 100% of the ESP pump designs in the former Soviet Union (Novomet, 2018). The test results were validated in over 1,000 wells across Russia, Egypt, Colombia, Argentina, Canada, Venezuela, and the United States. This paper provides an in-depth view of efficiency losses down to individual components; how these losses are mitigated; and how this technology affects the economics of a well. This paper includes actual "before and after" well data from Tribal C-20 in the Wind River Basin of Wyoming. A PMM/powder metallurgy stage versus AM/cast stage system comparison of an actual well was economically analyzed to show the extension on the economic life of the well including the decrease in operating expense (OPEX) and the increase in reserves. Many similar tests were recently conducted within this region and the average electrical savings equaled 30%. In this case, the power savings were on par with average savings of 27%. The electrical OPEX was decreased by $5,460.34 USD per month. From these savings the economical limit of the well increased; hence, the revenue, profit, and reserves increased along with the overall asset value.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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