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Enregistrement W2897017730 · doi:10.2516/ogst/2018042

Effect of reservoir and production system integration on field production strategy selection

2018· article· en· W2897017730 sur OpenAlex
João Carlos von Hohendorff Filho, Denis José Schiozer

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueOil & Gas Science and Technology – Revue d’IFP Energies nouvelles · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Estadual de CampinasPetrobrasEnergi SimulationU.S. Department of Energy
Mots-clésIntegrated productionProduction (economics)Benchmark (surveying)Artificial liftWorkflowComputer scienceReservoir simulationIndustrial engineeringSystems engineeringEngineeringPetroleum engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In petroleum engineering studies, the integration of reservoir and production system models can improve production forecasts. As the integration increases computation time, it is important to assess when this integration is necessary and how to choose a suitable coupling methodology. This work analyzes the influence of this integration, for a petroleum field in the development phase, evaluating the effects on the production strategy parameters. We tested a benchmark model based on an offshore field in Brazil so we could validate the solution in a reference known model. This work continues the research of Von Hohendorff Filho and Schiozer (2014, 2017) and aims to improve step 11 of the 12-step reservoir development and management methodology by Schiozer et al. (2015). The solution is tested in a reference model. Using the integrated production system and reservoir models from step 11 of the methodology, we re-optimize the production strategy of a standalone production development, while evaluating net present value as the objective function. We adapted an assisted workflow to include the optimization of new variables, such as pipe diameters of the well systems and gathering systems, platform positions, and artificial lift application, and compared these with the production strategy obtained from the same benchmark in a standalone approach. Comparing the integrated standalone and integrated production strategies, we observed important changes that indicate the need to integrate reservoir and production models. The optimized integrated systems resulted in significantly increased net present values, maintaining the same oil recovery factor while requiring lower initial investment. We implemented the best integrated production strategy and the integrated production strategy derived from the standalone case in the reference model which, in this case, represents a real field (emulating a real situation). Integration in the implementation step impacted the production forecast more than the optimization step, demonstrating the benefits of integrating reservoir and production systems to increase project robustness.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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