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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 OpenAlexfundno aff
João Carlos von Hohendorff Filho, Denis José Schiozer

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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

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'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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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