Notice bibliographique
Résumé
Last year, in this space, I commented on innovations being implemented on recent offshore completion projects and how offshore completion practices have undergone major changes. Our industry, regarding offshore developments, apparently has an unlimited ability to amaze the world with new advances. Projects that were considered not feasible 5 years ago now are being implemented. Driven by various reasons, including depletion of conventional reserves and increasing oil prices, oil and gas production in deep water became customary in many regions around the world, and it was not a surprise that, during the 2005 Offshore Technology Conference, oil companies started to reveal plans aiming at production of fields under 3000 m of water. Use of intelligent-well completions is spreading globally, not only for large deepwater projects, but also for small offshore discoveries where its use in subsea satellite wells may bring profitability to an otherwise uneconomical project. Smart systems, with remotely operated valves, allow operators to control various producing zones, shutting down those not responding as expected without expensive well interventions. All of that can be achieved while data for each independent zone are simultaneously acquired and recorded. Developing fields that present complex geology and deep reservoirs that have high pressures and temperatures still present challenges for the industry, mainly when unconventional-trajectory wells are used. Some of the issues being investigated involve completion of long horizontal sections in unconsolidated reservoirs; flow assurance, mainly for deepwater conditions; and subsea processing, including gas compression and gas/liquid and oil/water separation. Some of these challenges are addressed well in the papers featured in this issue. Available from the SPE eLibrary: www.spe.org SPE 90552 - “Gravel Packing Deepwater Long Horizontal Wells Under Low Fracture Gradient,” by Chen, Zhongming, SPE, BJ Services, et al. Available from the OTC Library: www.otcnet.org OTC 17399 - “Subsea Gas Compression—Challenges and Solutions,” by Fantoft, R., FMC Kongsberg Subsea A/S OTC 17397 - “Hybrid Riser Towers From an Operator’s Perspective,” by Sworn, A., BP plc
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».