Notice bibliographique
Résumé
Technology Focus Like a fingerprint, every completion is unique and gives each well its own identity. The hardware selection, its deployment method, and the associated stimulation technique combine to create a one-of-kind completion, custom tailored for each application. It is this infinite variation that constantly fuels a collective desire to bring stability to the completion process. More so than ever before, the themes of efficiency and optimization serve as a backbone for completion design and execution. These themes remain valid under any market condition but become all the more significant in challenging or volatile climates. Well completions play a critical role in the overall productivity of a reservoir, which inherently drives the decision-making processes toward well efficiency and production optimization. While there are many gains to be had around more-efficient hardware and stimulation deployment, improving the overall well efficiency and optimizing the production profile through carefully designed and implemented completion strategies represent the true endgame. The challenge lies in accessing the key ingredient that enables harmonization of all the various components: data. Today, full-field studies comparing varying completion techniques with associated production performance are commonplace to evaluate and home in on optimum completion methods. Sensing technology, common to drilling and evaluation, continues to be integrated into completions, providing a front-row seat for the main event, production. The adage “knowledge is power” could not be more relevant in this context. Data collection and analysis, and subsequent controls, are what ultimately will enable the most-efficient and -optimized wells. The papers highlighted in this feature speak to these themes that have become ever-present within the completions community. This selection of case histories and new technology reinforces the inherent desire to achieve stability through efficiency and optimization, even under the most challenging of market conditions. JPT Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE 170264 Electronic-Set Openhole Packer Installation in Campos Basin, Offshore Brazil: A Case History by G.D. Mendes, Baker Hughes, et al. SPE 170694 Acid-Soluble Plugs— Pressure-Tight Solution for a Preperforated Liner by E. Livingston, ConocoPhillips, et al. SPE/IADC 170547 Innovative Intelligent Multizone Gravel-Pack Completion Revives Production in Malaysian Brownfield by T.U. Ceccarelli, Schlumberger, et al. SPE 170738 Composite-Plug-Milling Efficiency Improvement Through Rheology Control—Lessons Learned From the Horizontal Completions in the Devernay Shale by Darren Huynh, Shell Canada, et al.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».