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Enregistrement W2916996337 · doi:10.2118/0214-0094-jpt

Technology Focus: Offshore Facilities (February 2014)

2014· article· en· W2916996337 sur OpenAlexaff
Ian G. Ball

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine and Offshore Engineering Studies
Établissements canadiensIntecsea (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVendorProcess (computing)Anticipation (artificial intelligence)BusinessSupply chainIndustrial organizationCapital expenditureSupply and demandEconomicsMarketingComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Focus In recent years, an unprecedented upsurge in offshore field-development activity has been driven largely by the corresponding sustained surge in oil price on world markets. Much of this activity has been focused on deep water, where the challenges have stretched both the hardware supply chains and the availability of qualified workers close to their limits. One of the consequences of this offshore market stimulation has been a substantial increase in unit development costs to a point at which operators are increasingly seeking ways to restore a better balance in supply and demand. Hence, an increasing number of field-development decision deferments are becoming a key part of that process. One potential benefit to the industry that could be derived from a temporary slowdown in major capital expenditure would be an opportunity for increased focus on technology development and qualification in anticipation of the huge challenges ahead. The initiative, however, would have to be driven and funded largely by the operator sector, with practical vendor solutions to real, tangible problems being the prime target. Here, we take a closer look at the kind of technology developments that are already making a major contribution to our ability to move forward successfully and safely into new and harsh frontiers for oil and gas development. The chosen papers reveal the increasing importance of taking an integrated and systematic surface/subsurface approach when seeking solutions to the ever-more-complex challenges ahead. The industry has demonstrated time and again that it is not sufficient for a vendor to have put huge effort and investment into getting a new solution into its catalog of options. It is increasingly necessary to be able to show convincing and verifiable evidence that a rigorous and recognizable testing and qualification program has been followed in order to substantiate the claim that a solution is ready for field application. The final ingredient necessary to justify the technology investment is an operator capable of analyzing the qualification evidence and confident enough in its own staff to make the decision to be the first adopter of that technology offshore. Statoil has shown itself to be a shining example of such an operator in the subsea arena, but others, too, have risen to the challenge, especially where the technology is a key development enabler. I hope you enjoy reading this small selection from a large body of recent papers covering associated topics of technology-development interest. JPT Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE 166639 An Assessment of the Impact of Water-Injection-Systems Uptime on Well and Reservoir Management on Two North Sea FPSOs by Olawale Adeola, Shell SPE 166617 Improving the Economics of Marginal Fields Through Technology Transfer From the Defense and Renewables Industry by Paul Watson, OPT, et al. SPE 166546 The Use of Multirotor Remotely Operated Aerial Vehicles as a Method of Close Visual Inspection of Live and Difficult-To-Access Assets on Offshore Platforms by Philip Buchan, Cyberhawk Innovations, 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,183 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2014
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