Notice bibliographique
Résumé
Technology Focus Enhanced oil recovery (EOR) operations are designed to follow deterministic and detailed procedures, with planned actions for the people executing them and expected reactions from the system (reservoir) to which operations are being applied. However, a number of hurdles need to be overcome to reach a successful action/reaction, problem-free status in EOR operations. One challenge is that success depends on insightful subsurface knowledge. Nevertheless, as is well-known to people in the oil industry, information about key reservoir properties is scarce and limited to point measurements inside the wells and nondestructive remote data at much lower resolution. Thus, there is great uncertainty in the process of describing the reservoir, and EOR operations must be planned, developed, and managed in this uncertain environment. To reduce uncertainty, the strategy should be to focus at first on a robust EOR screening and design process, gathering as much reservoir data as possible. In the second stage, technically sound pilot studies can increase knowledge and reduce operating risk. Time and resources spent on those two topics have provided oil operators with improved EOR-management techniques, despite the underlying reservoir uncertainties, with fewer surprises and less stress and ambiguity. Like a gold-medal team in a synchronized swimming event, despite participants being outside their natural and well-known environments, training and teamwork are responsible for a unique, precise, and quite deterministic result. The papers featured this month will give you only a few examples of the vast amount of high-quality material that was published last year and will illustrate how EOR operations, though challenging, can be tackled on the basis of technological advances in data acquisition and careful analysis and interpretation of reservoir data during screening and pilot-study phases. I hope you will enjoy the reading and will search for additional papers in the OnePetro online library. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE 164048 Novel Scale Remediation for Steam-Assisted-Gravity-Drainage Operations by Timothy Cheung, Shell Canada, et al. SPE 155123 Industrial Experience in Seawater Desulfination by Pierre Pedenaud, Total, et al. SPE 157996 Optimizing Water-Injection Rates for a Waterflooding Field by Feilong Liu, Chevron Energy Technology Company, et al. SPE 159620 A New Approach To Deliver Highly Concentrated Surfactants for Chemical Enhanced Oil Recovery by Julian Barnes, Shell Global Solutions
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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 ».