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Enregistrement W2974033905 · doi:10.2118/196173-ms

Performance Analysis of the Artificial Lift Systems for Heavy Oil Wells in the Egyptian Eastern Desert

2019· article· en· W2974033905 sur OpenAlexaboutno aff
Mahmoud Atef El Gharbawi, Ahmed Ahemd Elgibaly, Adel M. Salem, Mohamed Abbas

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLift (data mining)Root causeIndex (typography)Artificial liftEngineeringFailure mode and effects analysisReliability engineeringComputer scienceEnvironmental sciencePetroleum engineeringData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes the implementation of a performance analysis (PA) review and a comprehensive root cause failure analysis (RCFA) for the artificial lift system (ALS) failures in heavy oil wells. The subject wells, located in Egyptian Eastern Desert (EED), have been operated by Canadian-Egyptian joint venture. Progressive cavity pump (PCP) and beam pump (BP) have been selected as the preferred ALS methods. With the objective of improving ALS performance, RCFA identifies the main causes of ALS failures and proposes guidelines and recommendations with a new open source service for the current and future development for EED Oil companies. PA has been applied using some Key Performance Indicators (KPI), such as: failure index, recurrence index, and average run life in order to track all failed and crucial issues. RCFA has been applied to different ALS, such as: BP and PCP. Therefore, the definition or limitation of the boundaries of each system and the classification of failures were performed. RCFA covered failures between 2012 and 2018 for average 150 active wells and 622 failures. Finally, the new open source service applied as a trial to evolve the failure tracking and decision making methodology. PA review showed a high failure and recurrence index that reached 3.0 and 3.7, respectively, in 2014 then declined to 1.0 and 1.7, respectively, in 2017 as a result of comprehensive corrective actions implemented. RCFA showed that rod string failure in BP was and still is a dominant failure with 200 failures over the last six years. Moreover, Down-hole pump failure in PCP was the major PCP failure system although its failures declined from 80 failures in 2014 to 14 failures in 2018. Several field cases were presented to cover the dominant cause of failures for both BP and PCP wells. Most wells had a significant improvement in their mean time to failure (MTTF) after reviewing design, installation and operation procedures. The procedure for carrying out this methodology and implementing lessons learned has been presented in this paper. In addition, the new open source integration service provides an increased visibility about individual well performance issues and more broadly, about field performance and ALS failures.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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