Notice bibliographique
Résumé
Technology Focus According to the US Energy Information Administration, West Texas Intermediate (WTI) annual average oil prices have fluctuated between $93.2 and $43.3/bbl between 2014 and 2019. The price was $76.4/bbl (WTI spot price) at the beginning of October 2018, dropping approximately 41% to $45.4/bbl on 1 January 2019, reached a peak of $66.3/bbl on 23• April 2019, and then depressed to today’s (15 August 2019) $55.1/bbl. The lower and unstable oil prices since 2015 have continuously pushed operators and service companies to reduce costs and improve capital efficiency in all aspects of business, including sand management. This is reflective of the industry’s attention on fundamental and proven sand-control practices. This year, many published works have focused on standalone screens as the most cost-effective solution when compared with other more-expensive approaches such as gravel packing or frac packing. Screens are reliable for sand control when properly designed and used in suitable sand-prone environments. The latest technologies in this area have featured developments focusing on mitigating plugging and erosional damage. While sand control in production wells catches much attention, water-injection wells also are subject to sand-control problems triggered by water hammer, crossflow, and backflow. Newly developed screens for water-injection wells have been demonstrated with promising results in the latest field trials in preventing formation sand from flowing back and, therefore, maximizing injectivity. In this issue, I have selected a variety of papers with more emphasis on cost-effective sand-management practices and operations. Please read the following three paper synopses with the recommended additional readings for more information, and do not forget to attend the upcoming SPE Annual Technical Conference and Exhibition scheduled for 30 September through 2 October in Calgary. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE 192090 Sand Prediction for a Cost-Effective Marginal Greenfield Development by Siti Aishah Mohd Hatta, Petronas, et al. SPE 193697 Risk Assessment in Sand-Control Selection: Introducing a Traffic Light System in Standalone-Screen Selection by Mahdi Mahmoudi, RGL Reservoir Management, et al. SPE 193698 Successful Installation of Standalone Screen in Challenging Environment in Umm Niqa Field by Amr Zeidan, Kuwait Oil Company, et al.
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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 | 0,001 | 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 ».