A New Tool for Long-Term Monitoring and Management of Kuwait Oil Company KOC Reservoirs through Reservoir Management Performance Index RMPI Concept and Best Practices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maintaining and sustaining reservoir performance and health is a priority that requires ongoing assurance activities that will maximize recovery up to industry best practices. An automated and integrated reservoir performance tool has been developed to provide high-level assurances at both the reservoir and asset level. The Reservoir Management Performance Index (RMPI) is a set of indices that can identify key performance issues involving several aspects of the reservoir'sdevelopment and operational plans. This tool identifies mitigating measures that require action, assures production sustainability, promotes a reservoir-focused organization, and standardizes the reservoir performance evaluation in an organization. RMPIprovides a high-level overview and a platform for all management and operation levels, where observing the same set of results can initiate collective decisions that improve reservoir management. Such a system was developed for a company to monitor and measure the performance against expected standards and forecasts for the large number of reservoirs in its portfolio. This tool measures multiple aspects of reservoir management grouped into four major categories: Energy Management, Forcasting Relaibility, Reserves Management and Operations. The tool is tailored to account for various aspects such as: stage of maturity of the reservoir, primary or secondary depletion stage, etc. Each category consists of multiple individual metrics that combine actual field data with targets/forecasts and use an algorithm to calculate a score. These scores are weighted and aggregated for an overall score in each category and an overall score for the asset/reservoir itself. Several aspects accounted for in the metrics include (but not limited to): pressure management, voidage replacement, water and gas management, production and injection performance, reserves promotion and replacement, current RF, EURF, drilling and workover efficiency, Well-Up time, etc.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».