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Enregistrement W3008096161 · doi:10.2118/0320-0055-jpt

Production-Logging Technologies Enhance Inflow Profiling in Deepwater Gulf of Mexico

2020· article· en· W3008096161 sur OpenAlexaboutno aff
Judy Feder

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWorkflowProfiling (computer programming)LoggingInflowRemote sensingGeologyDatabaseOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Judy Feder, contains highlights of paper SPE 196188, “Third-Generation Production-Logging Technologies Enhance Inflow Profiling in Deepwater Gulf of Mexico Reservoirs,” by Glenn Donovan, SPE, Sagar Kamath, and Elizabeth Tanis, SPE, Shell, et al., prepared for the 2019 SPE Annual Technology Conference and Exhibition, Calgary, 30 September–2 October. The paper has not been peer reviewed. This paper discusses the effectiveness of third-generation (Gen3) production-logging-tool (PLT) technology, which uses co-located digital sensors for simultaneous acquisition of flow data to provide the most accurate characterization of the flow condition at each depth surveyed. The resulting data allow for much-improved processing. The probabilistic interpretive model used in the processing has been updated to incorporate this and future developments in PLT architecture. Introduction The first generation of PLT provided a single, discrete measurement for each sensor along the tool assembly’s length, resulting in long tool assemblies and measurements taken at different points along the flow path. This approach had several drawbacks: long toolstrings, point sensors that only provided a measurement at a single point in the cross section of the flow, and measurements that were not acquired simultaneously at each depth logged. Second- generation PLTs represented an improvement because sensors were arranged as an array, enabling multiple measurements to be made at a single depth. However, the toolstrings were still long and not all were arranged optimally to capture data in the flow path. The Gen3 PLT is one-tenth the length of the first-generation versions and roughly one-third that of the shortest second-generation tools. Digitalization allows for direct measurement of flow conditions and rapid interpretation of results. In multiphase flow and deviated wells, co-locating sensors in a spatial geometry provides the optimal information with which to create a fully accurate picture of the downhole flow. Description of Gen3 PLT The PLT described in the paper exemplifies how miniaturization and digitalization are enabling transformational improvements over traditional systems in terms of efficiency and capability. The tool encompasses, within a 3-ft length, up to 24 sensors that collect multiple measurements of fluid properties and fluid movements in a wellbore. These include oil, gas, and water holdup and bubble count, fluid conductivity, phase velocities, pressure, temperature, inclination, rotation, and depth correlation, plus power and communication. The fluid characteristics are locally screened by an array of 8 to 16 tube-shaped probe sensors that are interchangeable, depending on the targeted measurements (Fig. 1). The tool relies on a refractive index needle-shaped probe with a triphasic sensor to identify and quantify the oil, gas, and water holdups and bubble counts at each point of the array. The geometric design of the sensitive tip, along with the optoelectronics of the sensor, are optimized to discriminate oil, water, and gas with high confidence, overcoming the fact that the refractive indexes of oil and water are close to each other.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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