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Enregistrement W3008706773 · doi:10.2118/0320-0054-jpt

Technology Focus: Production Monitoring (March 2020)

2020· article· en· W3008706773 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Computer scienceWarning systemSubmarine pipelineWork (physics)Systems engineeringEmerging technologiesData scienceEngineeringTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Focus As the industry continues to absorb the lessons, and capitalize on the possibilities, offered by big data, professionals have kept in mind that exploration is not the only boundary of the digital frontier. Production monitoring and surveillance requires heightened degrees of precision and efficiency as operations are streamlined and projects are evaluated continuously. This month’s feature highlights a trio of papers focused on innovative technologies that have been implemented successfully in environments ranging from the deepwater Gulf of Mexico (GOM) to China’s Shengli field. Paper SPE 196188 describes third-generation production-logging-tool technology that uses miniaturization and digitalization to maximize the effect of digital sensors in deepwater fields. The tool possesses a rotating functionality that has yielded robust and accurate data in GOM case studies. A real-time virtual flowmeter system is described in paper SPE 196654. In offshore fields, the system has provided multiple benefits, from estimation of production flow rates in a range of conditions to determination of whether multiphase flowmeters were working correctly. The challenge presented by abnormal production decline in mature fields in China is the subject of paper SPE 197365, in which an early-warning system based upon a machine-learning technique has been used to reduce training time and guide further development strategy. These technologies, like all others you may encounter in JPT’s Technology Focus features, are the result of our members’ hard work and willingness to share their important discoveries and insights through SPE conferences. We hope that our readers benefit from these innovations and are inspired to discover their own, perhaps by writing and presenting an SPE conference paper. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE 196514 - Banyu Urip Reservoir Daily Well Deliverability Monitoring by Stephanie Sapti Putri Widyasari, ExxonMobil, et al. SPE 198053 - Developing the Talent of Future Petroleum Engineers by Remotely Monitoring Well Operations by Bashayer Al-Fadhli, Kuwait Foreign Petroleum Exploration Company, et al. SPE 198685 - Prognostics Thermal Well Management: A Review on Wellbore Monitoring and the Application of Distributed Acoustic Sensing for Steam Breakthrough Detection by Mohammad Soroush, University of Alberta, et al.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2020
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