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Enregistrement W3010301838 · doi:10.3934/electreng.2020.2.132

Optimal sizing and techno-economic analysis of a renewable power system for a remote oil well

2020· article· en· W3010301838 sur OpenAlexafffund
Charles Aimiuwu Osaretin, Stephen Butt

Notice bibliographique

RevueAIMS Electronics and Electrical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesTertiary Education Trust FundMemorial University of NewfoundlandAustralian Government
Mots-clésRenewable energyCost of electricity by sourceSizingNet present valueEnvironmental scienceEngineeringElectricity generationAutomotive engineeringElectrical engineeringPower (physics)Production (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing interest in the deployment of off-grid renewable energy, especially for remote oil and gas facilities. This work is a novel attempt to optimally size a renewable energy system to power artificial lift for an oil well. It proposes a low-cost alternative to abandonment and decommissioning of old wells. Sucker-rod pump artificial lift simulators (QRodTM and PROSPERTM) are deployed to estimate the energy requirement of a well, with both intermittent and continuous pumping considerations. Simulation and optimization are performed using HOMER optimizerTM, which produces different system configurations and presents the possible configurations in order of increasing system costs. Based on economic and technical merits, continuous pumping using a hybrid renewable energy system consisting of a solar, wind and battery storage is chosen as the most feasible solution with 0 kWh/yr of unmet load, a capacity storage of 0.56 kWh/yr, net present cost of $ 145,150.50, levelized cost of energy of $ 0.51/kWh and an operating cost of $3,056.04/yr. The optimal configuration is finally examined to determine its sensitivity to variation in daily solar radiation and average wind speed. It is demonstrated to be the most preferred system design, even at the least daily average solar radiation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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