Notice bibliographique
Résumé
The SPE Artificial Lift Conference and Exhibition-Americas will be held 25-27 August 2020 in The Woodlands, Texas. The event, an opportunity for energy professionals to gain insights into current trends, grow their networks and connect with leaders, understand field experiences, and explore innovative solutions, will feature a special Legends of Artificial Lift Luncheon. This year, the two individuals who have made outstanding contributions to the field of artificial lift technology are John C. Patterson and Orvel. L. Rowlan. John C. Patterson John C. Patterson is hailed throughout the energy industry as a foremost authority on artificial lift, having authored nine technical papers for SPE and holding six patents on artificial lift and facility concepts. Since joining SPE in 1974, Patterson has primarily been focused on the Production and Operations and Completions disciplines. He served on the 2013 SPE Artificial Lift Forum program committee and both the ALCE-NA ESP and Sucker Rod Pump subcommittees in 2014. Patterson has been active with the SPE Electrical Submersible Pump (ESP) workshop, in the capacity of chairman for the workshop in 2013 and for 10 years as continuing education director. He has also taught attendees about ESP dismantle, inspection, and failure analysis. Orvel L. Rowlan With more than 39 years of service to the oil and gas industry, Orvel L. Rowlan has long been recognized for his many advancements in the area of artificial lift. Rowlan has authored 14 SPE technical papers and more than 80 research papers for the Southwestern Petroleum Short Course, the Solution Mining Research Institute, the Artificial Lift Research and Development Council, Russian Oil & Gas Technologies magazine, the Canadian Petroleum Society, and SPE. He holds a US patent on plunger lift analysis and coauthored Gas Well Deliquification, a book for gas well production optimization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».