Cyclic Solvent Process Commercial Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cyclic Solvent Process (CSP) is a non-thermal solvent-based heavy oil recovery technology that was invented and developed by Imperial Oil Resources Limited through a multi-year integrated research program. The commercial viability of potential development concepts and their associated uncertainties are also an active area of investigation. A key input to an economic model is the global (or development level) flow stream. The conventional approach of developing the global flow stream involves the determination of well schedule through a well prioritization algorithm that adheres to a set of flow stream capacity constraints. The resulting flow streams can then be passed to an economic tool to evaluate a set of KPIs (Key Performance Indicators) in an uncoupled manner. One of the main challenges encountered in this approach is that it is difficult to optimize the overall economic performance due to (1) the absence of well-defined objective function, (2) the decoupling of the flow stream generation and the economic calculations, (3) the pre-defined characteristics of the well prioritization algorithm. The main objective of this study is to develop a mathematical optimization model for CSP commercial projects. A two-stage optimization framework, which integrates Genetic Algorithm (GA) as master optimizer and Mixed Integer Linear Programming (MILP) as sub-optimizer, is described. A conceptual commercial scenario is simulated as a case study and economic uplift is demonstrated.
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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) | 0,001 | 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 ».