Use of Rigorous Multiphase Flow Models for Leak Detection and Online Flow Assurance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cenovus Energy has deployed a rigorous multiphase flow assurance online solution to detect leaks and monitor hydrate formation conditions at the White Rose Field and satellite extensions 350 km east of St. John's, Newfoundland and Labrador, Canada. Twenty-five production wells are connected via subsea manifolds to the SeaRose floating production storage and offloading (FPSO) system, through four flexible flowlines and risers. An online subsea advisor has been developed to provide control-room operators with enhanced monitoring/visibility in detecting potential leaks and hydrate formation within the subsea system, including the mechanical flowline connectors. The online solution makes use of a commercial multiphase flow simulator. An online real-time mode (RTM) was developed to simulate the production loops connecting the manifolds to the SeaRose FPSO. The wells are equipped with multiphase flowmeters, which are calibrated at regular intervals during well test campaigns. Reconciled flow rates from the meters are used as inlet boundary conditions to the real-time multiphase model. This RTM acts as a digital twin of the production network. As part of the online subsea advisor leak detection system (LDS), Schlumberger has delivered improved algorithms for leak detection in multiphase production networks. The solution makes use of 14 signatures indicating leaks, which form the basis for a generalized multivariable LDS. Artificial intelligence and data clustering are used to determine whether the signature vector indicates a leak. By making use of multiple leak signatures, the system becomes more robust with respect to sensor faults and drift. Multiple signatures also reduce the number of false alarms and make the LDS less dependent on model calibration. The use of signatures, artificial intelligence and data clustering is new compared to traditional mass balance model-based LDS. The theory is described with results from four of these 14 signatures in the paper. The advisor system monitors the potential for hydrate formation conditions and calculates the hydrate margin at the flowline connectors, which have been identified as potential "cold spots." A rigorous flowline connector model has been implemented at positions along the flow path where they exist in the field. This model is fine-tuned to estimate mechanical flowline connector wall temperatures. This gives the control-room operators a realistic estimate of reaction time to manage an emergency shutdown and initiates an alarm when hydrate conditions will be reached, prompting immediate action of predefined safeguard measures.
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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 ».