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Enregistrement W4224239963 · doi:10.1007/s13202-022-01499-w

Feasibility study formulation for the applicability of rigless temporary ESPs

2022· article· en· W4224239963 sur OpenAlexaff
Sulaiman A. Alarifi, Sherif Abdel Rahman, Mohammed Alajmi

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Exploration and Production Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensAlberta Bible College
Organismes subventionnairesKing Fahd University of Petroleum and Minerals
Mots-clésWorkoverArtificial liftWirelineBackupEngineeringWellboreGas liftPetroleum engineeringCoiled tubingOffshore geotechnical engineeringMarine engineeringOil fieldLift (data mining)Computer scienceTelecommunicationsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Electrical submersible pumps (ESPs) are a well-known artificial lift technology used in the oil and gas industry to enhance production. One of the major requirements to implement ESPs is the need for a rig to install or replace failed pumps frequently. Temporary rigless ESPs (TRL ESPs) are a new technology that is being developed and tested in many parts of the world. The main advantage of this technology is its much lower installation cost compared to the conventional ESPs because it is deployable through wireline. The main drawback of this technology is the low volumes of fluids it can lift from the wellbore compared to the conventional ESPs. Therefore, it is mainly used as a temporary replacement on top of a failed ESP awaiting a workover job. The feasibility and applicability of the utilization of such technology is studied in this paper using actual field data from more than 500 wells from two fields. The added value of using TRL ESPs is to supplement the lost production volumes from the wells with failed pumps during the waiting time for workover and hence reducing the number of needed backup wells. It was found that using TRL ESPs will reduce the number of needed backup wells over a three-year period by 17–25% based on the actual historical data. Overall, the main outcome of this study is the formulation and development of the predictive model and feasibility study of the TRL ESPs using the actual field data.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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