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Enregistrement W4300830542 · doi:10.2118/209763-ms

Development of an AMPCP Condition Indicator

2022· article· en· W4300830542 sur OpenAlexaff
J. W. Sheldon, Justin MacDonald, Evan Noble, Christine Chung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkoverRotor (electric)StatorProgressive cavity pumpGear pumpCondition monitoringOil pumpScrew pumpPetroleum engineeringAutomotive engineeringEngineeringControl theory (sociology)Computer scienceMechanical engineeringHydraulic pumpReciprocating pumpElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract All-metal progressing cavity pumps (AMPCPs) are frequently used in oil and gas applications to produce high-temperature fluids to surface. Unfortunately, due to the interaction of the metal rotor on the metal stator, AMPCPs can exhibit accelerated wear during operation that results in decreasing pump volumetric efficiency over the pump's life. While decreasing pump volumetric efficiency can be a result of pump wear, it can also be due to changes in downhole operating conditions, such as increasing pump differential pressure or decreasing pump speed. For this reason, when evaluating the state or condition of an AMPCP, the use of pump efficiency alone may be a misleading or imperfect indicator. In this work, a proposed condition indicator is presented that estimates the wear experienced by an AMPCP at any given time in operation and takes into consideration the potential effects of downhole operating conditions. The proposed condition indicator can also be extrapolated into the future and used to estimate the potential remaining useful life (RUL) of an AMPCP by considering the current pump condition and the estimated future downhole operating conditions. An example is provided to demonstrate how to calculate the condition indicator of an AMPCP and several case studies are presented that illustrate the effects of varying downhole operating conditions and various workover activities, such as rotor re-landing and rotor swaps, on the condition of an AMPCP and its potential RUL. The proposed AMPCP condition indicator enables operators to estimate the condition of an AMPCP over time, which allows for better pump selection based on the anticipated operating decisions, better operating practices to maximize system performance, as well as improved planning of upcoming workovers based on more accurate AMPCP RUL estimates.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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