Using Edge Computing and Autonomous Control to Manage and Optimize Well Performance in Cyclic Steam Stimulation Operations.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The age of Production 4.0 has made possible the collection of large amounts of data. Proper analysis and eventual effective utilization of this data is still going through its "trial and error" period. This is where autonomous control systems can utilize the information being gathered continuously and assist in making real-time decisions that would optimize well production, reduce surface and sub-surface equipment wear, maintain production sustainability (reduce well downtime) and provide economic benefit, all without human intervention. The controller agnostic Edge IoT platform provided "out-of-the-box" and customized autonomous control to analyze daily average operational data and make recommendations and implement set point changes to manage well optimization and operations. A multitude of different instrumentation was also utilized to determine how additional data would assist in further optimization of well operations and well management through exception. Additional instrumentation included a different controller than the incumbent in the field along with wired and wireless load cells, inclinometers and a regenerative Variable Frequency Drive (VFD). The observation period of the pilot lasted approximately 7 months which encompassed the majority of the active production cycle of the Cyclic Steam Stimulation (CSS) operated 24 well pad. 16 wells had the Edge IoT platform installed on them whereas the remaining 8 were "control" wells which were managed as per standard operating procedures (SOP) by operations. Analysis of data from dynamometer cards, average surface pumping unit speed and average pump fillage in relation to target speed, target pump fillage and associated minimum and maximum limits, led to implementation of set point recommendations. Field results indicated that the Edge IoT platform was successful in making real-time decisions that led to increased production. Advantages and challenges were both observed in regard to different instrumentation piloted. The next generation Edge IoT platform with its system analysis methods, high frequency data access, customizable autonomous control logic and real-time alerts, allows for better data granularity and optimization of well production and operations.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».