Digital Twin Provides Virtual Multiphase Flow Metering and Leak Detection to Deepwater Operations for Operational Decision Making on Liwan Field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents lessons learned over eight years of using the first digital twin in the South China Sea by Cenovus Energy and China National Oil Company (CNOOC) on the Liwan Field. The digital twin provides a collaboration platform for integrated operations and is based on dynamic multi-phase flow simulation models for wells, flowlines and slug catchers, coupled to live field measurements. One of the main objectives of the digital twin is to provide continuous real-time virtual instrumentation, as well as aggregated information related to flow assurance and integrity management with a novel multidimensional model-based leak detection workflow. The digital twin workflows enable operators to better prepare and respond to planned and unplanned events in the field and to analyze and optimize performance of the field, in combination with a data analytics tool. Subsea wet gas flow meters (WGFM) in the field initially provided flow rate information to deep water operations in line with the operational strategy. After one year in production, a reduction in WGFM performance was observed. A mitigation strategy was developed to use the digital twin flow rate calculations combined with the remaining WGFMs for improved operational decision making.
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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 ».