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Enregistrement W4386994590 · doi:10.2118/214728-ms

Field Validation: ESP Reliability Monitoring and Production Optimization by Trending Condition and Performance Data Extracted from ESP Surface Electrical Signals

2023· article· en· W4386994590 sur OpenAlexaboutno aff
Amir Badkoubeh, Lovisa Waldner, Mehran Imanfard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Reliability engineeringCondition monitoringField (mathematics)Computer scienceWarning systemVibrationField trialPower (physics)EngineeringElectrical engineeringAcousticsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents the results of an ongoing extended field trial on multiple ESP systems in a SAGD field in Canada. The main objective of this field trial is to evaluate the impact of the condition monitoring technology introduced in this paper to address a gap in predictive and preventative maintenance programs for ESP applications. Specifically, the results are used to determine the ability to monitor and quantify the impact of (a) power quality, (b) adverse flow regime and (c) undesirable mechanical vibrations on ESP production and reliability using data extracted from electrical lines supplying the power to ESPs. The data collected from several wells on a single production pad were trended over several months to determine warning thresholds and subsequently operational recommendations to improve overall production and reliability performance. The information collected from this field trial is intended to demonstrate the effectiveness and benefits of this condition monitoring approach in the Operators field. The described condition monitoring technology is based on measurements of high frequency electrical signals, 3-phase current and voltage, from the VFD panel supplying power to the ESP. Previous SPE papers, SPE-201169-MS and SPE-204522-MS, covered the core concept and enabling components of this technology. These papers shows examples on mechanical, electrical and flow regime diagnosis and demonstrated a direct correlation between the periodic mechanical vibration in an ESP and the frequency component in the electrical current signals. This foundational work was largely the basis of the extended field trial discussed in this paper. The results, presented in this paper, demonstrate interesting findings in how this method of condition monitoring can provide meaningful insights into the operation and reliability of the operating ESP systems.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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