Wells and Facilities Instrumentation and Automation Towards Achieving Field Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A well is a conduit that connects the hydrocarbon deposits in the subsurface to the facilities that transfers and processes it. Understanding the flow of oil or gas through the source rock can only be made possible from the wells itself. Aside from the flow conduits, wells are the only point of reference to understand the field wide behavior. This information is critical to manage the reservoir, ensuring sustainable production throughout the field life. Traditionally, acquiring data from the subsurface to the wellhead relies on intervention, conveying instruments downhole with wireline or coiled tubing. Though effective, this activity incurs costs, logistically challenging and only sporadically available. Surface flow parameters such as rate and pressure are usually measured by analog gauges and Barton chart measurements, which are read manually by personnel to be tabulated later. In most cases, these data can be lost without a proper data management system in place. With the advent of digital instruments, parameters such as pressure, temperature and flowrates; can now be measured automatically and transmitted to a DCS or SCADA system. Some downhole completions are now equipped with instruments that are robust and accurate to take measurements even in extreme conditions of heat and pressure. With data at high availability, engineers are now able to conduct analysis faster, applying data analytics, collaboration and decision making. The main value for Digital Oilfield (DOF) is to save time in data retrieval, analysis and decision making and allow domain engineers to perform higher analytical function and decision making, taking them out from repetitive, manual work through automation. This paper will describe the minimum instrumentations for all well types and major oil and as process facilities for real time data acquisition required to run DOF workflows. This covers subsurface wellbore to production manifold to custody transfer meters.
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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 ».