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Enregistrement W4403822081 · doi:10.2118/221541-ms

Historical case of Offshore application of Booster ESP in wells with Heavy Oil and High Percentage of H2S and CO2

2024· article· en· W4403822081 sur OpenAlexaff
Libar A. Vega Paez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensBaker Hughes (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBooster (rocketry)Submarine pipelinePetroleum engineeringEnvironmental sciencePetroleumMarine engineeringGeologyEngineeringGeotechnical engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this document is to share the development of the application of Booster ESP in wells with high power requirements and high rates which are located in Marine Region of México where fails means high impacts in costs. These reservoirs are characterized for its high annual decline rate of reservoir pressure, from 4 to 7 kg/cm2 per year what means low statics level of fluid, 2000 tvd, and low pump intake pressures compared to the bubble pressure of the field, in addition to heavy crude oil (10 °API) with low percentage of water (0 – 30%), high percentage (>20%mol) of hydrogen sulfide acid (H2S), high percentage (>10%mol) of carbon dioxide (CO2) and high temperatures (from 120 to 130 °C). The application of this kind of completions or configurations where Dual ESP Pods operate simultaneously, will allow to widen the operational range of those wells or ESP that are limited by power, depth, pressure, or temperature through a distribution of loads between both ESP reducing power requirements and motor temperature and hence, scale precipitation, increasing the ESP run life. Once Booster system design was defined, an application plan which consist of two phases was deployed, the first phase showed that Upper ESP operate with high motor temperature vs Lower ESP, about 4 and 8%, this due to heat transfer. The second phase, where the dual ESP system was optimized and designed according to the well needs show excellent results, reducing current consumption and power requirements between 20 and 40%, furthermore, motor temperature reduce almost 10%. The novelty of this project is in the ability to increase the experience with this kind of operational philosophy with heavy oil, high temperature and low-pressure reservoirs, that will allow to increase run life and reduce operating costs for interventions due to recurrent failures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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