INVESTIGATING WELL MANAGEMENT CONSIDERING INTEGRATION OF RESERVOIR AND PRODUCTION SYSTEM IN LIFE CYCLE RESERVOIR PERFORMANCE, ENERGY DEMAND, AND CARBON EMISSION
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate how well management impacts reservoir performance, energy demand, and carbon emissions considering integrated simulations in life cycle through long-term control rules and short-term optimization of reservoir with production system. The case study is a benchmark case representing a restricted offshore production platform with fluid treatment, water injection, and gas compression. The well controls are choke valves and variable gas lift injection rates. Unintegrated well management was compared in different scenarios for life cycle control rules and closed-loop cycle management using oil production optimization methods. For integrated management, results such as cumulative oil production and energy demand were similar to unintegrated (differences up to 5% and 1% respectively) for all life cycle scenarios. Considering gas processing capacity, particularly the gas rate required for gas lift, it was relevant to free up gas production capacity, increase oil recovery, and anticipate oil production, which is often simplified in non-integrated simulations. Short-term production optimization resulted in a greater oil anticipation (up to 10%), but lower recovery factor. The total carbon emission showed significant differences (up to 20%) due to the total gas compression, including gas lift. The results confirmed that assessment of gas processing capacity with integration that evolves artificial lift methods is important to forecast accurately production, energy consumption, and GHG emissions, especially in projects with restricted capacity. Implementing a more realistic oil optimization problem involving choke operating and gas injection proved to be quite complex and time-consuming in integrated simulation.
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 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 | 0,001 | 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 ».