ESP Gas / Vapour-Locking Detection, Quantification, and Avoidance Using High Frequency Electrical Analysis and Advanced Process Control
Notice bibliographique
Résumé
Summary The overall objective of this work is to utilize high frequency ESP condition monitoring data to develop an automated control loop to detect and avoid ESP low-flow interruptions due to gas/vapour interference. This paper shares the results of an ongoing project incorporating high frequency electrical data analysis to the existing ESP control systems on multiple wells / pads in a SAGD field in Northern Alberta, Canada. In our previous paper, SPE-214728-MS, we demonstrated use cases of high frequency electrical analysis of ESP motor for diagnostics of issues related to mechanical, electrical, and adverse flow regime. This new work focuses mainly on how this high-frequency ESP electrical data can be utilized for the early detection of adverse flow regime events such as gas/vapour locking. By utilizing an algorithm developed to detect ESP pump cavitation, a process loop was developed for the advanced process control (APC) systems that dynamically adjust the operating conditions of the ESP to avoid low-flow events while maximizing production. We compare the production conditions for 3 ESPs running with and without the cavitation detection logic. The results will demonstrate how ESP's can operate without low-flow interruptions and with comparable production rates to the optimum rate for these wells. This logic helped to achieve the objectives of optimizing production while avoiding low-flow interruptions with minimum operator engagement. Low-flow events due to gas/vapour locking are challenging in both conventional and unconventional production. This work aims at quantifying these events and enabling the APC to automatically optimize ESP production while avoiding gas/vapour induced ESP low-flow events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».