CN101501590B - 识别从井下油藏提取烃的工作过程的工作要素的方法 - Google Patents

识别从井下油藏提取烃的工作过程的工作要素的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN101501590B
CN101501590B CN2006800442369A CN200680044236A CN101501590B CN 101501590 B CN101501590 B CN 101501590B CN 2006800442369 A CN2006800442369 A CN 2006800442369A CN 200680044236 A CN200680044236 A CN 200680044236A CN 101501590 B CN101501590 B CN 101501590B
Authority
CN
China
Prior art keywords
work
workflow
value
works
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN2006800442369A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101501590A (zh
Inventor
D·N·施普利
P·S·伦迪
D·W·特克
C·F·古思里
R·A·多托雷尔
M·W·卡尼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Prad Research and Development Ltd
Schlumberger Technology BV
Chevron USA Inc
Original Assignee
Prad Research and Development Ltd
Chevron USA Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Prad Research and Development Ltd, Chevron USA Inc filed Critical Prad Research and Development Ltd
Publication of CN101501590A publication Critical patent/CN101501590A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101501590B publication Critical patent/CN101501590B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0633Workflow analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G06Q10/06375Prediction of business process outcome or impact based on a proposed change

Abstract

一种方法包括识别工作过程的工作要素(步骤1106),其可被增强以提供对提高该工作过程的总体值的最大影响。所述方法包括:识别组成工作过程的多个工作要素(步骤1106)、访问一个或多个知识渊博的被访问者并确定所述多个工作要素的现行状态(步骤1110)和增强的建议状态(步骤1114)、可视地显示所述工作要素的现行状态和增强的建议状态以及估计并可视地显示由于工作要素从现行状态到增强的建议状态的增强带来的工作过程的值变化(步骤1116)。

Description

识别从井下油藏提取烃的工作过程的工作要素的方法
对相关申请的交叉引用 
本申请要求2005年9月26日提交的、标题为“Apparatus And MethodTo Estimate The Value Of A Work Process And Determine Gaps InCurrent And Desired States”的、序号为60/720,953的美国临时申请的优先权。 
技术领域
本发明一般涉及用于估计工作过程的值的方法和工具,且更特别地涉及最优化烃生产所采用的方法和工具。 
背景技术
决策过程或工作流程中的信息值(VOI)有时是难以计算的。传统的VOI技术一般局限于分析单个要素或单次决策,并且还局限于信息的一次获取。然而,工作过程(工作流程)组合了许多要素,并且可能使用多于一个信息。此外,工作过程可能连续不断地或重复地获取并使用信息。 
工作要素是工作流程或工作过程的任意独特部分,为了确定要素对当前工作流程或对建议的工作流程(即其中已经修改了一个或多个工作要素的工作流程)的值变化的贡献值的大小,可以对该工作要素进行估计。独特部分可以是一个或多个设备或步骤,或者是一个或多个设备和/或步骤的组合。可以对一个或多个要素进行改进以改进工作过程。这些改进可能是应用新技术(如新的传感器或分析工具)的结果。不过,也可能是改进采集和显示存在的数据的方式产生的。这可能根本不会涉及到改变所安装的现有传感器。这些改进也可能是由于改变过程或行为产生的。 
评估工作过程(或工作流程)时由于要竞相争取专家人员的时间,访问相关的专家人员通常是受到限制的。因此,需要一种方法体系或评估工具,其引出受以下优选约束影响的所需信息(即什么是改变工作流程程序的定性值改进?)。首先,该工具应该是合乎逻辑的、直观的。第二,该工具应该易于使用、易于理解。第三,使用该工具获得的结果 应该易于查看及分析。最后,得出评估工作过程所需信息的时间应该是有限的。遗憾的是,许多工作过程评估工具和方法都是复杂、耗时的,产生的结果难于明确理解。 
对涉及信息流的工作过程(或工作流程)的深刻见解在David B.Lawrence所著的书“The Ecnomic Value of Information”(SpringerCompany,1999)中有描述。该书描述了如何可以将信息分为两级:系统数据处理(System Data Processing)和用户信息处理(UserInformation Processing)。这种二分法只是将通过某种方法(例如计算机数据库)进行的数据收集、存储和提供与到达必须收集、理解并对数据进行操作的个人的数据传送分开。该动作的结果被视为增加了该工作过程(或工作流程)的值。然而,该过程的缺点是不能容易地识别工作流程中能被最大限度增强以使工作流程的总体值提高最大的那些工作要素。 
因此,需要一种工具和过程方法体系,其估计改变工作流程的各个要素时工作流程会经历的定性改进,同时避免前面所述的在先工作过程评估方法和工具的缺点和复杂度。例如,获取工作流程的一个要素的观察到的改变值可以建立相对于另一种改变实现该改变的相对价值。本发明致力于满足这种需求。 
发明内容
提供了一种用于识别工作过程的工作要素的方法,这些工作要素可被增强以对增强工作过程的总体值产生最大的影响。所述方法包括识别组成该工作过程的多个工作要素。一个或多个知识渊博的被访问者被访问,且该多个工作要素的现行状态和增强的建议状态被确定。工作要素的现行状态和增强的建议状态被可视地显示。由于工作要素从当前现有状态到期望或增强的建议状态的增强带来的工作过程的值的变化也被显示。 
任选地,会对提高工作过程的总体值有最大影响的一个或多个工作要素被识别。然后,可以通过增强被选择为对工作过程值的提高有最大影响的该一个或多个工作要素来增强工作过程。本发明还包括利用前述方法的装置或计算机工具。同样,本发明包括计算机可读介质,可读介质包括用于执行上述方法的指令。 
总的说来,在一方面本发明涉及一种用于增强工作过程的系统,该系 统包括用于存储模板的数据存储器;数据输入设备,其接收知识渊博的被访问者基于所述模板评定的具有增强的建议状态的要素;以及处理器,其用于组合至少一个知识渊博的被访问者的输入,所述处理器可操作地耦合到所述数据输入设备,由此对提高所述工作过程的总体值有最大影响的工作要素被显示。 
附图说明
参考下文说明、所附权利要求书和附图,可更好地理解本发明的这些以及其它目的、特征和优点,附图中: 
图1示出了根据本发明示范性实施例的示范性油田作业,该示范性油田作业具有链接到作业控制中心的多个井眼; 
图2示出了与图1的作业控制中心通信的两个井眼; 
图3示出了图2的作业控制中心的详细视图; 
图4示出了用来采集并显示与工作流程的工作要素相关的信息的信息流工具(FIT)的示范性模板,所述工作要素如与图1、图2和/或图3结合使用的那些工作要素; 
图5示出了在访问个别专家以捕捉他或她对工作流程要素的目前状态和建议状态的评价的过程中的示范性模板,该模板来自于图4; 
图6示出了在图4和图5的模板中使用的示范性工作流程要素的简单图表; 
图7示出了图4的模板,其中已经完成了访问,并且由于各个工作要素的增强带来的相对值增强的评价被显示; 
图8示出了使用信息流工具(FIT)捕捉六个不同专家的访问结果的结果,访问结果是使用图4的模板得到的; 
图9示出了六次访问的基本统计分析,示出了工作流程的每个工作要素的平均方差和标准偏差; 
图10示出了捕捉本发明的信息流工具(FIT)的步骤的流程图,以确定哪个工作要素或哪些工作要素应该被增强以相对于增强其它工作要素提供对工作流程的总体值的最大的提高;和 
图11是描述使用FIT工具评估一项作业(如图1和图2的油田作业)的工作流程的方法的流程图。 
具体实施方式
将参考附图对本发明的示范性实施例进行描述。这些图中相同的项 是用相同的附图标记表示的。 
在本发明的实施例中,阐述了许多具体细节以便更彻底地理解本发明。然而,对于本领域技术人员显而易见的是,没有这些具体细节也能实施本发明。在其它实例中,没有对众所周知的特征进行描述以避免使本发明模糊不清。 
总的说来,本发明的各个方面涉及根据本发明实施例的一种用于识别工作过程中工作要素的方法和装置,所述工作要素可以被修改以增强整个工作流程。更具体地,本发明的实施例识别工作流程中的各个工作要素,评估每个工作要素的当前状态和建议状态,并考虑每个工作要素的建议状态来估计工作流程的值的变化。 
其它方面可用来分析任意数量的工业中的工作流程。这样的一个工业是石油天然气工业。图1-3描述了包含石油天然气工业的各个方面的示例的总图。简略地说,油田作业可采取多种形式,包括在进行任何钻探之前进行的作业,例如勘探、分析等。此外,油田作业可包括钻探之后进行的作业,如修井干预以及存储、运输和提炼烃。而且,油田作业也可以包括在钻井过程中进行的作业。 
来看图1,所描绘的油田作业100包括用来从井下岩层提取烃(如石油和天然气)的机器。作业控制中心157可帮助收集数据并进行决策以增强油田作业。数据可以包括例如底孔压力测量和油管头压力测量。 
如图1所示,油田作业100包括许多个井。具体地,该油田作业包括第一生产井101、第二井105和第三井107,第一生产井101采用电潜水泵103生产烃(如石油、天然气等),第二井105依赖气举来生产烃,第三井107以自然流动为基础生产烃。第一生产井101、第二井105和第三井107将产液(如从各个井生产的烃)传送到生产管汇111。生产管汇汇聚多个流并将这些流输出到气油分离器112。 
气油分离器112在接收到产液时,将流体的各个组分(如采出水121、采出油123和采出气125)分别分离到水处理井131、油库133和压缩站135。油库133可以通过输油管道137传输油。类似地,压缩站135可以使用输气管道139来输气。最后,压缩站135可以将气处理为注气(injection gas)141。 
为了调节对注气的压力,计量及控制系统143可以与注气管汇145协作。当注气传送到井口油套管(tubing and casing)151时,操作计 量及控制系统143可以调节注气的压力。除注气之外,提取可依赖杆式泵155以通过往复运动驱动井下泵组件。在这些情况下,杆式泵155将烃推进到生产管汇111中。 
在本发明的一个实施例中,作业控制中心157可以从对应于第二井105的传感器中接收数据。传感器的例子参考图2进行了更详细的描绘和描述。传感器可以包括例如测量井口处流体压力的压力传感器。作业控制中心157也可以操作和/或控制第三井107中的设备。 
作业控制中心可以使用包括各个部件(如图3中所描绘的那些部件)的数据处理系统。这些部件可以是例如通信单元(即接收器301)、处理器(即CPU 303)和内存(即存储器301),所有这些部件可以通过总线可操作地连接。内存优选地被配置成存储一组或多组指令。而且,处理器单元(例如微处理器)优选地被配置成执行这些指令组中的一组或多组指令以控制例如第三井107的操作。此外,处理器单元还可以计算平均或以其他方式组合各输入,如将关于图8和9所描述的。最后,通信单元优选地作为作业控制中心157和其它油田作业部件之间的接口。因此,通信接口可被配置成从油田作业部件接收数据并将命令和/或数据发送到油田作业部件。 
图2更详细地示出了一部分井眼作业,如图1中的井眼作业。该图描绘了作业控制中心与至少两个井的协作。如上所述,作业控制中心207的目的是收集数据并控制钻井作业。井下传感器201和井口传感器203提供数据(即从井下传感器201和/或井口传感器203收集的和/或以其它方式获取的数据)。一接收到这些信息,第一通信链路205将上面提到的数据传输到作业控制中心207。 
作业控制中心207存储并且在一些情况下可选地处理和/或分析数据。在一些情况下,作业控制中心207还可以生成控制信号并通过第二通信链路209将其传送到井下装置211。例如,作业控制中心207可以使用通过通信链路205获得的数据自动生成控制信号。在另一个例子中,作业控制中心207可以给考虑信息的操作员提供该信息,然后按照需要发送控制信号。此外,在本发明的一些实施例中,作业控制中心207也可以使用经由通信链路205获得的数据给井下传感器201和/或井口传感器203提供反馈。 
图3示出了可以与图1和图2的油田作业一起使用的作业控制中心 300。接收器及数据存储器301对应于一个设备,该设备被配置成例如从传感器(即图2的201,203)或作业控制中心300内部和/或外部的其它部件接收并存储数据。接收器及数据存储器301例如可以使用磁存储设备、光存储设备、NAND存储设备、它们的任意组合等来实现。 
处理器单元303(如微处理器)被配置成处理数据(如存储在接收器及数据存储器301中的数据)、存储处理过的数据和/或生成操作图1和图2中所示的各个油田部件的命令。此外,处理器单元303可以操作诸如打印机302之类的输出设备以便例如打印出收集意见的问卷。处理器单元303也可以操作显示设备305(如监视器等)。例如,显示器305可以显示诸如图4中描绘的模板401之类的模板。决策器321可以可选地参与选择要增强的工作要素。例如,决策器可以操作键盘或鼠标(未示出)以记录估计(下文将讨论)。处理器单元303也可以将这种估计或评定等级的要素(下文将讨论)存储到接收器及数据存储器301中。 
图4-图9描绘了可用来分析各个工业(如石油天然气工业)的工作流程的信息流工具(FIT)的具体例子。更具体地,信息流工具(FIT)定义了用来评价各个作业的工作流程的方法体系。该评价估计工作流程的值的变化以及要改进的方面和工作过程(或者工作流程)中的技术差距。通常,快速筛选工具用来实现快速了解工作流程的哪些要素需要补救措施以提高值,并且快速筛选工具基于专家访问提供估计值或评定等级的要素。本发明的实施例使用模板作为得出信息并记录结果的向导。 
在一个实施例中,信息流工具(FIT)被设计成提供一种估计工作过程(或者工作流程)的值或影响并确定当前状态和期望状态之间的差距的方法。在本发明的一个实施例中,当前状态或现行状态是时间上首先发生的状态。而且,在本发明的一个实施例中,期望状态可以是时间上稍后发生或建议要发生的状态。在本发明的一个实施例中,影响是对工作流程或工作过程的值的主观估计。该影响可以是由个人给出的所有评定等级的要素的统计组合。此外,影响也可以是几个人对建立评定等级的要素的贡献的统计组合。 
在本发明的一个实施例中,该方法体系确定对工作流程的改变是如何增加值的。这是通过访问,优选地是通过对当前分析的工作流程的专家用户进行访问来进行的。该信息流工具(FIT)可用来捕捉相同组织的许多分支中遇到的共同作业问题。而且,主要优势包括理解对工作流 程要素的期望的变化或增强的建议状态以提高工作流程的成功率,并确定工作流程及其改进的相对值。 
在本发明的一个实施例中,工作流程可以由需要按特定次序执行以达到目标的一系列动作来描述,所述目标例如作出运营决定或商业决策。举例来说,首先进行测量(例如压力或温度测量)。该测量必须被发送,并且如果数据要保存以备以后参考,那么该测量必须被发送到存储器。一旦测量被保存,其必须被访问以便用于分析。只有此时才能作出对测量进行动作的决策。该动作的结果导致达到某一值。因此,工作流程可以包括例如测量、发送、存储、分析和决策的步骤。 
这些动作在信息流工具(FIT)中或在本发明的装置中描述为决策值链测量中的要素。这些要素描述接收、分析信息并对信息进行动作的步骤。它们一起可以描述任何描述的工作流程。信息流工具(FIT)因此适于执行对几乎所有类型工作流程的分析。因此,一个工作要素在与其共同工作以形成一个工作过程(或工作流程)的附加工作要素的背景下具有值。类似地,工作流程或工作过程具有总体值。总体值是与剩下的工作要素共同工作的每个工作要素的值的组合。与不执行该作业相比,总体值可以是一个绝对值。可选地,总体值可以是与第二过程形式相比的第一过程形式的值,这里第一和第二过程形式对应于工作要素的特定组合。 
为了使处理器单元(参见图3)建立改进工作流程的值,在理想情况下要建立一个基准。在本发明的一个实施例中,这是通过询问一个或多个工作流程专家或知识渊博的被访问者来完成的。知识渊博的被访问者可以指出他或她是如何评定工作流程的每一单独工作要素的每个当前状态的。知识渊博的被访问者可以在一定标度上或者在低值和高值之间(例如在1和10之间)评定当前状态。然后,请求每个专家评定如果在工作流程的每个工作要素中应用新技术和/或过程,每个单独的工作要素是如何在这些任意值之间评定等级的。可使用可选的标度。例如,本发明的示范性实施例可使用颜色标度。例如,红色可指示低值。紫色可指示高值。也可以使用其它的标度。 
如上所述,信息流工具(FIT)用来识别并评估工作流程中的各个工作要素。更具体地,知识渊博的被访问者(如专家)对当前状态和建议状态的每个工作要素进行评定。在此背景下,被评定的要素是对应于 估计值的工作要素,如由一个或多个知识渊博的被访问者使用刚刚提到的各种标度中的一种标度提供的。基准评定要素是部件和/或步骤组合(即当前状态和/或基准状态的工作要素)的一个示范性评定要素。基准影响是使用现行状态的工作流程的值的示范性估计。基准评定要素可以反映现行状态,因此,基准影响可以反映现行状态的影响。 
在本发明的实施例中,对各问题的回答被图形显示以便进行快速简单的分析。为了达到这一目标,信息流工具(FIT)指示:(i)工作流程的哪些要素在提高值时产生最大问题(并因此需要将精力放在此处);(ii)改进具有最大影响的位置处的视图;(iii)保持“差距”,该差距可通过应用先前没有考虑的技术/过程来改进;(iv)专家确定的对该工作流程的当前及未来状态或增强的建议状态的估计值;以及(v)使用简单统计方法合并许多专家的访问以分析结果来确认被访问者之间的一致性。 
在本发明的一个实施例中,指示(v)包括组合(例如通过取平均)至少两个专家估计的值变化以形成由于该至少一个工作要素造成的工作过程的值的变化。在本发明的一个实施例中,专家估计的值的变化是知识渊博的被访问者指出的工作要素的现行状态和未来(或增强的建议)状态之间的该工作要素状态的值的差。在本发明的一个实施例中,信息流工具(FIT)和本发明的方法也可以反过来应用到工作流程中已经实现的工作流程改进或建议改进中。例如,用户可以使用信息流工具(FIT)和方法对根据先前版本的工作过程(或工作流程)而增强的工作过程进行审计。这种审计可允许判断预测或估计的值变化是否与操作工作过程(或工作流程)中实际达到的值一致。 
在用户操作信息流工具(FIT)以对增强的工作过程进行审计的情况中,现行状态是时间上首先发生的状态,增强的建议状态是时间上其次发生的状态。 
信息流工具(FIT)描述 
下面部分描述了根据本发明的一个实施例的信息流工具的实施例。如上所述,信息流工具(FIT)使用访问知识渊博的被访问者得到的信息作为输入。为了促进访问过程,可使用信息流(FIT)模板。图4和图5示出了这种模板以及如何使用这种模板来从知识渊博的被访问者收集信息。 
参看图4,它示出了根据本发明的说明性实施例的信息流工具(FIT)模板401。本领域技术人员会认识到,也可以构建落在本发明范围内的其它模板。在信息流工具(FIT)模板的顶部是工作流程的一组工作流程要素400。在图4所示的实施例中,工作流程要素是测量403、数据捕捉411、数据质量421、数据存取431、数据验证441、分析员451、决策质量461、决策时机471、学习系统481和值491。前面提到的工作流程要素是以下在图6-9中讨论的本发明实施例的一个例子的一部分。 
再看图4,在该优选的实施例中,正在分析的资产(或业务部门)位置和工作流程(即与资产或一部分资产相关的工作流程)被记录在信息流工具(FIT)模板的顶部。同样,虽然未示出,访问过或待访问的联系人或专家也被列出,以便需要时可获得更多的信息。在本发明的一个实施例中,信息流工具(FIT)可以操作为处理器单元内的指令,以在例如显示器、纸张或其它可触摸介质上产生信息流工具(FIT)模板。处理器单元可以是例如图3的处理器单元(CPU)303。显示器可以是例如图3的显示器305。 
继续讨论图4,在本发明的一个实施例中,信息流工具(FIT)模板的中间部分405包括一系列与信息流的工作流程要素相关的滑条(slider bar)。也就是,信息流工具(FIT)可以显示或以其它方式给出与每个工作要素相关的滑条。信息流工具(FIT)可以将用户对这些滑条的一个或多个滑条的控制限制到所述滑条的范围内。因此,知识渊博的被访问者可以使用鼠标操作滑条来进行知识渊博的被访问者的输入。可选地,知识渊博的被访问者可以向纸质形式的信息流工具(FIT)模板添加机器可读标志,信息流工具(FIT)(或者更具体地,与信息流工具(FIT)相关的输入设备(如光读取器))可以检查机器可读标志以弄清楚知识渊博的被访问者的响应。 
图5示出了知识渊博的被访问者是如何将信息输入到信息流工具(FIT)模板上的例子。具体地,图5描绘了在个别专家已经被访问,捕捉了他或她对工作流程要素的当前状态和建议状态的评估后的图4的那个示范性模板。在图5中,专家已经指出数据捕捉507的基准评定的要素。数据捕捉507的基准评定的要素表示数据捕捉工作流程的现行状态。如图5所示,对数据捕捉的基准评定要素的基准影响是“5”。另一个专家(或提供与基准评定的要素相关的同一个专家)可以调节滑条以指示数 据捕捉509的评定的要素。如图5所示,数据捕捉509的评定的要素是“8”。如上面所讨论的,数据捕捉509的评定的要素表示知识渊博的被访问者对工作流程要素的增强建议状态的感觉值的输入。因此,由于工作要素“数据捕捉”的增强造成的工作过程(或工作流程)的值可以是8和5之间的相对差值。 
在本发明的一个实施例中,关于从知识渊博的被访问者获得输入,知识渊博的被访问者放置滑条,指示在项目之前或之后工作流程要素的状态。该项目可以涉及在工作流程要素“数据捕捉”、“数据质量”和“数据存取”中用三个增强的建议工作要素代替三个工作要素。例如,图5的信息流工具(FIT)可以收集增强的建议工作要素509的基准评定的要素。信息流工具(FIT)也可以收集与“数据质量”工作流程要素的增强的建议工作要素以及“数据存取”工作流程要素的增强的建议工作要素相关的基准评定要素,并且最终不可以改变任何一个剩余的工作流程要素。例如,图7显示的第一滑条示出先前状态792,第二滑条793示出要素已经被改进、技术已经被实施之后的状态。用斜线表示的第三滑条701指示给定要素没有变化。 
在本发明的一个实施例中,为了收集知识渊博的被访问者对增强的建议工作要素的输入,信息流工具(FIT)可以向知识渊博的被访问者发送一条(或多条)消息,请求专家估计至少一个工作要素的值的变化。消息的发送可以采用处理器单元给知识渊博的被访问者打印纸质调查问卷的形式。处理器单元例如可以是图3的处理器(CPU)303。在本发明的一个实施例中,打印可以包括给知识渊博的被访问者发传真。可选地,消息的发送可以采用给知识渊博的被访问者分发电子消息(如电子邮件)的形式,电子消息包含访问问题和从标度中选择响应的选项。 
而且,在一个实施例发送调查问卷的情况下,该实施例可以接收对应于问题的响应,并将这样的响应转换成例如离散单元的标度。该转换可以例如响应于知识渊博的被访问者返回纸质表格而发生。例如,在本发明的一个实施例中,处理器单元可以通过使用光读取器检测阴影椭圆,从而形成沿标度的单元。 
在本发明的一个实施例中,工作要素(例如图4-7中显示的工作要素)可以是互相独立的。而且,这些工作要素可以遵循从测量到值的顺序路径。为了改进工作流程,应该考虑一些或所有的工作要素。虽然通 过只改变工作流程的一个工作要素就可以得出一个值,但是信息流工具(FIT)也允许查看各个工作要素的依赖性。例如,如果需要时数据不能被访问,则改进分析工具或传感器到市场上可用的最好分析工具或传感器是不起作用的。因此,当改变的工作流程要素与每个剩余工作流程要素中的一个工作要素匹配时,知识渊博的被访问者应用对改变的工作流程要素的估计。 
图4还说明了用于获得假设、资格和其它关于知识渊博的被访问者的一个或多个响应的信息的一部分。特别是,优选地存在注释用的空间,以便其它人可以理解被访问者以他或她的方式进行响应的原因。这是记录被访问者对应用新技术和/或过程的意见的地方。例如,被访问者可以在靠近图例“当前状态”的部分452中报告现行状态信息。此外,被访问者可以在靠近图例“期望状态”的部分453中报告关于期望状态的意见。被访问者可以使用笔和纸,例如将意见等插入前述部分(即452,453)。此外,被访问者可以使用例如连接到图3的处理器(CPU)的键盘输入信息。因此,在审计阶段可以有更多的信息可用,利用这些信息可以深入理解关于估计的值变化与观察的值变化相符或不同的原因。 
通过举例而非限制,可以记录到前述部分(即452,453)中的信息的例子包括:(i)对工作流程的定量和定性好处以及所做的改进,它们是例如效率、减少的停机时间、加快的生产(accelaratedproduction)、增加的最终采收率和包括规章或服从的安全性的值度量;(ii)效率,它是带来运作支出降低、节约资金支出或改进资金效率及井或设施利用的相同活动或决策;(iii)减少的停机时间,它最小化损失或延缓生产或避免降低到低于原始生产目标;(iv)加快的生产,它超过原始生产目标;(v)增加的最终采收率(ultimate recovery),它通过降低经济限制或以其它手段超过现场寿命(field life);以及(vi)HES(健康环境安全)好处,它包括通过阻止溅洒、泄漏、损害、不服从或资金设备损失来避免处罚。 
图6-9示出根据本发明的一个实施例的例子。本领域技术人员会认识到,图6-9只是出于示范性目的提供的,因此不应该被解释为是以任何方式限制了本发明的范围。 
如上述讨论,信息流工具(FIT)用来分析工作流程。图6示出了示范性工作流程。 
以下描述图6所示的当前示范性工作流程的工作流程要素,它使用来自远程传感器的数据对石油&天然气资产作出决策: 
a)测量601:这表明现场用来捕捉与工作流程相关的信息的仪器和传感器的数目。传感器的例子是井下压力测量、沙子体积分析、井流速、生产日志等。 
b)数据捕捉611:这是如何收集数据的度量。极端情况是,在剪贴板上人为捕捉数据并将其传送到办公室与数据自动获取、传输、加时间戳并存储在电子数据库中。 
c)数据质量621:它也根据与特定应用的相关性描述数据的质量。极端情况是,根据间接测量(例如从管头压力测量中计算底孔压力)计算的测量值与得到期望变量的直接或分布测量。 
d)数据存取631:这是从存储器中存取数据的容易程度的度量。极端情况是,个人通过检查存储在各个地方的多个纸质文件来手动地存取数据与具有数据可被推向用户的普通电子系统。 
e)数据验证641:这是验证程度的度量。它也是在传送到工作流程之前为准确性考虑数据需要多少净化和验证的度量。极端情况是,不检查数据与自动验证数据。一些控制系统允许对过程变量设置限制,并且当变量超出设置限制时警告用户。 
f)分析员651:这是对数据进行分析的类型度量。极端情况是,使用经验分析与数据被推向为工作流程设计的应用(例如识别海面上(outlying)井性能或确定并跟踪设备故障的应用)。 
g)决策质量661:这是具有作出正确决策的正确信息的度量或作出高质量决策的似然率。极端情况是,具有导致不好决策的差的数据与具有作出良好决策的正确数据和过程。 
h)决策时机671:这是作出及时决策的度量。极端情况是,当时间允许时通常被动地做出决策以及作出对运行效率、减小停机时间、加快生产、降低运作成本或避免管理违例有影响的实时、及时或主动决策的能力。自动化数据移动允许用户有更多的时间分析并做出更好的决策。 
i)学习系统681:这是用于辅助操作并改善决策质量和决策时机的一系列类型的系统。这些一般是监控、分析或挖掘数据以有助于做出决策的工具。极端情况是,提高决策质量和时机的工具与只增加用户对运作的知识的系统。 
j)值691:这是由工作过程(或工作流程)改进或技术捕捉的潜在值的量的度量。用另一种方式讲,值691表示给定状态(即当前状态或期望/建议状态)下的工作过程或工作流程的总体值。 
k)当前状态:这是对应用新技术或过程之前的给定工作流程要素的状态的描述。 
l)期望状态:这是对应用新技术或过程之后觉察的工作流程要素的描述。 
                资产评估的访问步骤 
继续本示例,一旦已经识别工作流程和各个工作流程要素,并且已经产生信息流模板,则从一个或多个知识渊博的访问者获得信息。如已讨论的,要捕捉填充FIT模板(包括其所有工作要素)所需的信息,需对一个工作流程专家或若干专家进行访问。在本发明的一个实施例中,该访问覆盖了对FIT工具和其目标的描述。同样,该访问也捕捉还没有被实施的工作流程的现行状态和期望状态,以及潜在值或其它值的估计(如前面解释的使用适当的值度量)。 
FIT访问示例 
下面的例子描述使用和理解该工具的简便性。 
FIT示例 
参看图7,图7示出了使用FIT工具就图6所示的工作流程进行访问获得的结果的示例。被访问者被问及应用某种新技术是如何可能改进一特定工作流程(例如图6中的工作流程)的。注意在本示例中,新技术不改变或更新任何数据源(传感器)(即表示为“测量”的工作要素);因此,访问者引导被访问者回答该问题为没有变化。相应地,信息流工具(FIT)将工作要素测量(Measurement)描述为“无变化”(见滑条701)。 
通过浏览信息流工具(FIT)模板,可以看出除了测量工作流程要素之外,被访问者看见所有工作要素都有一小的改进。所有这些小的改进可能使总值稍微增大,如由与当前状态相关的“值(value)”工作要素和与期望状态相关的“值”工作要素之间的差值(见图7的792和793)表示的。(根据被讨论的工作流程,该值可能是几千美元到几百万美元)。最大的差距在学习系统781中;也就是说,被访问者相信工作流程的该工作要素会从该技术的应用中受益最多。 
FIT访问-观察值差距改进 
不是看每个单独的FIT屏幕(即信息流工具(FIT)模板上单个被访问者的访问结果),可使用图8的示范性信息流工具(FIT)模板。关于图8,假设在该评估过程中访问了6个人(即知识渊博的被访问者)。图8总结了这6个FIT访问的结果。为了构建该图表(即图8所示的图表),当前状态回答和期望状态回答(例如图7模板的列中的第一滑条和第二滑条)之间的距离从指导数(guidance number)中取出。信息流工具(FIT)可以合并来自至少两个知识渊博的被访问者的多个专家估计的值变化。这允许容易地看到由于采用相关的增强的工作流程,资产组观察到最大的值增加的位置。从图8可看出,在该特定示例中,数据存取831是观察到的改进最大的工作流程要素。 
在本发明的一个实施例中,图8所示的每一滑条对应于6个被访问者中每个被访问者对每个工作要素的值的累积变化。例如,“数据存取”工作要素包括累积和19。该值是通过将6个被访问者中每个被访问者的各个值变化(即4,4,1,4,2,4)相加获得的。 
图9示出了6次FIT访问的基本统计分析。更具体地,图9是图8所示的数据的可选表示。更具体地,图9示出了每个工作要素的值变化的平均方差和标准偏差951。例如,图9示出了来自访问的最大方差涉及数据存取931。相对高的方差可能暗示“数据存取”是不一致性最大的区域,其中例如被访问者3相信工作流程会给该要素增加最小值(见图8)。然而,对由于应用所述工作流程学习系统981要素预见值会增加的不一致性很小。 
可以认为该工具是描述通过采用新技术/过程石油天然气资产可实现的益处的工具。例如,工作流程可描述当前油田作业、不连续的油田作业及建议的油田作业。具体讲,该工具/方法体系的目的在于定义:通常的作业问题;成功所需的工作流程要素;及工作流程的值的估计。 
该工具也可以用于其它用途。例如,该工具可以用来评估石油天然气资产,其特定目的是定义工作流程中需要修理哪些要素。其它潜在的用途包括:(i)基于由FIT记录的差距或估计的值变化确定哪些产品最适合解决特定问题及(ii)将注意力集中于产品组合(productportfolio)中的缺点地区以使研究基金针对用户改进他们的特定工作流程过程所需要的。此外,该工具允许快速、简单且直观的过程来理 解工作流程中表现差的要素在哪里,从而理解需要解决哪些要素。 
图10示出了描述本发明的步骤的流程图。在本发明的一个实施例中,下面讨论的一个或多个步骤可以被省略、重复和/或以与图10所示的顺序不同的顺序执行。因此,图10所示步骤的特定排列不应该被解释为限制了本发明的范围。 
在步骤110中,识别组成工作过程的多个工作要素。在步骤120中访问一个或多个知识渊博的被访问者以确定所述多个工作要素的现行状态和增强的建议状态。理想地,在步骤130中工作要素的这些现行状态和建议状态被可视地显示(参见例如图4)。在步骤140中,由于工作要素从现行状态改变为增强的建议状态造成的工作过程的值的变化被估计并被显示。例如,信息流工具(FIT)可以将值的变化显示为滑板的两个滑条(参见例如图7的值现行状态792和值增强的建议状态793)。在任选步骤150中,选择其估计对提高工作过程的总体值有最大影响的一个或多个工作要素。 
所估计的具有最大影响的工作要素可以有相应的估计值,该估计值大于第二工作要素的估计值。例如,参考图9,在数据存取931的平均估计值和数据验证941的平均估计值之间,估计具有最大影响的工作要素是数据存取931。同样,例如在学习系统981的平均估计值和决策时机971的平均估计值之间,估计具有最大影响的工作要素是学习系统981。因此,对提高总体值有最大影响的是工作流程中第一对工作要素的估计的值变化与第二对工作要素的估计的值变化相比较大的那个。 
然后,在步骤160中,可选地增强所选的这些工作要素以提供相对于包括具有现行状态的工作要素的第一工作过程,具有增强的值的第二工作过程。如果访问许多知识渊博的被访问者,则可产生统计数据,统计数据可被显示以表示工作要素的现行状态和建议状态的估计的偏差和相对方差,以及现行工作过程和增强的建议工作过程的相对值。图11示出了一种评估一项作业(如图1和图2的油田作业)的工作流程的方法。使用该方法,可将该作业分解成若干要素,然后选择用于每个要素的各种技术以最优化该作业。 
如图11所示,步骤1102包括识别当前系统。例如,图1和图2的系统是用来测量生产流的油田作业。步骤1104识别该作业的当前系统或工作流程性能。同样,在步骤1106中识别当前系统或工作流程的工 作流程要素。工作流程要素可以是物理部件和作业方法,例如数据测量(同样参见例如图4的401,411,421,431,441,451,461,471和481)。在步骤1108也获得用于当前系统的每个工作流程要素的当前技术或工作要素。例如,数据捕捉要素(411)的技术或工作要素会是图3的数据存储器(301)。用于每个工作流程要素的替换数据技术(即替换的工作要素),如用于图4的工作流程要素(411)的所有纸张,也在步骤1109中确定。然后,可以在步骤1110中以一标度对这些技术分等级,如图4的中间部分405描述的。该分等级过程可以主观确定,例如通过访问,或者客观确定,例如通过自动化的计算机。该分等级过程可以将一个工作要素的等级和一个工作要素相关联。因此,工作要素等级可以是从标度中选择的一个数。 
通过分析工作流程要素和技术或工作要素,可以生成修改的系统。为此,为每个工作流程要素选择的技术或工作要素在步骤1112中从用于每个工作流程要素的当前技术和替换技术中选择。优选地,在步骤1112中,每个选择的技术的等级至少与当前技术的等级一样高。然后在步骤1114中,可基于所选的技术确定修改的系统性能或提高的建议值。在步骤1116中,修改的系统性能或提高的建议值可以与当前系统性能比较以确定增量值或值变化。在步骤1118中,可以重复该操作直到达到期望的增量值(如值变化)或期望的系统性能。在步骤1120中,可选地对增量值或值变化进行评估以判断其是否满足预定准则。如果满足,则在步骤1122中,基于一个或多个工作要素的修改系统可得以实现。该过程可以按照希望进行重复。 
本发明还包括利用上述方法的装置或计算机工具。本领域技术人员使用以上描述的方法可容易地创建这种工具。本发明还包括计算机可读介质,该可读介质包括用于在计算机上执行上述方法的指令。尽管在前述说明书中,已经关于本发明某些优选的实施例描述了本发明,并且出于说明的目的给出了许多细节,但对本领域技术人员显而易见的是,本发明可被改动并且本文描述的某些其它细节可被改变而不偏离本发明的基本原理。例如,代替使用滑条分配的定性值或者除了这些定性值之外,可以确定定量值。可使用各算法基于分配给每个工作要素的各个值来加权并编辑(compile)定量值估计。 
尽管已经参考有限数量的实施例描述了本发明,但受益于本公开的 本领域技术人员会认识到,可以设计不偏离如本文公开的本发明范围的其它实施例。因此,本发明的范围应该只受随附权利要求书的限制。 

Claims (8)

1. 一种用于识别用于从井下油藏提取烃的工作过程的工作要素的方法,所述工作要素被增强以提供对增强所述工作过程的总体值的最大影响,所述方法包括:
(a)识别所述工作过程的多个工作要素,其中,所述多个工作要素包括与所述工作过程的工作流程相关的测量,并且其中所述测量指示用于捕获与所述工作流程相关的信息的仪器和传感器的数目;
(b)访问一个或多个知识渊博的被访问者,并确定所述多个工作要素的现行状态和增强的建议状态;
(c)显示所述多个工作要素的所述现行状态和增强的建议状态;和
(d)基于所述多个工作要素从所述现行状态到所述增强的建议状态的增强,估计并显示所述工作过程的值的变化。
2. 根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
(e)选择所述多个工作要素中对增强所述工作过程的总体值有最大影响的一个或多个工作要素;和
(f)增强在步骤(e)中选择的所述一个或多个工作要素以增强所述工作过程。
3. 根据权利要求1所述的方法,其中所述多个工作要素包括测量、数据捕捉、数据质量、数据存取、数据验证、分析员、决策质量、决策时机和学习系统中的至少一个。
4. 根据权利要求1所述的方法,其中所述多个工作要素是通过访问油田作业的操作员选择的。
5. 根据权利要求1所述的方法,其中所述多个工作要素中的至少一个要素是自动选择的。
6. 根据权利要求1所述的方法,其中所述多个工作要素是通过访问知识渊博的被访问者来选择的。
7. 根据权利要求1所述的方法,其中所述多个工作要素中的至少一个是用于数据捕捉的技术。
8. 根据权利要求1所述的方法,其中所述多个工作要素中的至少一个在井眼作业中加快生产。
CN2006800442369A 2005-09-26 2006-09-26 识别从井下油藏提取烃的工作过程的工作要素的方法 Expired - Fee Related CN101501590B (zh)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US72095305P 2005-09-26 2005-09-26
US60/720,953 2005-09-26
US11/527,761 US7565305B2 (en) 2005-09-26 2006-09-25 Apparatus and method to estimate the value of a work process and determine gaps in current and desired states
US11/527,761 2006-09-25
PCT/US2006/037209 WO2007038405A2 (en) 2005-09-26 2006-09-26 Apparatus and method to estimate the value of a work process and determine gaps in current and desired states

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101501590A CN101501590A (zh) 2009-08-05
CN101501590B true CN101501590B (zh) 2013-06-12

Family

ID=37900346

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2006800442369A Expired - Fee Related CN101501590B (zh) 2005-09-26 2006-09-26 识别从井下油藏提取烃的工作过程的工作要素的方法

Country Status (9)

Country Link
US (1) US7565305B2 (zh)
EP (1) EP1934748A4 (zh)
CN (1) CN101501590B (zh)
AU (1) AU2006294883B2 (zh)
BR (1) BRPI0616406A2 (zh)
CA (1) CA2623877C (zh)
EA (2) EA200800951A1 (zh)
NO (1) NO20081831L (zh)
WO (1) WO2007038405A2 (zh)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8291979B2 (en) * 2007-03-27 2012-10-23 Schlumberger Technology Corporation Controlling flows in a well
US9175547B2 (en) 2007-06-05 2015-11-03 Schlumberger Technology Corporation System and method for performing oilfield production operations
US8006757B2 (en) * 2007-08-30 2011-08-30 Schlumberger Technology Corporation Flow control system and method for downhole oil-water processing
US7814976B2 (en) * 2007-08-30 2010-10-19 Schlumberger Technology Corporation Flow control device and method for a downhole oil-water separator
US20100073373A1 (en) * 2008-09-23 2010-03-25 International Business Machines Corporation System and method to model application maturity
US9014827B2 (en) * 2010-01-14 2015-04-21 International Business Machines Corporation Dynamically generating a manufacturing production work flow with selectable sampling strategies
RU2597037C2 (ru) 2012-06-28 2016-09-10 Лэндмарк Графикс Корпорейшн Способ и система выбора скважин для добычи углеводородов, подлежащих реконструкции
US10465674B2 (en) * 2012-07-26 2019-11-05 Hp Indigo B.V. Method and system for determining a pump setpoint
US20140214476A1 (en) * 2013-01-31 2014-07-31 Halliburton Energy Services, Inc. Data initialization for a subterranean operation
US10776736B2 (en) * 2015-03-05 2020-09-15 Tata Consultancy Services Limited System and method for managing digital maturity of an organization
US10794153B2 (en) * 2015-04-19 2020-10-06 Schlumberger Technology Corporation Rescheduling one or more tasks of a digital plan associated with subsystems of a wellsite based on the wellsite's state
DE102020213823A1 (de) 2020-11-03 2022-05-05 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum Substituieren oder Konfigurieren einer Prozesseinheit in einem Werksprozess sowie System zum Substituieren oder Konfigurieren einer Prozesseinheit in einem Werksprozess

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1435781A (zh) * 2003-02-24 2003-08-13 杨炳儒 一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法
CN1648408A (zh) * 2004-09-20 2005-08-03 张复彦 石油天然气钻井作业监控管理系统

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6161101A (en) * 1994-12-08 2000-12-12 Tech-Metrics International, Inc. Computer-aided methods and apparatus for assessing an organization process or system
US6411936B1 (en) * 1999-02-05 2002-06-25 Nval Solutions, Inc. Enterprise value enhancement system and method
US20020010563A1 (en) * 1999-06-15 2002-01-24 S. Michael Ratteree Method for achieving and verifying increased productivity in an industrial process
US20030004778A1 (en) * 2001-05-10 2003-01-02 Gareau Brian R. Computer architecture and computer iplemented and/or assisted method of performing a cultural assessment of an organization and making improvements thereon
US7136792B2 (en) * 2001-07-20 2006-11-14 International Business Machines Corporation Computerized method and system for maturity assessment of business processes
WO2003027935A1 (en) * 2001-09-28 2003-04-03 Arthur Allan Anderson Expert systems and methods
US7035809B2 (en) * 2001-12-07 2006-04-25 Accenture Global Services Gmbh Accelerated process improvement framework
US20040034543A1 (en) * 2002-01-15 2004-02-19 Koninklijke Ahold Nv Methodology to design, construct, and implement human resources business procedures and processes
US7822658B2 (en) * 2002-06-04 2010-10-26 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Dynamic prioritization of activities
US20040030563A1 (en) * 2002-08-09 2004-02-12 Porcari John C. Portal value indicator framework and tool
US20040117234A1 (en) * 2002-10-11 2004-06-17 Xerox Corporation System and method for content management assessment
US20050137950A1 (en) * 2003-12-17 2005-06-23 International Business Machines Corporation Method and apparatus for a value framework and return on investment model
US20060080326A1 (en) * 2004-10-07 2006-04-13 General Electric Company Method for reengineering of business processes
US7243735B2 (en) * 2005-01-26 2007-07-17 Varco I/P, Inc. Wellbore operations monitoring and control systems and methods
US20070078693A1 (en) * 2005-08-12 2007-04-05 Raymond Kaelin Method of Process Review and Solutions Development

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1435781A (zh) * 2003-02-24 2003-08-13 杨炳儒 一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法
CN1648408A (zh) * 2004-09-20 2005-08-03 张复彦 石油天然气钻井作业监控管理系统

Also Published As

Publication number Publication date
EP1934748A2 (en) 2008-06-25
EA200800951A1 (ru) 2009-08-28
US20070078703A1 (en) 2007-04-05
NO20081831L (no) 2008-06-26
WO2007038405A3 (en) 2009-04-23
EP1934748A4 (en) 2010-09-08
WO2007038405A2 (en) 2007-04-05
CA2623877A1 (en) 2007-04-05
BRPI0616406A2 (pt) 2011-06-21
EA201300751A1 (ru) 2014-03-31
AU2006294883B2 (en) 2010-01-21
CA2623877C (en) 2015-01-20
AU2006294883A1 (en) 2007-04-05
US7565305B2 (en) 2009-07-21
CN101501590A (zh) 2009-08-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101501590B (zh) 识别从井下油藏提取烃的工作过程的工作要素的方法
Rui et al. Development of industry performance metrics for offshore oil and gas project
US10577894B1 (en) Systems and methods for analyzing resource production
US11466554B2 (en) Data-driven methods and systems for improving oil and gas drilling and completion processes
US10329881B1 (en) Computerized method and system for improving petroleum production and recovery using a reservoir management factor
Otis et al. A process for evaluating exploration prospects
US8332153B2 (en) Method and system for monitoring a drilling operation
US10370940B2 (en) Systems and methods for subsurface oil recovery optimization
Simpson et al. The application of probabilistic and qualitative methods to asset management decision making
CN102007504A (zh) 工作流程自动化、自适应和集成的系统及方法
US20130226672A1 (en) Production by actual loss allocation
Bratvold et al. I would rather be vaguely right than precisely wrong: A new approach to decision making in the petroleum exploration and production industry
KR102626365B1 (ko) 시공 현장 통합안전 관리 시스템
Campbell-Phillips A critical assessment of digital oilfield implementations in the middle-east
Ortiz Volcan et al. A methodology to assess uncertainties and risks in heavy oil projects
Klie et al. Automated Lease Operating Statements for Cost Optimization and Reserve Evaluation Using Artificial Intelligence
Ortiz Volcan et al. A life cycle approach for assessing production technologies in heavy oil well construction projects
Lin et al. Uncertainty analysis of production decline data
Orellana Application of Data Mining to Predict and Assess the ROP Response
Moore et al. Applications of Risk Analysis in Petroleum Exploration and Production Operations
Kaleem et al. Taking a byte out of costs
Reserves 3 Risk Analysis of Exploration Prospects

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20130612

Termination date: 20150926

EXPY Termination of patent right or utility model