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World File Search System管柱
石油和天然气井服务的审计程序
• 压裂（压裂作业） • 射孔 • 挤水泥（如果用于修复套管则应纳税） • 修井以刺激生产 • 酸化地层 • 测井 • 钻得更深 • 回塞 • 完井 • 永久封堵和放弃（临时的应纳税） • 拔出和重新设置套管衬管（如果用于修复套管柱则应纳税） • 在完井或修井中安装套管衬管 • 钻出塞子 • 人工举升的初始安装（转换/重新安装应纳税） • 运行井底炸弹 • 抽吸以刺激生产 • 喷射以提高产量或采收率 • 砾石充填 • 对地层进行热油处理 • 注入化学品以刺激生产或去除被移除产品中的杂质（例如酸、乳化剂或氮气）
r 使用通道流进行绝对粘度测定
美国国家标准局对水的质量进行的研究始于 1931 年左右，当时由 E. C. Bingham 主持的一个委员会建议做出新的测定。工作断断续续地进行着，直到 1952 年，瑞典、科和戈弗雷 [1] 发表了他们的工作成果，将 20°C 时水的粘度建议值从 1.005 厘泊 (cP) 改为 1.002 cP。1957 年，克斯利指出，之前的所有测量都是通过非常相似的实验进行的，有可能是一个未知的系统误差影响了所有结果。当时，开始了两种不同的绝对测量工作。其中一项实验是测量充满液体的球体扭转振动的周期。另一项实验是测量毛细管上水龙头处的压力。这两个实验再次断断续续地进行着。1959 年，Kearsley 发表了对扭球粘度计的分析 [2]。该项研究的结果发表在相邻的论文 [3] 中。1968 年，我们决定构造一个精确的通道，以避免测量小管柱的半径和半径分布时遇到的一些困难。根据计量部门的 T. R. Young 先生的建议，我们决定采用将两个圆柱形杆压在平板上形成的通道。这一建议促成了这项工作
人工智能和大数据对尼日利亚石油和天然气行业的影响
摘要 — 本文探讨了人工智能和大数据的概念及其对石油和天然气行业的影响。人工智能是指具有可以执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的概念。其中一些任务包括视觉感知、语音识别、决策和语言间翻译等。“大数据”或大数据分析是一个术语，通常用于描述巨大或有点压倒性的数据量，这些数据量超出了人类和传统软件在可接受的时间和价值内处理的能力。这两个概念之间有很大的接口。人工智能并不是独立的；它需要大数据来提高效率。人工智能和大数据对不同的行业和组织产生了巨大的影响。在石油和天然气行业，数据记录传感器的安装越来越多，因此在行业的勘探、钻井和生产方面都需要数据采集。该行业正在逐渐利用这一庞大的数据集，通过使用支持人工智能的工具和软件对其进行处理，以做出明智的决策，从而提高行业运营的效率。这些领域包括地震和微地震数据分析、油藏描述和模拟改进、缩短钻井时间、提高钻井安全性、优化泵性能等等。上面列出的一些解决方案已经在尼日利亚成功实施，主要是由国际石油公司实施，其他一些领域也受到了影响：管理资产完整性、使用 RFID 进行钻井作业管柱计数以及 DPR 的许可和许可证系统。该行业已经完全接受了人工智能和大数据概念，更多创新解决方案的前景非常光明。然而，尤其是在尼日利亚，仍存在一些挑战。这些挑战包括缺乏本地熟练劳动力、数据文化差、行业运营区域的安全挑战、高质量数据的可用性有限以及理解概念的复杂性。