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J-GLOBAL ID：202202233151897087   整理番号：22A0105397

水圧破砕中の早期スクリーンアウトのリスク評価と管理のためのBayes信念ネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

A Bayesian Belief Network Model for the Risk Assessment and Management of Premature Screen-Out during Hydraulic Fracturing

著者 (5件)： Zio Enrico (Centre de Recherche sur les Risques et les Crises (CRC), MINES ParisTech/PSL Universite Paris, Sophia Antipolis, France) ,  Zio Enrico (Department of Energy, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Zio Enrico (Eminent Scholar at the Department of Nuclear Engineering, Kyung Hee University, Seoul, South Korea) ,  Mustafayeva Maryam (Department of Management, Economics and Industrial Engineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Montanaro Andrea (Kwantis)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 218  号： PA  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水圧破砕は,石油とガス生産強化のための,従来の貯留層と従来の貯留層の両方で,十分に完成する技術である。しかし,それは,穿孔または類似の制限流れ領域を横断するプロパントブリッジにより起こる,早期スクリーンアウトの不都合な結果をもたらす。本研究の目的は,リスクシナリオを特定し,最良のリスク軽減戦略を決定するために,スクリーンアウト発生のリスクを定量化することができる解析の新しいフレームワークを提案することである。早期スクリーンアウト問題をリスクマネジメントと制御プロセスの中で扱い,初期スクリーンアウトリスクの定性的および定量的評価を,Bayes信念ネットワークで構造化される特徴,イベントおよびプロセス分析によって行った。BBN確率は,完全な不確実性と感度解析を受ける。感度解析はSobolの分散分解法によって行い,BBNの最も影響力のある確率は出力の不確実性を低減するために再推定した。最後に,リスク軽減計画をリスク重要度尺度を用いて定式化し,最適リスク低減行動を決定するリスクシナリオと費用便益分析を同定し,開発した枠組みを垂直井の事例研究に適用した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 石油 ,  不確実性 ,  感度解析 ,  費用効果分析 ,  採ガス ,  リスク管理 ,  事例研究 ,  *水圧破砕 ,  定式化 ,  *リスク評価
準シソーラス用語： *ネットワークモデル ,  *信念ネットワーク ,  リスク低減 ,  貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 早産スクリーニング ,  リスク評価 ,  Bayes信念ネットワーク ,  エキスパート確率導出 ,  Sobolの指標 ,  Bayesネットワークのロバスト性 ,  リスク重要度対策 ,  シナリオ解析

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 水圧破砕 ,  早期 ,  スクリーン ,  リスク評価 ,  信念ネットワーク ,  モデル