New Approach in Real-Time Bit Wear Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Challenging wells have been drilled recently utilizing advanced real time tools and techniques to optimize drilling operation while reducing risk and increasing safety. Moreover, the real time tools and techniques help identify upcoming drilling problems using real time data before they occur. Real time drilling analysis begins when real time drilling data are available and transmitted to the office locations via a remote server. The data can then be interpreted and analyzed by the engineers implementing various models for appropriate decision making. Lately, real time bit wear estimation has been a challenge in drilling a well to reach to the highest drilling performance and avoid bringing serious problems to the bit. It has been shown that the combination of Mechanical Specific Energy (MSE) and drilling rate models can be used for real time bit wear estimation while drilling. As MSE does not take the bit wear effect into account while drilling rate or rate of penetration (ROP) models do, their difference can be used to monitor and identify bit wear status while bit is in the hole. This paper demonstrates a new form of a developed model to predict bit wear status while drilling which is built by combining rock energy (MSE) model with a newly developed drilling rate model for roller cone bits as well as a previously developed model for PDC bits. Rock confined compressive strength (CCS) is obtained from ROP models and used in conjunction with MSE values to predict bit wear trend. Several bit run sections from offset wells in Alberta, Canada were tested utilizing the model and final results are compared with the reported bit wear outs from the field. Encouraging results show that this methodology can be applied to detect changes in drilling efficiency by monitoring bit wear trend in real time while drilling.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».