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Enregistrement W1967350463 · doi:10.2118/148947-ms

An Innovative Approach for Pore Pressure Prediction and Drilling Optimization in an Abnormally Subpressured Basin

2011· article· en· W1967350463 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Unconventional Resources Conference · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrillingPetroleum engineeringRate of penetrationGeologyStructural basinDrillDrill bitComputer scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Up to now, an indirect generalized method to predict pore pressure under subpressured conditions has not been reported in the literature. In this work, an innovative procedure is presented for estimation of pore pressure and optimization of wells drilled in the abnormally subpressured Deep Basin of the Western Canada Sedimentary Basin (WCSB). The procedure starts with detailed evaluation of 5 wells drilled in a township that covers the study area. Pore Pressure was calculated from Sonic Logs and the Modified D Exponent using Eaton’s Method (Eaton, 1975), which proved to be the most effective approach for abnormal subpressured conditions over a variety of methods tested (Contreras et al., 2011). The optimization procedure was carried out using the Apparent Rock Strength Log (ARSL), which is an effective indicator of formation-drillability and very sensitive to the pore pressure. Next, optimization of individual sections in each well was carried out to determine the optimum types of bits and operational parameters for the lowest cost of drilling. An artificial intelligence function was implemented to set up the optimum combination of parameters in such a way that the rate of penetration (ROP) (m/h) was increased after a number of simulation runs while controlling the bit wear. Especial attention was focused on tight gas reservoirs for selection of the most suitable parameters that increase the quality of drill cuttings. It was concluded that the rollercone bit IADC 547 with at least 0.73 horsepower in the bit per square inch provides the best quality of cuttings for the Nikanassin Group. This is of paramount importance for increasing accuracy in the quantitative determination of permeability and porosity from cuttings particularly in those tight gas reservoirs where the amount of cores is very limited. It is concluded that wells in the Deep Basin of the WCSB can be drilled efficiently with 7 bit runs while keeping the cuttings quality, bit wear and well stability at a significantly high average ROP of 13 m/h. Another conclusion is that the normal trend methods from sonic logs are the most effective approach when dealing with an abnormally subpressured basin.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle