New Aspects of Torque-and-Drag Modeling in Extended-Reach Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The length and inclination of wells have increased significantly the past decades. The record horizontal departure today is about 11 km from the platform. Because of this evolution the number of offshore platforms to drain a field has been significantly reduced. Excessive torque and drag can be critical limitations in extended-reach drilling (ERD). Torque and drag modeling is regarded as an invaluable process to assist in well planning and to predict and prevent drilling problems. It discusses how to use torque and drag calculations and measurements to plan long-reach well profiles, to execute drilling operations that minimize torque and drag effects, to monitor hole cleaning, and to plan jarring operations. Torque and drag models have proven to be useful in all three stages of an extended reach well: planning, drilling and post-analysis. During planning phase the models are used to optimize the trajectory design to minimize the torque, drag and contact forces between drillstring and borehole wall. Used together with monitoring of hole conditions during drilling, T&D models are particularly useful in diagnosing hole cleaning problems, impending differential sticking, and severe doglegs as well as determining the possibility of reciprocating casing during cementing operations. In post-analysis the models help to determine true causes of hole problems that previously were unexplained or attributed to other factors such as mud weight, mud chemistry or problem shales. In this study a general overview on most of the available literature on the subject is presented. Different models that have been developed for torque and drag predictions along with pros and cons of the models will be discussed and the validity will be checked by applying the model for one field case study from an ERD well in North Sea. The field case also demonstrates the challenges and importance of buoyancy effects and well path effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».