Real-Time Bit Wear Optimization Using the Intelligent Drilling Advisory System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Real-time tools and techniques have recently been used in drilling operations to minimize time and cost, thus improving drilling performance. The real-time drilling data transmission and analysis, from a remote server to an office location, plays an important role in the drilling optimization process. The drilling engineers can provide their expert opinions to the rig personnel, thus increasing drilling efficiency as well as reducing the associated risks. It has been shown that associated drill bit problems can greatly affect total drilling efficiency. Among them, bit wear while the bit is still in the hole can highly influence the operation if it is not properly analyzed. This paper describes the real-time application of a developed model for bit wear analysis. The model was developed based on the differences between rock energy models, Mechanical Specific Energy (MSE), and rock drillability from rate of penetration models. It has been modified and implemented as an engineering module in the newly developed software, Intelligent Drilling Advisory system (IDA's), and is used to estimate real-time bit wear for both rollercone and PDC bits. The drilling data is retrieved by the software from a remote server for the analysis. The data is subsequently quality controlled before calculating instantaneous bit wear while the bit is in the hole. In this study, bit runs for two offset wells in Alberta, Canada, will be analyzed in detail using the software module. Similarities between the recorded bit wear outs reported in the field and the simulation results indicate that the procedure can be used for bit wear estimation with good accuracy. This engineering software module could be used to identify unnecessary tripping which will result in time and cost reductions as well as an additional tool to aid in estimating bit wear status while drilling.
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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 ».