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Enregistrement W1980554136 · doi:10.2118/105730-ms

Lubricants Enabled Completion of ERD Well

2007· article· en· W1980554136 sur OpenAlexaff
Jonny Holand, S.A. Kvamme, Tor Henry Omland, Arild Saasen, Knut Taugbøl, John Jamth

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lubricants are often added to the completion or drilling fluid, in order to reduce friction between tubular equipment run into the well, and the wall of the well. This paper shows in detail how the addition of a lubricant to an oil based drilling fluid affected the lubricity significantly in the second of two comparable drill pipe runs, resulting in historically low coefficients of friction. The use of an ultra-low viscosity drilling fluid resulted in a clean metal to metal contact between the casing and the drill pipe, which caused high static friction. The selected lubricant was designed to stick to metal surfaces, and the result showed that the lubricant had a significant effect on both torque and drag forces. In the drilling phase, the apparent static friction factor decreased from 0.23 to 0.13 and the dynamic friction factor from 0.13 to 0.11. Comparing the two 8 ½" sections drilled, the average off-bottom torque was reduced by 25 % after adding this specific lubricant to the drilling fluid. In selecting the lubricant, different lubricants were tested using a novel laboratory instrument capable of measuring the coefficient of friction at elevated pressure and temperature. These laboratory measurements proved to be consistent with the observed effect of the lubricants in the field.

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 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 enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,247

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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