Stick-Slip Detection and Friction Factor Testing Using Surface-Based Torque and Tension Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently, there has been a strong push towards automation and the use of real-time models in the drilling industry. However, it has been recognized that these new methods require a drastic improvement in the quality of sensor data gathered at the rig. In this paper, we investigate how accurate measurement of drill pipe torque and tension at the surface can be used to diagnose downhole conditions. A surface-based torque and tension sub was used to perform measurements while drilling several extended reach horizontal wells in the Dilly Creek area of the Horn River Basin. A filtered version of surface torque was used to calculate a stick-slip metric which was compared to stick-slip measurements using a downhole tool. The results show that there is reasonable correlation between surface and downhole metrics, but the correlation is highly dependent on torque filter stop frequency. A comparison is also performed between the hookload measured with a deadline sensor and the tension measurement from the surface sub. The results show a systematic discrepancy of approximately 5% that is likely due to sheave friction. A commercial torque and drag software package is used to show that values for casing friction factor may be underestimated if sheave friction is present but ignored in the analysis.
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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 ».