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Enregistrement W1986481938 · doi:10.2118/92195-ms

Casing Directional Drilling Using a Rotary Steerable System

2005· article· en· W1986481938 sur OpenAlexaff
Robert Strickler, Todd Mushovic, Tommy Warren, Bill Lesso

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasingDrillingMeasurement while drillingPetroleum engineeringDirectional drillingRSSEngineeringSubmarine pipelineDrilling engineeringOffshore drillingMarine engineeringDrilling fluidMechanical engineeringGeologyGeotechnical engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The hardware used in casing while drilling operations over the past 5 years has proved to be robust and reliable. Several directional wells have been drilled successfully with casing using positive displacement motors (PDMs), but the drilling efficiency was significantly degraded in most of them. This paper documents the drilling of the first two wells to utilize a rotary steerable system (RSS) to improve drilling efficiency when drilling with casing. Combining an RSS with casing while drilling operations seemed to be a natural way to eliminate the major weaknesses in motor bottomhole assembly (BHA) designs. Rotary steerable systems had not previously been used with casing while drilling because both are new technologies focused on different environments. Casing while drilling developed on land operations while rotary steerables have been popular for offshore projects. ConocoPhillips has drilled more than 94 wells in the Lobo trend of South Texas since 2001 using the new technique. As part of a technology demonstration project to accelerate the technology to offshore applications, two wells were drilled with an RSS. The first was an operational test conducted by drilling vertically with the RSS. The second was a full directional test o with a build to 29° directional turn. and then a drop to vertical, including a 100°

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 enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,655

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 GPT0,172
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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