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Enregistrement W1988522730 · doi:10.2118/163957-ms

Practical Directional Drilling Techniques and MWD Technology in Bakken and Upper Three Forks Formation in Williston Basin North Dakota to Improve Efficiency of Drilling and Well Productivity

2013· article· en· W1988522730 sur OpenAlexaboutno aff
Guangzhi Han, Wilfredo Davila, Eric C. Magnuson, Azar Azizov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBaker Hughes
Mots-clésDrillingDirectional drillingPetroleum engineeringGeologyDevonianPetroleumStructural basinHydraulic fracturingNatural gasCompletion (oil and gas wells)Well drillingOil fieldMining engineeringPaleontologyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Upper Devonian-Lower Mississippian Bakken petroleum system, including the Bakken, Lower Lodgepole, and Upper Three Forks formations, is a widespread unit within the central and deeper portions of the Williston Basin in Montana, North Dakota, and the Canadian provinces of Saskatchewan and Manitoba. The USGS estimated that the U.S. portion of the Bakken Formation contains between 3 and 4.3 billion barrels of undiscovered, recoverable oil, 1.85 Tcf of associated/dissolved natural gas and 148 million barrels of natural gas liquid; the Upper Three Forks Formation is estimated to contain 20 billion barrels of oil, with approximately 2 billion barrels of recoverable oil. There are extensive horizontal drilling and multi-stage hydraulic fracturing activities targeting these two formations. Those horizontal wells typically have 10,000 ft lateral sections in pay zones and multi-stage hydraulic fracturing with 24 to 36 stages. The extensive well paths bring numerous challenges, including precisely landing the curve, enhancing drilling rig operating conditions to obtain measuring while drilling (MWD) system optimal performance, and avoiding drilling into undesirable formations. Overlooking some or all of these conditions could lead to unnecessary high dogleg severity (DLS), poor rate of penetration (ROP), unnecessary trips and sidetracks to name a few. All these conditions could ultimately add additional time and cost to the drilling and completion program of the well and in the worst-case lower future production rates to the operator. Several practical field techniques and technology applications are presented as solutions to help optimize ROP, reduce non-productive rig time and chances of sidetracks. Several field examples were analyzed. The techniques gained are valuable for developing optimal drilling practice procedures, and improving drilling operations and future well production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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