A New Drillstring Fatigue Supervision System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the development of complex wells, extended reach wells and deep wells (for deeply buried reservoirs production), drillstring elements are subject to several kinds of cyclic stresses. Eventhough such stresses are often below the material endurance threshold, the induced fatigue accumulation over time may generate the failure of drillpipes while drilling. Harsh drilling conditions would ideally require an advanced follow-up of the fatigue of each element of the drillstring. Tracking the mechanical and dynamic history of each drillstring element all over its life -from one site to another- is a challenge. To reach this objective, the team project regrouping experts from IFP, Cybernextix, Vam Drilling and Pride International has developed a new way to monitor the fatigue of each element of the drillstring. The proposed method is based on a RFID (Radio frequency identification) chip (called tag) used in association with a modeling approach to accurately estimate the fatigue damage. Pertinent parameters are estimated by modeling, based the operational context, and are written afterwards on the referenced element tag associated with each element of the drillstring. Reading of the identification number and the updating of the memory with new information about fatigue duration, etc., are automatically performed while the drillstring element goes through the rotary table upwards. This new system and its first rig tests are discussed in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».