A Drilling Rate Model for Roller Cone Bits and Its Application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modeling bit performance is a scientific approach to optimizing drilling performance. Drilling rate or rate of penetration (ROP) is one of bit performance indexes. Several ROP models for roller cone bits have been developed over the years. However, there exist errors to some extent between these models and the field. This is because of the technical complexity of the bit-rock interaction. This paper introduces a new ROP model based on the interaction mechanism between drill bit and rock. The ROP model takes into account bit structure, especially cutting structure, and drilling parameters, such as WOB, RPM, and bit wear. The paper then focuses on applications of the ROP model in predicting drilling rate and rock compressive strength with drilling well data from Western Canada. Simulations were carried out using the ROP model for roller cone bits with two sets of offset well drilling data. The predicted ROP and rock strength when the model is used in an inverted mode were compared with field data or results from log rock strength data respectively. The comparison shows the ROP model can predict drilling operational ROP and rock compressive strength well. The ROP model is different from others in that it takes into account the bit cutting structure in more detail. The model can reflect the effects of different number of inserts and insert shape on ROP. The model is especially useful when selecting a roller cone bit with same IADC code but with different insert features and designs, and can be used in optimizing the drilling parameters in a planning mode and predicting the unconfined compressive strength in an inverted mode.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».