Drilling Systems Automation - Preparing for the Big Jump Forward
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents results and knowledge shared from the SPE Applied Technology Workshop held in Vail, Colorado USA in July 2012 titled Well Construction Automation – Preparing for the Big Jump Forward. Automation in drilling and completion operations is coming quickly, and its rapid adoption will leave many industry players behind if they are not aware of the future it will bring. Advances in control and automation of the whole drilling and completion process will increase improvements in safety, performance, quality, reliability, consistency and interoperability. This progressive application of automation will also create shifts in skills and competencies, and transform the role of the driller, rig crew, and service specialists along the way. Advances in automation are being made on multiple fronts, and many lessons are available from its adoption in other industries and the transformation industrial automation afforded in the 1990s. This workshop included important lessons learned from other industries and provided an update on the latest advances in automation developments. It explored the applications of such technologies as robotics, machine learning, and autonomous task performance without continuous human guidance, along with the speed with which these technologies can be applied. This was the first workshop that has actively brought people involved in automation from other industries into the discussion on drilling systems automation. The workshop involved key speakers and participants from leading edge applications including academia and the Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). These organizations are automating things that the drilling industry has not yet heard about. The workshop participants developed plans for adopting these technologies into drilling systems and created a vision of rapid automation adoption into drilling operations.
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 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 ».