A New Criteria to Predict Stuck Pipe Occurrence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stuck pipe is one of the main problems in drilling oil and gas reservoirs. It usually occurs in high pressure wells and leads to tremendous delays and costs in Iran, every year. Even if different techniques and guidelines have been developed to reduce the probability of occurrence of this phenomenon and these have saved drilling industry millions of dollars, they suffer from exclusive prediction of this event. The reason is that some of these techniques such as sag register incorporate one drilling parameter such as mud weight only. In this paper, mud logging and daily reports of 75 wells in one of Iranian Southwest oil fields were studied. The performance of wells that did not experience stuck pipe was compared with the performance of those that led to stuck pipe. Mud weight, yield point, plastic viscosity, initial gel strength, Marsh funnel viscosity, dial reading at 600 rpm, solid content, temperature, washout and the period that pumps do not need maintenance were employed to introduce a new parameter called Reducing Stuck Index (RSI). It was found that RSI is proportional to the mud weight, initial gel strength; yield point, solid content and temperature and also inverse of plastic viscosity, Marsh funnel viscosity and dial reading at 600 rpm to the power of 0.3. For this field, the comparison of RSI of the current well with those of drilled wells predicted the probability of occurrence of stuck pipe very well. Monitoring RSI helps the driller to know whether the drilling process results in stuck pipe. If the situation is leading to stuck pipe, the drilling parameters can be managed in such a way that RSI lies in the safe range and stuck pipe is prevented.
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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 ».