Advanced Drilling Simulation Environment for Testing New Drilling Automation Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Newly developed drilling automation systems locate a computer interface between commands issued by the driller and instructions transmitted to the drilling machinery. Such functions are capable of faster and more precise control than achieved by an unaided operator and thus can help drilling within narrow margins. To ensure that these systems work properly in all circumstances, an advanced drilling simulator has been developed to enable testing under a wide range of simulated conditions. The environment described in this paper uses hardware in the loop simulation to verify that the automation techniques being tested respond correctly in real-time. Rigorously validated physical models of the drilling process simulate the response of the well to the commands given to the drilling machines. Abnormal drilling conditions (pack-offs, kicks, etc.), and equipment or machine related problems (plugged nozzles, power shortage, etc.) are convincingly recreated. The drilling simulator models the behavior of surface equipment like the activation of gate valves to line up different pits or the flow in the mud return. It simulates changes in the drilling fluid properties when mixing additives to the mud. It is therefore possible to focus training sessions on cooperation between different groups at the wellsite. This is particularly useful when planning the introduction of drilling automation that involves new work procedures as a result of automation and adaptation of the drilling team to a new operational environment. Drilling operations are becoming more and more complex. Automation has the potential to provide large improvements in efficiency and safety, but automation technologies must be implemented correctly at the workplace. In the same way as the aviation industry has utilized simulated environments for decades, drilling simulation environments are the key to the safe and successful implementation of drilling automation and the development of crew skills to face future challenges.
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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 | 0,001 |
| 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 ».