Application & Evolution of Formation Pressure While Drilling Technology (FPWD) Applied To The Gulf of Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The emergence of formation pressure while drilling (FPWD) technology into the Gulf of Mexico (GoM) in 2004 was a step change for the industry. Over time the technology has been accepted by the industry as a reliable source for formation pressure and mobility measurements in real time for both reservoir evaluation and drilling optimisation. As the drilling frontiers are pushed, FPWD technology has advanced to meet the challenges. What have we learnt from this journey? Today, the technology is applied in an increasingly diverse environment in the GoM with a focus on safety and data quality. This has been achieved by a perpetual learning and development cycle, advancing FPWD technology, logging while drilling (LWD) technology and refining processes. Advances in Real Time capabilities in LWD have also become critical to allow fast and founded decisions. Examples are presented reviewing the applications and associated development of the technology over time to meet and exceed the GoM challenges: Ultra deepwater, high pressure exploration in pressures exceeding 27k psi Reservoir evaluation in the heterogeneous Wilcox formation, where mobilities can swing from 0.5 to 50 mD/cP in a matter of inches, result in poor quality or long stationary times when fixed rates and volumes are applied blindly; however integration of a intelligent pretest design that automatically determines optimal rates and volumes in milliseconds can turn failure into success Sub salt drilling optimisation and pore pressure calibration Testing in severe pore pressure regression and/or highly depleted reservoirs with overbalances in excess of 7k psi. Refining electronics and pretest motor controls opened up new opportunities for operators to determine magnitudes of depletion previously unobtainable Shallow, unconsolidated or highly overpressured formations, which can lead to lost seals as the effective stress increase to the point of sand face failure, unique test designs perform low shock tests against the formation Well to well comparisons for vertical and lateral connectivity required pressure gauge development in high pressure environments >20k psi High spread rates in deepwater GoM require the efficient application of these new technologies. Through application of lessons learnt and technology advancements, Non Productive Time (NPT) can be minimized and data quality maximized.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».