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Enregistrement W2018725460 · doi:10.2118/110926-ms

Updating the Geomechanical Model and Calibrating Pore Pressure From 3D Seismic Using Data From the Gnu–1 Well, Dampier Sub-Basin, Australia

2007· article· en· W2018725460 sur OpenAlexaff
Adrian White, Brett McIntyre, David Castillo, Julie Trotta, Marian Magee, C. Ward, P. M. O'Shea

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyWirelinePore water pressureDrillingBoreholeDrillContext (archaeology)GeomechanicsWell loggingSeismologyPetrologyPetroleum engineeringGeotechnical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A postmortem analysis of the Gnu–1 well was conducted to help understand the drilling experiences in the context of the pore pressure and stress profiles. The postmortem involved a review of the drilling experiences, the analysis of CAST image data, wireline log data and the LWD logs. This information was used to refine and verify a geomechanical model (in-situ stress, pore pressure and rock mechanical properties) in the vicinity of the Gnu–1 well. Of prime concern was the verification of the pre-drill pore pressure prediction previously undertaken using 3D seismic velocity data and offset well data. Wellbore failure and natural fracture analysis were an integral part of the postmortem. Wellbore breakouts seen in the image data allowed the pore pressure in the 8½" hole section of Gnu–1 to be constrained. Modelling using image data collected in the Athol Formation indicates that the pore pressure does not increase as rapidly as was estimated in the pre-drill study. Pore pressures in the North Rankin Formation and below were consistent with the pre-drill study. The geomechanical model was able to explain the losses seen in the Athol Formation in Gnu–1 when using the mud weights experienced by the open hole at the time of drilling.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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