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Enregistrement W2022151878 · doi:10.4043/15286-ms

Running Fairings for Deepwater Drilling in the Gulf of Mexico - A Cost-Benefit Approach to Deciding the Faired Length

2003· article· en· W2022151878 sur OpenAlexaff
Erin Balch, W.K. Kavanagh, Paul Griffin, Luc Chouinard, Cortis Cooper, Hugh Thompson

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDowntimeDrillDrill pipeEngineeringMarine engineeringDrillingCurrent (fluid)Reliability engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The decision to run fairings on drilling risers is critical in terms of the additional cost to run fairings versus downtime cost from suspended operations due to current conditions causing excessive flex-joint angles. Making an informed decision, enhanced by actual predicted current conditions for a drilling program, is a valuable capability in planning to maximize drilling uptime and minimize downtime costs. This paper presents an innovative model which has been developed as a rational decision tool for determining the fairing requirements to mitigate predicted loop current events for proposed drilling programs in the Gulf of Mexico. Introduction The Fairing Optimization Model provides an innovative approach to fairing length requirements based on an evaluation of the cost and benefits of running fairings for a planned drilling program. The model has been applied to several rigs under contract to ChevronTexaco. It provides the operator with a systematic approach to decide on limiting loop current conditions beyond which VIV(Vortex Induced Vibrations) suppression fairings will be required for a range of water depths in the Gulf of Mexico and to decide on the optimum number of fairings to run for a series of proposed drill sites. This model combines a loop-current eddy environmental prediction tool with results from an extensive analytical database of riser response. For a proposed drill-site, this model estimates the probability that a loop current eddy will adversely affect a proposed drill-site in terms of its severity and duration. An example model was developed for water depths ranging between 2,000ft and 9,000ft. The model clearly demonstrated that for a given drilling scenario and environmental forecast there exists an optimum (zero or non-zero) length of fairings below which cost of downtime exceeds the cost of running fairings and above which the cost of running fairings exceeds that of likely downtime. Methodology. The flowchart showing the steps taken to achieve an optimized fairing solution is given in Figure 1. The main steps to achieve an optimized solution are as follows:Riser Response AnalysisEddy PredictionFaired Length Optimization Riser Response To obtain an accurate representation of the riser responses in the field, it is important to model the riser according to the drilling contractor's operating philosophy. This entails using the actual riser properties, tensions, buoyancy distribution and mud weights that the contractor would use for a given drilling program. Once this data is collected, a load case matrix can be set up to encompass various water depths, top tensions, mudweights, and even vessel offsets. This allows for an extensive database of riser response to be created to emulate most drilling scenarios. The inclusion of a tension that represents the operating strategy of the contractor and varied vessel offsets is imperative because these two parameters are the most common methods used to mitigate VIV aside from auxiliary devices. An increased tension will damp out VIV motions and moving the vessel downstream will improve the upper flex joint angle to a certain extent. However, moving the vessel too far downstream will adversely effect the lower flex joint angle.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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