Application of Real-Time Resistivity and Annular Pressure Data in Reducing Lost-Circulation Events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lost circulation is one of the major risks associated with drilling in a deepwater or subsalt environment. The downtime spent regaining circulation and the associated well control issues increase the already high operating costs and introduce critical safety concerns. This paper illustrates how formation resistivity and annular pressure measurements, combined with time-lapse logging data, can be used to determine a more accurate fracture pressure, enabling cost-effective real-time drilling decisions. Two examples are presented to demonstrate that an analysis of the resistivity and pressure data, viewed in both time and depth domains, contributes to a better understanding of fracture behavior. Lost-circulation problems occurring in weak formations far below the casing shoe can be located with logging data. Additional information enables relevant-time drilling decisions such as selecting proper mud weight, spotting fluids, and optimizing cementing programs. The first example shows how abnormal real-time resistivity readings, suggesting the initiation of fractures, were confirmed with time-lapse measurements made while tripping out of the hole. The real-time resistivity data showed elevated resistivities suggesting fracture growth. This interpretation was confirmed with time-lapse measurements. The analysis provided the location of the problem zone, the formation type, and the wellbore pressure activating the fractures. In the second example, a minor water kick prompted the acquisition of a real-time openhole leakoff test followed by real-time resistivity logging. The additional information provided a better understanding of the initiated fracture characteristics and enabled drilling the section to total depth without mud losses.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».