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Enregistrement W2023834364 · doi:10.2118/2005-163-ea

Importance of Fluid Rheological Characterization on Managed Pressure Drilling Operations

2005· article· en· W2023834364 sur OpenAlexafffund
Barkim Demirdal, J.C. Cunha

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRheologyDrilling fluidPetroleum engineeringCharacterization (materials science)DrillingComputer scienceGeologyMaterials scienceMechanical engineeringEngineeringNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Determination of parasitic pressure losses has vital importance in selecting proper mud weight and estimating accurate equivalent circulating densities for managed pressure drilling operations (MPD). In most cases, non-Newtonian fluid models and parameters determined at surface conditions are used to calculate frictional pressure losses throughout the wellbore. Since synthetic based drilling fluids' rheological properties are sensitive to downhole conditions, discrepancies between measured and calculated pressure losses are observed. Prediction of the fluid's rheology under wellbore condition is fundamental for proper hydraulic programs' design. Only after analyzing the effect of pressuretemperature on fluid rheology, the gap between calculated and measured frictional pressure losses can be reduced. This article gives some background on MPD and its importance to overcoming certain challenging drilling operations. Since MPD will rely on close control of bottom hole pressure and equivalent circulating density, it is demonstrated the importance of accurately estimate the behaviour of the drilling fluid under downhole pressure and temperature conditions which can, for certain fluids, be considerably different from regular surface laboratory measurements. Introduction Development of Managed Pressure Drilling (MPD) technology has become of major importance for the industry in recent years. With the drilling industry facing progressively more challenging situations such as ultra-deepwater drilling, "narrow margin" drilling in depleted zones, high pressuretemperature (HPHT) wells and long reach wells, MPD is being faced as an alternative to conventional drilling that can successfully overcome those challenges and at the same comprise with rigid environmental regulations. MPD can be considered as a non-underbalaced application of underbalanced drilling (UBD) technique. Using the same tools as in UBD, which will include a rotating control device and an automatically operated choke, the technique will require the well to be drilled in a closed circulation system allowing close control of circulating pressure and equivalent circulating density at all times. As such, use of managed pressure drilling has the following potential benefits1,2:Improved wellbore stability;Reduced number of casing strings due to the capability of drilling extended hole sections;Substantial risk reduction while drilling in areas:with unknown pore pressure;with narrow margin between pore pressure and fracture resistance;environmentally sensitive;Reduced lost circulation and differential sticking problems;Operation can be easily converted to conventional drilling system if necessary;Reduced formation damage;Substantial reduction on the risk of kicks and blowouts;Savings on drilling time. Besides the above mentioned benefits, MPD will also allow drilling in certain areas, such as those found on deep and ultradeep water environment where it is estimated3 that one half of all offshore resources of oil and gas can not be explored economically using conventional drilling techniques and technology. As showed previously in Ref. 1, the maximum benefit of MPD will be obtained when bottom hole pressure is kept as close as possible to the pore pressure curve. This feature however only will be possible with a deep knowledge of the fluid behavior under downhole conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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