Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bearing failure of roller cone bits may result in a time-consuming fishing job, and lead to significant increase in drilling costs. The bearing failure generally comes from over wear of frictional pairs (surfaces between the journal and bearing of the cone). A bearing wear model has been developed to predict the wear status through multi-variable nonlinear regression analysis based on field data. The wear model considers four variables including weight on bit (WOB), revolution per minute (RPM), diameter of bit and hours drilled as a function of IADC bit bearing wear. Some abnormal bit run field reported bearing failures were removed in order to acquire the best regression of the field data. A bearing failure probability model is then introduced to predict the survival probability of the bit, the parameter of which is obtained through statistics of more than 500 bit runs. The wear status, including instantaneous and cumulative wear, for different roller cone bits and different wells drilled in Western Canada is simulated respectively with the wear model. A good correlation coefficient was obtained for different IADC bit types including both milled tooth and insert roller cone bits. The cumulative wear values from the model match close those from the field. The wear model and the failure probability model can help drilling engineers evaluate bearing wear status during real time drilling operations through simulation, and make a decision on when to pull out the bit in time to avoid bearing failures and the possibly lost cones. Better bearing wear predictability will result in better drilling results and effect the total drilling cost.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».