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Enregistrement W2025314493 · doi:10.2118/2007-125

New Improvements on Managed Pressure Drilling

2007· article· en· W2025314493 sur OpenAlexafffund
Barkim Demirdal, J.C. Cunha

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPetrobrasUniversity of TulsaU.S. Department of Energy
Mots-clésDrillingPetroleum engineeringComputer scienceGeologyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the advantages of Managed Pressure Drilling (MPD) is to determine formation pressures and fracture gradients while drilling. However, in order to determine these pressures accurately, the rheological model of the drilling fluid and pressure losses accruing in annulus should be determined precisely. In addition to the pressure losses in annulus, pressure losses in pipes should be determined accurately in order to determine pump sizing requirements for a successful MPD operation. Un-weighted n-paraffin based drilling fluid system is analyzed in this study. HPHT rotational viscometer is used to determine how rheology of this invert emulsion system changes under down hole conditions. The fluids are tested in the temperature range of 40 – 280 °F and the pressure range of 500 – 12,000 psig. Three rheological models, Bingham Plastic, Power Law and Yield Power Law, widely accepted by the drilling industry, are used to determine rheological characteristics of the drilling fluid and compared with the experiments at various pressures and temperatures. It is found out that, at high shear rates (i.e. > 100 rpm) all models predict shear stresses accurately. However, at low shear rates only shear stresses calculated using Yield Power Law model agrees with the shear stresses measured by the HPHT rotational viscometer data. Pressure losses predictions in pipe and annulus are determined using rheological parameters measured under surface conditions and then compared with pressure losses calculated using Yield Power Law model at actual downhole pressure and temperature conditions. Effects of using surface based rheological parameters and different models on estimating pressure losses in pipe and annulus are shown. Introduction Basically, MPD is a system where wellbore pressure management is obtained by adjusting the pressures along the wellbore using a choke valve at the return line in the annulus. This modern drilling process is preferred over conventional over balance drilling as well as underbalanced drilling in areas where pore pressure and fracture gradients are very close (i.e. deep and ultra deep offshore drilling) or pore pressures are very low. MPD is indicated in situations where conventional drilling techniques are not feasible or non economical1–4. While MPD provides total wellbore pressure management and may also allow real time determination of pore pressure and fracture gradient, the accurate determination of pressure losses in the annulus is essential for the success of the operation. In addition, in the planning phase of an MPD operation, pressure losses inside the drill string should be determined accurately in order to obtain required operating pressures, pump sizing etc. Usual industry practice is to either use Bingham Plastic or Power Law model to define the shear rate – shear stress relation of the drilling fluid considering surface measurements. Similarly, the density of the drilling fluid system is determined at surface and used together with surface conditions' rheological parameters to calculate estimated pressure losses in the well. This methodology will not induce significant errors while drilling shallow onshore reservoirs with water based drilling fluids. However, in deep and ultra deep offshore applications not only the downhole conditions but also the type of fluid being used is different than regular onshore 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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