Technology Focus: Bit Technology and Bottomhole Assemblies (December 2012)
Notice bibliographique
Résumé
Technology Focus The oil and gas business continues to migrate toward deeper plays, less drillable geology, and more tortuous directional objectives, all within a cost framework that sustained high oil prices are driving upward. Our part of the oil and gas industry—well construction—is having to expand drilling capability and continuously improve efficiency so that operators can keep marginal projects economic and avoid dramatic departures from planned schedule and cost. Against this background, it is vital that our knowledge of the downhole drilling environment improves. The historical habit of “try it and see,” driven by an absence of downhole measurements or the applied use of them, all too frequently failed to deliver predictable performance, especially in technically demanding scenarios. Our industry deserves better than that, so it is appropriate to ask, “Are we optimized yet?” As in previous features, there is progress to celebrate. The articles here will demonstrate that the quest to improve understanding of drillstring and tool behavior, to optimize well placement, and to execute with failure avoidance and ever-improving performance continues. It is much rarer now to see operations plagued by poor bit selection, baffled drilling teams, and repeated tool failures—a tribute to the drilling industry’s hunger to improve. There is, however, more to do—rate of penetration to be raised, bit life to be lengthened, tool life to be improved, geosteering to be refined. So, if your team is not actively working on improvement in these areas or is not equipped with the knowledge or data to do so, ask why; there are people and tools out there ready to help. Let’s remember that, when we integrate the measurements, the gurus, and the operational practitioners, improvement usually results. The key to an optimized operation is knowledge; and performance will tell you whether your operation has enough of it. So, if predictable, improving performance is not what you see from your operation or your service, keep pushing. Our industry needs it. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE/IADC 151175 A Systematic Approach To Improving Directional Drilling Tool Reliability in HP/HT Horizontals in the Haynesville Shale by Errol Pinto, Shell Upstream Americas, et al. SPE 151377 Anomalous Behaviors of a Propagating Borehole by Luc Perneder, University of Minnesota, et al.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».