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Enregistrement W2028803754 · doi:10.2118/2002-120-ea

Case Study-A Real-Time Collaborative Workflow for Geosteering a Horizontal Well Offshore Eastern Canada

2002· article· en· W2028803754 sur OpenAlexaboutno aff
Megan Cutler, Giser Pineda

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubmarine pipelineWorkflowComputer scienceGeologyPetroleum engineeringMarine engineeringOceanographyDatabaseEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Forward modeling geosteering software allows a horizontal well to be geologically steered by determining the stratigraphic position of the drillstring. Using forward modeling software one is able to make interpretations to correctly land the well in the reservoir, maximize the pay zone, optimize the well path, analyze reservoir properties and avoid crossing undesired bed boundaries or fluid contacts. An integrated suite of formation evaluation tools, software, and expertise is the best approach to maximizing the pay zone. A suite composed of MWD/LWD tools that capture real-time data and forward modeling while drilling software interpreted by a trained specialist interfaces with the operator's asset team to assist in the decision making process. A case study from offshore eastern Canada will be examined. Well X was drilled horizontally from a semisubmersible mobile drilling unit off of the east coast of Canada with the intention of reaching the target sands in the basin. As an aid in the interpretation of LWD logs while drilling the horizontal section, a software product called StrataSteer ™ developed by Halliburton was used. It operates with Sperry-Sun downhole tools and the INSITE ® information system. A data link in INSITE ® provides the real-time data for StrataSteer ™ to work with. Eastern Canadian operations provided the opportunity to show all involved partners in the drilling project the capabilities of forward modeling while drilling the above mentioned well from the drilling unit. In order to demonstrate the forward modeling capabilities built into the program Halliburton setup a computer in the customer's office as well as another one sitting at the offshore rig. Offset data was acquired from the customer and a geological model was constructed. From this model real-time collaborative decisions were made in the effort to reach the customers objectives. Introduction Sperry-Sun's StrataSteer ™ service is a fully integrated suite of tools, software, and expertise to land deviated and horizontal wells correctly in the reservoir and maximize the productive interval by maintaining an optimal well path. It is composed of MWD/LWD sensors that capture critical data, forward-modeling software that integrates these data with a geological model, a StrataSteer ™ service specialist trained to interpret the data to steer the well through geospace, and steerable drilling tools that control the wellbore trajectory. Sperry- Sun's StrataSteer ™ service specialists have training and expertise in horizontal well applications, directional drilling/surveying, structural geology, LWD resistivity modeling, log interpretation, and data communications. The StrataSteer ™ service specialists interpret all aspects of the drilling Pay zone steering, forward-modeling software enables a horizontal well to be steered geologically by determining the stratigraphic position of the drillstring. The geological earth model, directional well plan, and petrophysical data from real-time LWD logs are all integrated into a single modeling program. With pay zone steering software it is possible to make interpretations to:Correctly land the well in the reservoirMaximize the productive intervalOptimize the well pathAnalyze reservoir properties operation and interact collaboratively with the customer's team to assist in quality decision-makingAvoid crossing undesired bed boundaries or fluid contacts

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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