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Enregistrement W2037137482 · doi:10.4043/20067-ms

Intelligent Wired Drill-Pipe System Provides Significant Improvements in Drilling Performance on Offshore Australia Development

2009· article· en· W2037137482 sur OpenAlexaff
Luke Lawrence, Bruce Redmond, Richard B. Russell, Dave MacNeill, Michael Reeves, Máximo Hernández

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrill pipeMeasurement while drillingDrillingDrill stringDrillLogging while drillingDirectional drillingEngineeringOffshore drillingMarine engineeringTelemetryData transmissionTransmission (telecommunications)Computer sciencePetroleum engineeringMechanical engineeringTelecommunicationsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An ‘Intelligent’ wired drill-pipe system has recently been used on a large offshore development in North West Australia for Apache Energy Limited. The IntelliServ® network is designed to overcome the shortcomings of mud pulse telemetry in terms of real-time data transmission speeds and pulser reliability. By utilising this unique system of Intellipipe® wired drill pipe and associated drilling tools connecting the Rotary Steerable System and LWD string to the surface, transmission speeds of up to 57,000 BPS theoretically can be achieved. For the development of the Van Gogh Field, Apache Energy Ltd decided to utilise the IntelliServ system along with Halliburton's rotary steerable system and LWD tools. This paper will describe the wired drill pipe network and its integration with a drilling assembly containing a rotary steerable system, multiple formation evaluation and drilling dynamics sensors. The objectives for running the wired drill pipe system on this project will be discussed and the actual operational experience reviewed. Topics to be covered will include the improvements in drilling optimisation and drilling performance, the increased accuracy in wellbore placement, and the improved quantity and quality of the formation evaluation data received in real-time. The future uses and benefits of this technology also will be reviewed. Introduction Modern MWD and LWD sensors now generate so much data that it is not possible to take full advantage of this data due to the limitations imposed by conventional mud pulse telemetry systems. Although advances have been made in the form of data compression and batch transmission modes, mud pulse transmission is still the limiting factor in many potential applications. Typical LWD assemblies may now consist of tool combinations including gamma-ray, multiple resistivity, density and neutron petrophysical measurements. The latest LWD sensors can provide formation images, sonic waveforms, and multiple geosteering signals, all of which require large bandwidths in order to take full advantage of them. In addition, directional survey data, downhole drilling optimisation measurements also may be transmitted. This amount of data can place a great strain on conventional mud pulse telemetry systems. As drilling rates increase the data density of the real-time measurments becomes increasingly sparse until at some point, drilling rates must be held back to ensure that a useable log is received in real-time.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,224
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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