Case-Based Reasoning Technology Used to Provide Early Indications of Potential NPT-Related Problems while Drilling the Viking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is a considerable value proposition for drilling personnel to be able to use real-time data and have an intelligent technology scan for potential problems before they are realized. To then further offer resolution options for the potential problem is an even greater value proposition. Use of automated intelligent technologies to interpret data and alert users of potential problems is in existence for many commercial and industrial applications. These technologies are frequently employed in surveillance systems such as traffic control, security, and internet usage. The historic challenge for most of these technologies in field applications is that many of the problem scenarios have varying degrees of parameter differences. As such, rule-based technologies have not met expectations. This challenge has been resolved through use of an intelligent technology that evaluates and ranks a problem scenario’s parameters based on case similarity. In other words, this technology compares the relative differences of problem parameters to baseline case history problem parameters. This approach is a much better representation of reality in the field, where no two problems are exactly the same – they are only similar. An intelligent real-time technology utilizing case-based reasoning can now be deployed in drilling operations to help recognize and mitigate non-productive time problems before they occur, thereby improving overall drilling efficiency. This software technology recalls human and situational experience across rigs, assets and regions. By continuously monitoring the real-time data-streams from ongoing drilling operations, it compares the current situation with past experience (cases). When the current situation is similar to a case, an alert is sent to users and the case is displayed along with lessons learned, advice and best practices. This technology was successfully deployed in a proof of concept with junior oil company, drilling the Viking formation. This paper highlights the theory behind the technology, deployment and integration with the junior oil company, and the results of the project, including a case study in which the technology sent an alert of a potential stuck pipe incident and suggested remedial actions to address the problem before it occurred. This paper concludes with how the technology can be continually adapted to new downhole drilling challenges.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».