Optimization of Multiple Bit Runs Based on ROP Models and Cost Equation: A New Methodology Applied for One of the Persian Gulf Carbonate Fields
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Improving the rate of penetration (ROP) is one of the key methods to reduce drilling costs. Several ROP models have been developed and modified based on the concept where unconfined compressive strength (UCS) is inversionally proportional with the rate of penetration. These models can predict the rate of penetration of different bit types in an oil or gas field with a reasonable degree of accuracy. The ROP model studied herein relates the rate of penetration to operating conditions and bit parameters in addition to the rock strength. Also, the effects of bit hydraulics and bit wear on rate of penetration are included in the model. In this paper, the drilling performance was optimized, using the ROP models, for upcoming wells in one of the Persian Gulf carbonate fields. Based on previous drilled wells a rock strength log along the wellbore is created and modified to mach the the new well survey. The rock strength is back calculated from the ROP model which includes bit design and reported field wear in conjunction with meter by meter operating parameters, formation lithologies and pore pressure. By conducting a number of simulations a learning curve was constructed to obtain the optimum bit hydraulics, best combination of operational parameters and the most effective bit design. Based on the proposed ROP model, a simple and useful simulator was developed. This methodology can be used in pre-planning and post analysis to reduce drilling cost where previously drilled wells exist.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».