Formation Pressure Testing while Drilling in Bohai Bay's Challenging Environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper describes the experience and lessons learned to acquire logging while drilling (LWD) formation pressure and near-wellbore mobility data in Bohai Bay. This area is known to be difficult in terms of measuring key parameters for reservoir description in conventional wireline logging (WL) programs. While comparisons between WL and LWD, including costs savings associated with the LWD approach, are common today in operators’ minds, the intangible benefits gained by real-time acquisition of these critical data are often neglected. Incorporating formation pressure testing into the drilling process, on the other hand, creates challenges to perform measurements in a timely manner as well as the need for continuous circulation while testing to ensure wellbore safety. Formation testing at Bohai Bay is difficult because of the unconsolidated formations and all aspects associated with this type of environment, such as borehole stability, hole washouts, sanding while testing, or lost seals. This paper describes successful test procedures, like the orientation of the probe into any direction, and discusses test examples from various hole sizes in detail. The key to achieve a high sealing success rate seems to be the ability to control and adjust the pad contact forces against the formation. Analyzing each drawdown sequence in the tool downhole and optimizing the drawdown rate and speed in the consecutive test reduces effects like sanding and improves the overall success rate. Providing this type of formation evaluation data with an LWD tool allows a continuous approach to data evaluation and decision-making. The ability to measure accurate LWD formation pressure data in a variety of hole sizes represents a significant opportunity for safe and cost-efficient wellbore construction, especially in environments like Bohai Bay.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».