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Enregistrement W2081150206 · doi:10.2118/137821-ms

New Approach to Improve the Horizontal Drilling Reach

2010· article· en· W2081150206 sur OpenAlexaboutno aff
O. M. Vestavik, Harald Syse, O. Hole, Jostein Aleksandersen

Notice bibliographique

RevueCanadian Unconventional Resources and International Petroleum Conference · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderbalanced drillingDrill stringDrillingPetroleum engineeringDrillMeasurement while drillingDirectional drillingEngineeringCompletion (oil and gas wells)Drill bitDrilling engineeringRate of penetrationMechanical engineeringDrilling fluidGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to improve the cost efficiency of petroleum exploration and production, it is required to develop improved technology. The Reelwell Drilling Method (RDM) is a multi purpose drilling method with a unique arrangement for Extended Reach Drilling and Managed Pressure Drilling. A conventional drill string with a special inner string forms a dual concentric drill string, which is used to remove drill cuttings from the bottom of the well. A separate hydraulic fluid system is used to push the drilling assembly forward using fluid pressure from the surface. The development of RDM started in 2004 and has since then been through several full scale operations in Norway. In 2009 RDM was successfully used to directional drill the 8 ½" section of a land well. The proof of concept and the practical application on conventional drilling rigs has been verified, as well as the features of the system, such as: - Managed Pressure Drilling (MPD) – Unique isolation using a new downhole valve solution. - Very precise well pressure management and flow control (gain/loss). - Efficient hole cleaning and cutting removal from wellbore - Efficient hydraulic traction and WOB control. The RDM is currently planned to be used for drilling horizontal wells in Canada. The potential to increase the reach for horizontal wells is here further discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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