Thermally Compensated Leak Detection Results in Significant Blow Out Preventer (BOP) Testing Efficiencies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Operators, service provides, and drilling contractors established an industry consortium to advance the art of leak detection. The initial development focused on software-based testing of BOPs in deepwater. Upon completion of the pilot program on five deepwater rigs, the results exceeded original expectations. The test results proved the software was effective, efficient, and rig friendly. Once the template was filled out, with the click of the "Start" button, the software was completely automated, up to the time of printing the report. Through an iterative and collaborative process a unique solution for the Low Pressure (LP) and High Pressure (HP) tests has been developed. Due to the subjective nature of the Circular Chart Recorder (CCR) methodology for validating a test, a small leak may not be identified for up to 30 minutes into the HP test. With this new methodology, objective identification of a slow leak normally occurs during the LP test in less than three minutes; and a good test (no leak) typically validates in the regulatory agency's minimum holding time requirements. The software provides greater assurances, transparency, and reliability as compared to the CCR. The antiquated CCR is easily manipulated in multiple ways, which is now eliminated. This software provides the industry with a tool for objective, efficient test validation. The software generates simple, clear, concise reports and contains more information as compared to what is currently available. It archives tests in a secure format, and the software allows the users to retrieve and review the tests for any required scrutiny. It also prints the reports to a secured PDF format and archives them. This paper discusses the current state of the development along with the associated benefits. A vision of the application development pipeline for further pressure analysis opportunities is also introduced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».