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Enregistrement W2084952333 · doi:10.2118/1207-0038-jpt

Overview: Bit Technology and Bottomhole Assemblies (December 2007)

2007· article· en· W2084952333 sur OpenAlexaboutno aff
Graham Mensa-Wilmot

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrillingMeasurement while drillingDrillProcess (computing)Rate of penetrationPetroleum engineeringDrilling engineeringDrill bitComputer scienceReliability (semiconductor)EngineeringReliability engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drilling Performance Improvements—Push Into New Horizons Increased global demand for oil and gas has created situations in which operators are forced to drill deeper and into much harder formations. These drilling environments present enormous operational and technical challenges. In addition to the low rate of penetration (ROP), downhole tool failures occur at much higher frequencies. As a result, operators must make multiple trips to replace drill bits and other downhole tools, thereby incurring additional operational costs. The known challenges of hard-formation drilling are compounded by the effects of depth, primarily the result of elevated downhole pressure and temperature. To reduce operational costs in such applications, ROP and downhole-tool reliability must be improved substantially. Researchers, focusing on these challenges, have identified the need for system-based solutions. Such an approach evaluates all the elements that influence the drilling process. Researchers have gained valuable insights into the effects of depth and pressure on the properties and behaviors of different rocks. Consequently, the drilling efficiencies of different bit types, in terms of their energy requirements, also have been studied. To complement these efforts, specialized data-acquisition tools that can be placed inside the bit have been developed. These tools detect dynamic events at the bit/rock interface, which makes the data more relevant compared to data from previous tools. The effects of different drilling fluids or additives on the rock-failure process also have been studied extensively. As part of the system-based solution, the drilling process must be executed effectively. Drilling-system definitions must facilitate efficient energy transfer to the drill bit. Energy received at the bit must be used to cause rock failure, not be lost through vibration events. In addition, system or operational flounders must be identified and resolved in real time to minimize their negative effects. Considering the understanding gained and the tools that have been developed, performance gains now can be made in hard-rock applications. Bottomhole founder contributes to poor ROP in hard formations. In addition, vibration founder has been classified as contributing immensely to poor ROP and downhole-tool failures. Tools are being developed that can withstand higher operating temperatures. We know the contributing factors as well as the science behind the problem—now, let us go after this problem aggressively. Bit Technology and Bottomhole Assemblies additional reading available at the SPE eLibrary: www.spe.org SPE 104502 "Maximizing Drilling Performance With State-of-the-Art BHA Program" by David C.-K. Chen, Halliburton Sperry Drilling Services, et al. SPE 107530 "How To Select PDC Bit for Optimal Drilling Performance" by R. Nygaard, University of Calgary, et al. SPE 105565 "Aggressive Drilling Parameters Capitalize on Cutter Technology and PDC Frame Advancement in Mature Field" by Peter Langille, Marathon Oil Company, et al.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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