The Mechanical Earth Model Concept and Its Application to High-Risk Well Construction Projects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many of today's well construction projects are technically and economically challenging. Examples include deepwater exploration wells in the Gulf of Mexico, offshore field development projects such as Hibernia, Newfoundland, Canada and onshore field development projects in tectonically active regions such as the Cusiana field in Colombia. Minimizing non-productive time associated with wellbore instability and unexpected pore pressure regimes reduces the risk of dangerous accidents and is required to complete the well on time and within budget. Minimizing non-productive time is a complex task that requires thorough pre-spud planning to identify drilling risks and geological hazards and to develop contingency plans for handling those risks. Building a mechanical earth model during the well planning phase and revising it in real time has proven to be extremely valuable in delivering complex wells safely while minimizing unplanned well construction costs. Monitoring and revising the model while drilling requires geomechanics expertise, teamwork, data management and excellent communications among service companies and their client. This paper defines a mechanical earth model, explains why it is important, how it is developed and how it is applied to well construction and field development. We will discuss sources of information and the multi-disciplinary team approach required to: generate, revise and maintain an earth model. Three examples of the application of the earth model concept are discussed.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».