Optimization of perforation drilling for mitigating punch-through in multi-layered clays
Notice bibliographique
Résumé
“Spudcan” foundations for mobile drilling rigs continue to exhibit a high failure rate in the offshore oil and gas industry. The more frequent use of larger jack-ups in highly stratified regions, such as the Sunda Shelf in Southeast Asia, contributes to this concerning increase in “punch-through” incidents, which can lead to buckling of a leg or even toppling of the rig. An industry practice known as “perforation drilling” is sometimes used to mitigate the punch-through risk in layered clays, extracting soil from the upper strong layer before the jack-up is installed. This paper reports results from centrifuge model tests exploring the efficiency of perforation drilling. The soil conditions tested simulate offshore strength profiles that have reported punch-through failures. An experimental method for “drilling” sites in an enhanced gravity centrifuge environment was developed and the installation responses of model spudcan foundations penetrating through multi-layered clays with interbedded stiff layers were recorded. The experimental results show that the removal of soil inside the spudcan perimeter, with an area of 9% perforated, eliminated rapid leg run and severe punch-through on the two- and four-layer seabed profiles tested. This confirms the effectiveness of perforation drilling and indicates how the offshore drilling plan may be optimized.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».