Methods of Using Logs To Quantify Drillability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Correlations between sonic logs and the formation drillability for different lithology types have been developed from data taken from 10 wells in North America. The gamma ray log was used in conjunction with drilling data to calculate the drillability. The drillability from penetration rate models is back calculated from bit design and reported field wear in conjunction with meter by meter operating parameters, formation type and pore pressure. Then this drillability was correlated with sonic logs for different lithologies as defined by the gamma ray log. The different formation types clearly show different correlations for the normalized correlations between drillability and sonic logs. The non-homogeneous lithologies are also correlated and normalized to rock strength from the sonic logs where the percent formation type mixtures are determined from the gamma ray. Data from multiple wells is presented showing the accuracy of the presented approach where more then 100,000 data points were statistically analyzed and evaluated in the development of the equations presented herein. The drillability from inverted penetration rate models has been verified to give good representation of rock strength based on comparison with triaxial laboratory data and makes the use of this model more versatile. The correlations provide improved estimations of rock strength which can be used in drilling performance simulation and wellbore stability studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».