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Enregistrement W2328410271 · doi:10.2118/177948-ms

Extending Coiled Tubing String Utilization by Real-Time Field Inspections

2015· article· en· W2328410271 sur OpenAlexaboutno aff
Patricia M. Gallagher, Carla Kemp, Lisa Hudson, Z.. Liu, O. Rivas

Notice bibliographique

RevueAbu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability engineeringMagnetic flux leakageComputer scienceNondestructive testingService lifeEngineeringMechanical engineeringMagnet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In volatile times, when oil prices are in a decline, efficiencies and asset utilization are critical elements to ensure sustainability in the market for both operators and service companies. However, maximizing utilization and pushing equipment to the maximum could potentially have negative repercussions and ultimately result in failures causing loss of time and other potential damages. Thus is it critical to closely monitor and evaluate the assets conditions to ensure both safe and efficient operations are performed. In the case of coiled tubing (CT) strings, monitoring and proper evaluation can be performed by utilizing an infield nondestructive evaluation (NDE) device that employs magnetic flux leakage (MFL) to detect flaws and monitor, wall thickness, outer diameter, and various other properties. The real-time device requires no direct contact with pipe, and its compact design allows it to be run continuously throughout the life of the CT. Damage can then be detected and managed before a failure occurs. The ultimate goal is to reduce CT failures while increasing CT longevity throughout the operations. This paper covers three specific examples of NDE inspection conducted on site that increased the utilization of the CT string without compromising the service quality delivery. It also reviews the various parameters that were monitored and evaluated on location and the decision-making process used to keep the strings in service longer than previous methods would have allowed thus safely increasing the utilization and improving the efficiency. The first two cases are out of Texas, USA. The objective of the NDE was monitoring the pipe for corrosion or physical plastic deformation. This region regularly performs high-pressure cycling operations and in the past relied mostly on calculated fatigue models with significant derated values and safety factors to retire strings from use. Utilizing the scanning devices from after manufacturing through the strings' life allowed both the operator and the service company get more useable footage and still retire the strings after getting indications of irreversible geometric changes. They were able to plan and control the CT retirement around operational well plans to ensure no delays were seen in the field. The third example is out of Alberta, Canada. A CT string being used on a long-term project was damaged. The NDE inspection allowed for continued use of a pipe that had visible surface damage. In the past, this string would have been immediately retired and removed from service after a mechanical defect of the same nature was observed; however, the NDE device aided in adressing the severity of the damage, by MFL, and monitored its progress while continuing to use the string. The 2.375-in. string was able to be run an additional 53,203-m [174,550-ft] in a safe and controlled manner before reaching retirement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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