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Enregistrement W2487146908 · doi:10.2118/180544-ms

Case Study of Enhancing Wellbore Strengthening While Drilling Subnormal and Overpressured Formation Types

2016· article· en· W2487146908 sur OpenAlexaboutno aff
John Breuer, Elvin Mammadov, Wamidh Al-Hashmy, Ali Yousefi Sadat

Notice bibliographique

RevueIADC/SPE Asia Pacific Drilling Technology Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrillingPetroleum engineeringWellboreDrilling fluidUnderbalanced drillingGeologyHigh pressureCompletion (oil and gas wells)Lead (geology)Lost circulationEngineeringMechanical engineeringPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The drilling industry is an expensive part of the oil and gas sector, especially when drilling through a combination of low pressure and high pressure formations in exploration wells. When these zones are experienced while drilling, maintaining the BHP inside the drilling window is critical to ensure drilling fluid is not lost or formation fluids are not gained. Conventional solutions to help mitigate drilling through the troublesome formations include isolating thief zones, pumping LCM and cementing. These remedies could increase the overall project cost and add delays. One common problem associated with these solutions is how do you verify that the problem is corrected before drilling continues? From having analyzed a case study from the Duvernay wells in Western Canada, it demonstrates that Managed Pressure Drilling (MPD) was applied with lighter drilling fluids to help adjust the bottom-hole pressure (BHP) as desired before the problematic formations. Through the Winterburn formation, constant losses were recorded and LCM was squeezed by applying the required surface-back-pressure (SBP). A formation limit test for the Winterburn formation was recorded and the bottom-hole equivalent circulating density (BH ECD) at 1495 kg/m3, showed 283 liters losses. Due to continued losses into Winterburn Formation, 1.5 m3 of 1100 kg/m3 LCM pill was mixed, spotted into the annular and then squeezed on top of the formation. The LCM squeezing operation was started by applying 11,500 kPa static SBP which increased the BH ECD to 1700 kg/m3. After the LCM squeeze operation the well was reamed, and an extra 6 meters was drilled before performing a new formation integrity test (FIT). The second FIT was performed at the bottom of the formation and BH ECD had increased up to 1575 kg/m3 by applying 6,800 kPa SBP and the healing lost circulation zones were continued while drilling unconventionally through the MPD system. In the Beaverhill Lake formation, overpressured zones were encountered but drilling continued and dealt with both abnormal formation pressures. Lost circulation occurred in Winterburn formation with low pore pressure. The constant mud losses in this formation indicated that this problem was resulted from formation permeability, porosity and fractures that can be resolved by squeezing LCM. MPD brought value to the project by performing FIT in each formation, by monitoring and controlling precise LCM and cement squeeze operations. It also provided a solution for both types of abnormal formation problems as drilling continued and maintaining BHP inside the drilling window, increasing the overall safety of the project by detecting micro influxes and controlling them safely. According to the pressure profile window, this paper illustrates how MPD successfully drilled through an upper formation of low pore pressure, with lost circulation problem, and lower formation with abnormal higher pore pressure without setting a casing between them. It also discusses the effect an MPD-LCM squeeze has on the fracture gradient of a formation and how the drilling window can be increased and manipulated to the operator's advantage.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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