Dem Simulation Of Enhancing Drilling Penetration Using Vibration And Experimental Validation
Notice bibliographique
Résumé
This paper details a study of Discrete Element Method (DEM) simulation of drilling penetration and is part of a broader investigation of the influence of bit vibration and rock-cutter compliance on enhancing drilling performance. It has been shown from laboratory experiments and field drilling trials that axial bit vibration (induced by modulated bit-rock compliance) can play a positive role in improving drilling rate of penetration (ROP), and the Drilling Technology Laboratory (DTL) at Memorial University of Newfoundland has incorporated this into passive Vibration Assisted Rotational Drilling (pVARD) technology and drilling tools. This paper focuses on DEM simulation of polycrystalline diamond compact (PDC) bit penetration and experimental validation of drilling with and without the pVARD technology, all other factors being equal, as a means of both evaluating the pVARD technology and understanding the basis of enhancing drilling performance. Simulated axial vibration properties such as amplitude and frequency were adjusted with different settings of spring compliance and dampening layers, simulating the physical configuration of the pVARD tool used for laboratory experiments. Analysis of Mechanic Specific Energy (MSE), Material Removal Rate (MRR) and Depth of Cut (DOC) are calculated to evaluate drilling performance and efficiency, and are used to compare the pVARD and non pVARD drilling results. In general, the DEM simulations agree with the experimental drilling results, and both indicate improved drilling performance using the pVARD technology.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».