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Enregistrement W2592319772 · doi:10.1155/2017/9642917

A New Calculation Method of Dynamic Kill Fluid Density Variation during Deep Water Drilling

2017· article· en· W2592319772 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMathematical Problems in Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSuperposition principleDrilling fluidPetroleum engineeringDrillingProcess (computing)Multiphase flowGeologyMechanicsComputer scienceEngineeringMechanical engineeringMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are plenty of uncertainties and enormous challenges in deep water drilling due to complicated shallow flow and deep strata of high temperature and pressure. This paper investigates density of dynamic kill fluid and optimum density during the kill operation process in which dynamic kill process can be divided into two stages, that is, dynamic stable stage and static stable stage. The dynamic kill fluid consists of a single liquid phase and different solid phases. In addition, liquid phase is a mixture of water and oil. Therefore, a new method in calculating the temperature and pressure field of deep water wellbore is proposed. The paper calculates the changing trend of kill fluid density under different temperature and pressure by means of superposition method, nonlinear regression, and segment processing technique. By employing the improved model of kill fluid density, deep water kill operation in a well is investigated. By comparison, the calculated density results are in line with the field data. The model proposed in this paper proves to be satisfactory in optimizing dynamic kill operations to ensure the safety in deep water.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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