MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2609202596 · doi:10.4043/27808-ms

Validation of Global Riser/Wellhead Analysis Using Data from a Full-Scale Measurement Campaign

2017· article· en· W2609202596 sur OpenAlexfundno aff
Puneet Agarwal, Scot McNeill, Kenneth Bhalla, Karen M. Walker

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHibernia Management and Development Company
Mots-clésWellheadDrilling riserCasingMarine engineeringSeakeepingFrequency domainTime domainEngineeringOffshore geotechnical engineeringDrillingGeotechnical engineeringPetroleum engineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fatigue damage predictions of risers and wellhead/casing systems due to drilling operations require predictive modeling techniques for load calculation/estimation. This work attempts to address the uncertainty as to whether the global riser analyses are overly conservative due to model idealizations, analytical assumptions, the use of time- or frequency-domain techniques, and incorporation of certain linear or non-linear behavior. To address these questions, a field measurement program was executed to obtain vessel, riser and stack motions data, which were used to validate analytical models and procedures. A real-time monitoring system was deployed on a 6th generation semi-submersible mobile offshore drilling unit operating in a shallow water, harsh environment region. Accelerations and angular rates were captured on the Lower Marine Riser Package (LMRP), drilling riser and vessel. The metocean data consisting of measured seastates and full-depth current profiles, as well as riser tensions, mud weights, and vessel offsets were also concurrently recorded. The global models of the riser, wellhead, stack, casing and soils were created using two in-house software, DERP (frequency-domain) and RAMS (both frequency- and time-domain), using "as-designed" input information. Analytically predicted motions (displacements and rotations) of the LMRP, riser, and vessel were compared with the measured motions. It was found that the frequency-domain analytical results match the measured data well over all the measured significant wave heights, which ranged from 6.5-ft to 26-ft. Since the riser and LMRP RMS motions are well predicted by models, it follows that wellhead loads are well estimated from analytical models. The frequency-domain analytical results were further verified for a few cases by time-domain analyses. Both measured and analytical spectra generally exhibit peaks at similar frequencies. While the first analytical riser mode is clearly identified in the measured data, the analytical blow out preventer (BOP) stack/riser mode is not as evident in the measured data. Further, the measured peak close to the analytical stack/riser frequency is very broad. These observations and additional sensitivity studies showed that further investigation for sources of damping due to soil and/or stack hydrodynamics is required. This work shows that the modeling techniques used presently for analyzing the global riser/stack response in frequency- domain are reasonably accurate for the analyzed conditions.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOffshore Technology ConferenceMême sujetStructural Integrity and Reliability AnalysisTravaux en français237 207