Well Control Course Redesign for the 21st Century
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives/Scope This paper describes a new approach to the design and delivery of well control training. The modifications and improvements largely address IOGP and industry guidelines. Conventional and newly-required well control training subjects are addressed by applying Andragogy, adult-learning theory. The flipped classroom is described. Methods, Procedures, Process The new generation of drillers and learners expect new learning dynamics and methods, including collaboration with social groups, cloud based material and non-connective based training that is interactive. Students today are changing the way people of this new generation learn. This course material and delivery addresses these learning protocols. The course was developed around adult learning theories and assurance concepts. Results, Observations, Conclusions A Human Factors approach was used todevelop the course. This approach identified the critical technical components needed in a well control event, determined what a supervisor needs to do in a crisis and how they work together in a team. Key leadership elements are assessed. Well control event scenarios are used in the course. The course was designed using a Know – Assess – Decide – Act methodology. Students are led to understand how initial information, unfolding events and how the results of their actions affect the potential success of controlling the well after an influx. Novel/Additive Information Andragogy, learning styles and methods and a flipped classroom are used in the course. The course design does away with the typical pedagogical learning used today and replaces it with adult learning theory. The improvement outcome for this redesigned well control training program is to give confidence that the right decisions will be made at the right time. This assurance is critical for the students, their employers, accreditation institutions and government bodies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».