Technology Update: Data Aggregation and Distribution With Human Factors Incorporated
Notice bibliographique
Résumé
Technology Update To optimize the value of surface and downhole drilling data, an operator, a software company, and a service company have combined forces to develop a system to seamlessly integrate all forms of data, file types, and communication protocols. To ensure that people on the rig and in the office are able and willing to act on the data, the system includes human-factors engineering. The upstream oil and gas industry first began to gather and stream data from rig sensors in the 1970s and introduced real-time data centers in the early 1980s. Since those early efforts, the industry has made only incremental progress in using available drilling data. These changes typically are limited to improving visual displays, upgrading relational databases for easier reporting, and providing web services for integration. Today, the widespread use of drilling data remains limited by technology deficiencies in rig sensor measurement quality, sensor accuracy and reliability, rig-site aggregation methods, data sampling rates, and the inability to easily share data between proprietary vendor systems. In addition, drilling electronic data recorder (EDR) technology has not kept pace with the technology of other industries or that of other oil and gas sectors. Typical service company aggregation systems use outmoded software and hardware. Consequently, these systems are costly to alter, require long cycle times to add features, cannot process the high-frequency data that are collected by modern sensors, and cannot easily accommodate different back-end engines provided by third parties. In addition, because they have closed architecture, changing user interfaces is notoriously difficult. To address these shortcomings, an operator has built a system that easily accommodates back-end engines, enables rapid prototyping and deployment of new ideas, and separates the back-end from user interfaces. Unlike traditional systems that use only rig data, this new system also uses well information from other data sources. The design basis was to provide users with higher frequency (up to 100 Hz) and higher-quality data than traditional data-aggregation and -distribution systems. This allows drillers to access real-time models and algorithms for analyses, such as stick/slip mitigation, stuck pipe avoidance, optimal tripping practices, hole cleaning, geosteering, and other drilling methods.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».