A Meta-Data Framework for Transparency in Rate of Penetration Calculations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Data exchanges between different electronic data recorder (EDR) systems and personnel occur on a regular basis in a well drilling operation. A significant portion of this data is derived; i.e., calculated or manipulated after sensor measurements. Currently, derived data calculations are poorly documented; therefore, the usefulness of this data diminishes through data transfer. The objective of this work is to define a meta-data framework for derived data. In this paper, we focus our efforts on one derived data channel, the rate of penetration (ROP) and identify the meta-data required to fully understand the values transferred to the end user. We start by identifying the different types of ROP and document the calculation procedure for each type. Part of the meta-data that needs to be captured involves data transformations that occur when this data stream is moved from one EDR to the next. We interviewed various EDR providers in an attempt to understand their current process. The different types of ROP calculations and their use in different types of drilling performance analysis are described in this paper. The calculation procedures were implemented and tested on an operator's data aggregation system. This effort also documents different EDR systems and how they handle sensed data required for ROP calculations. A meta-data framework is able to capture not just the calculation used, but also data transformations that occur as data hops from one EDR system to the next. Different data transfer protocols such as WITS0, WITSML, and OPC/UA necessitates a broad meta-data framework. While much of the meta-data can be embedded in the data transfer channel itself, a document describing all relevant meta-data is equally effective in communicating the information. Lastly, the meta-data framework developed here can also be applied to other forms of derived data (such as Hole depth, Bit Depth, WOB, etc.). This meta-data framework improves the transparency by providing guidelines to data aggregation providers on the type of information that should be supplied to end users. It also provides insights into how data gets transformed from its point of origin (sensor) to its point of consumption. Finally, it also documents the various type of ROPs and their appropriateness for the analysis that is performed using them.
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 | 0,000 | 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 ».