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Enregistrement W2766458041 · doi:10.2118/186954-ms

Drilling Optimization to Overcome High Torque Problem: Lesson Learned on Kujung First Offshore-Near HPHT-Horizontal-Critical Sour-Slim Hole Development

2017· article· en· W2766458041 sur OpenAlexaff
D.. Rizkiani, Kiki Yustendi, B.. Rusli, A. N. Mbouw, D. R. Mcken, Hero Santoso Effendi, S. Zulkarnain, Alfon Soufanny, Zhao Yang, Yuan Tian, Jie Lian, Anton Maladi, A. P. Diemert, M. Fadil, P. P. Utomo, S. D. Yudento, Arvandi Mahry

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensHusky Energy (Canada)
Organismes subventionnairesChina National Offshore Oil Corporation
Mots-clésTorquePetroleum engineeringDrillingDrilling fluidWorkoverDrillHigh pressureDrill pipeSour gasWell controlDragCompletion (oil and gas wells)GeologyMechanical engineeringEngineeringMechanicsNatural gasPhysicsWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BD Field is the first development project of Husky-CNOOC Madura Limited (HCML) in Madura Strait, Indonesia which has a pressure of 8,100 psi and a temperature of 300°F. This Kujung gas reservoir contains of 5.5% CO2 and 5,000 ppm H2S, indicating that the reservoir is near High Pressure High Temperature (HPHT) and critical sour environment. This paper describes the best practices, lessons learned and strategy to control drilling issues such as slim hole, horizontal, near High Pressure-High Temperature, high density, and sour/acid gas environment to achieve the well TD with torque and ECD limitation, without compromising production target. Kujung reservoir section was drilled with an overbalance mud system as per CNOOC HPHT and sour well requirement. Drill-In fluid (DIF) system treated with potassium formate and manganese tetraoxide as weighting agents was chosen for drilling the 5-7/8-in. reservoir section. Throughout the drilling operation, higher torque and ECD value was identified compared with Torque and Drag (T&D) Calculation and Hydraulics simulation. This can lead to shallower TD decision, which has consequence of possibility not achieving initial target depth/production. Calibrating T&D model using the pickup/rotate/slack-off value from actual measurements on both cased and open holes was done in order to match the model with actual condition. Several analysis and review of all possible causes was performed, including performance of solids control equipment, inadequate hole cleaning, dog leg severity, wellbore direction and/or formation lithology changes. T&D and hydraulics simulation was also performed to foresee the possible operation limitation with several lateral lengths to ensure having successful drilling operation without compromising both operational safety and future well production. Based on the original model, with friction factor values of 0.25 (cased hole) and 0.35 (open hole), 1000-1500 ft lateral length of 5-7/8-in. slim hole section can be achieved. However, with calibrated T&D model, friction factor values were almost double the original model. Comprehensive planning was done to accomplish the drilling objectives, such as re-plan well trajectory to reduce dog leg severity, selection of drill fluid lubricant additives to ensure its stability at pH > 11 environment as planned to control sour gas and compatibility with other products, maximize centrifuge usage to minimize excessive LGS build-up caused by successive and repetitive mud system re-use for batch drilling operations, and diluted system using rehabilitation mud. Reduced friction factors and decreased torque values were the key parameters to successful drilling through the updated planned horizontal length. In terms of gas well production, the objective of well productivity was achieved during unloading operation when gas production result from the wells yielded higher Absolute Open Flow (AOF) as compared to the planned target. Hence a successful BD wells had been delivered to production.

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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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