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Enregistrement W2892574746 · doi:10.2118/191723-ms

Real Time Surface Data Driven WOB Estimation and Control

2018· article· en· W2892574746 sur OpenAlexaff
Yang Zha, Stacey Ramsay, Son Q. T. Pham

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesConocoPhillips
Mots-clésDrill stringEngineeringDrillTorqueDrill pipeDrillingSimulationMarine engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In directionally drilled oil and gas wells, wellbore friction and tortuosity play an important role on how efficiently torque and weight-on-bit (WOB) is transferred from surface to the drill bit. Providing accurate and consistent true WOB in a real-time manner is crucial to maintaining optimum drilling efficiency. In this paper, we present a novel, automated system for estimating and controlling downhole WOB in real-time using surface data. The new system presented here automatically consumes drill-string and wellbore information while drilling to build a drill-string model with multiple sections, each with its own length, size, heading and wellbore friction factor. An automated algorithm captures and stores off-bottom hook-load data that meet certain rig-state conditions while monitoring multiple surface data streams. A numerical optimization method is then used to solve for the friction factor distribution with depth using selected off-bottom hookload data. The friction factors are put into a torque and drag model to estimate the downhole WOB. Numerical simulation shows that using the time history of surface data rather than a single hookload reading is key to ensuring a robust solution against noisy and missing data. An active control mode is also implemented in which the driller can directly control the downhole WOB through the system. The system was field tested on multiple horizontal wells drilled by the operator. Comparisons with downhole measurements show the system is capable of accurately predicting downhole WOB throughout the well including the lateral section. Solving the friction model using historical hookload data ensures the stability and robustness of the estimation. The distribution of friction factors with depth also help provides additional assessment of wellbore quality. An automated WOB control test was also conducted to demonstrate the system's ability to directly control downhole WOB by adjusting surface WOB according to the algorithm. The new system provides a novel way to use real time surface data to estimate and control downhole WOB

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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