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Enregistrement W2892695515 · doi:10.1115/omae2018-78102

Instrumented Wellhead Load Relief System for Shallow Water Arctic Conditions: Paper 1 — System Design, Installation and Preliminary Results

2018· article· en· W2892695515 sur OpenAlexafffundabout
Scott R. Benson, Massimiliano Russo, Eivind Rasten, Ward Avery, Paul LeGrow, Michael Ash

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesDNV GLSuncor Energy Incorporated
Mots-clésWellheadWorkoverDrillingSubseaEngineeringTruckOffshore drillingMarine engineeringSubmarine pipelinePetroleum engineeringGeotechnical engineeringMechanical engineeringAutomotive engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, lower oil prices have forced many oil companies to reduce capex costs by revitalizing brown fields, rather than developing new green fields. At the same time, the offshore drilling rig market has seen many old rigs, typically used for shallow water operations, being scrapped, leaving new generation, deep and ultra-deep water MODUs as the only viable option for new drilling campaigns. Based on the above, wellhead fatigue on older assets, especially in harsh, shallow water environments, has started to gain a central role during the planning phases of workover and intervention operations. In recent years, Suncor Energy began investigating an extension to its Terra Nova field, which began production in 2002. The field uses subsea wells tied back to an FPSO which is moored in 95m of water off Canada’s eastern Grand Banks, an area frequented by icebergs. Drilling operations for the field extension were planned to commence in summer 2017, and continue with a year-round drilling campaign using a Cat 6 MODU. Since the extension would involve sidetracks and interventions from existing wellheads, a series of wellhead fatigue studies were undertaken using a variety of industry recognized methodologies [1] to understand the levels of fatigue accumulation. Although there has been no evidence of wellhead fatigue damage, Suncor chose to take a very prudent and proactive approach, aimed at minimizing fatigue, and maintaining fatigue life for potential future drilling operations. An Instrumented Wellhead Load Relief (iWLR) system was installed, which is designed to restrain BOP motions, thereby reducing the wellhead loads considerably. The load reduction system virtually eliminates additional fatigue accumulation for the planned operations. Additionally, the instrumentation system enables the precise monitoring and tracking of loads applied at the wellhead for future analysis. This paper describes the engineering challenges needed to develop and install the iWLR system in a harsh, shallow water, arctic environment. This area is characterized by very stiff soils pitted with iceberg scours, where subsea equipment must be protected within 10m deep excavated drill centers to prevent iceberg collisions in the relatively shallow water. Additionally, the paper describes how the instrumentation system was integrated with the BOP MUX cable communication system, for the first time, to enable real time monitoring of BOP motions using high accuracy gyroscopes and load cells which monitor dynamic iWLR tether forces. A topside data gathering and processing system was developed to present wellhead loads based on the indirect method, with new algorithms established to account for the tether forces. Finally, the paper presents some preliminary high-level results, showing the efficiency of the system based on measured data.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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