Structural Reliability Study of OCTG Casing and Connections for Thermal Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper describes a reliability based study of OCTG connections and casing for thermal wells. The fundamental principle of structural reliability analysis is being used to model the uncertainties associated with the load capacity of the casing as well as different installation and the operational loading conditions. These uncertainties influence the strength and performance of the thermal well casing structure. Traditional deterministic design factor cannot quantify the uncertainties associated with these variables. Statistical distributions of these variables obtained from different sources such as analysis, production and laboratory test data. Finding the proper statistical distribution of installation and operational load of the represented thermal well data is challenging since each well is unique. However, with the reliable dataset of statistical significance used to build a structural reliability model with reasonable accuracy. This model used for risk analysis as well as could predict the failure mode during the early design phase. The probability theory used in the assessment of structural reliability model. The reliability model concerns the aspects of probabilistic modeling of load (S) and strength/resistance (R) variables. The combined loading conditions and elastic-plastic materials models are outlined to represent the thermal well. Structural reliability analysis methods such as FORM/SORM and Monte Carlo simulation will be discussed to address the randomness of casing loading and OCTG property uncertainty originating from the parameters mentioned above.
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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 ».