Unplanned Tortuosity Index: Separating Directional Drilling Performance from Planned Well Geometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wellbore tortuosity is an important metric of wellbore quality; however, it is not always an appropriate reflection of directional drilling performance. Drilling planned tortuous features will increase wellbore tortuosity, but this in itself says nothing about directional drilling performance. Not only is there a need for a metric of wellbore tortuosity, it isalso necessary to have a metric of "unplanned" wellbore tortuosity. The former provides information about wellbore quality, whereas the latteris reflective of directional drilling performance. The directional drilling literature contains metrics for both wellbore and unplanned tortuosity; however, they are largely unique and difficult to relate to one another. It is desirable for the planned and unplanned tortuosity metrics to be relatable. This would allow operators to not only quantify overall wellbore tortuosity in real time, but also to understand how much of that tortuosity is unplanned and possibly avoidable. This, then, opens up avenues for directional drilling performance improvement. In this paper, a new metric, the "Unplanned" Tortuosity Index is developed on the basis of an existing metric of wellbore tortuosity. This is done by systematically removing the effects of intended tortuous features from the wellbore tortuosity analysis, retaining only those tortuous features in the wellbore trajectory that are unplanned. The unplanned tortuosity index is then tested on two distinct sets of survey data from actual wells drilled. The results are compared between the sets and with the wellbore tortuosity metric from which the new index was derived. It is shown that thenewly developed unplanned tortuosity index canhelp operators and directional drilling companies discern their directional drilling performance, especially forwell paths with multiple, planned tortuous features.
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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 | 0,001 |
| 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 ».