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Enregistrement W2941718354 · doi:10.1115/1.4043564

Torsional Vibrations and Nonlinear Dynamic Characteristics of Drill Strings and Stick-Slip Reduction Mechanism

2019· article· en· W2941718354 sur OpenAlexaff
Jialin Tian, LI Gen-yin, Liming Dai, Lin Yang, Hongzhi He, Shuhui Hu

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational and Nonlinear Dynamics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrill stringTorsional vibrationVibrationDrillingSlip (aerodynamics)EngineeringNonlinear systemDrillStructural engineeringReduction (mathematics)Rotational speedDrill pipeMechanical engineeringAcousticsPhysicsMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Torsional stick–slip vibrations easily occur when the drill bit encounters a hard or a hard-soft staggered formation during drilling process. Moreover, serious stick–slip vibrations of the drill string is the main factor leading to low drilling efficiency or even causing the downhole tools failure. Therefore, establishing the stick–slip theoretical model, which is more consistent with the actual field conditions, is the key point for new drilling technology. Based on this, a new torsional vibration tool is proposed in this paper, then the multidegree-of-freedom torsional vibrations model and nonlinear dynamic model of the drill string are established. Combined with the actual working conditions in the drilling process, the stick–slip reduction mechanism of the drill string is studied. The research results show that the higher rotational speed of the top drive, smaller viscous damping of the drill bit, and smaller WOB (weight on bit) will prevent the stick–slip vibration to happen. Moreover, the new torsional vibration tool has excellent stick–slip reduction effect. The research results and the model established in this paper can provide important references for reducing the stick–slip vibrations of the drill string and improving the rock-breaking efficiency.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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