OpenLab: Design and Applications of a Modern Drilling Digitalization Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The transition towards drilling automation in the oil and gas industry has increased the need for digital infrastructures for development and testing of new technology. This includes infrastructures to facilitate changes in work processes and technical competences. This paper describes the design and use of OpenLab Drilling, a digital infrastructure with applications in education, technology development and testing. OpenLab Drilling offers access to a high fidelity drilling process simulator capable of simulating transient hydraulics, temperature, torque and drag, and cuttings transport. Since 2018, the infrastructure has been publicly available for students, researchers and engineers who need realistic drilling data for technology development, demonstration and education. The simulated drilling data can be accessed by several means. First, through a user-friendly web application used as a tool for teaching the physics involved in drilling operations. Secondly, drilling data can be accessed programmatically through a web API or via programming language APIs written in MATLAB, Python and .NET. Thirdly, OpenLab offers a fast communication interface that can be used for applications that are closer to hardware, and which require a realistic Hardware in The Loop (HIL) infrastructure. This paper describes the objectives of OpenLab as a project, its system architecture, its simulation capabilities, the design of its web application, and its various communication interfaces. The paper also presents projects that uses OpenLab in education, research on machine learning, semantical representation of drilling data, and other industrial relevant activities. The paper is naturally divided in two parts: The design of the infrastructure, and its applications.
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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 ».