Case Studies: Optimizing BHA Performance by Leveraging Data and Advanced Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Given the intensity of drilling operations in the North American unconventional reservoirs and the quality and amount of data gathered during a drilling operation, leveraging those data along with advanced modeling techniques for optimization purposes is becoming more feasible. In this study, historical data and advanced physical modeling are utilized to better understand and optimize the bottom-hole assembly (BHA) performance in drilling operations. A comprehensive data set is gathered for more than 300 BHA runs in the span of three years. This extensive data set enables thorough examination of the variation in the operational parameters and its effect on the drilling performance. Different indices are used to determine and evaluate drilling performance, such as rate of penetration (ROP). Excessive tortuosity in a well can have many detrimental effects while drilling such as excessive and erratic torque and drag, poor hole cleaning (cuttings removal), low ROP, along with problematic casing and/or liner runs and associated cementing procedures. In this paper, a tortuosity index (TI) is used to quantify the drilled well quality and correlate it to ultimate drilling performance. In the next step, patterns are extracted and used along with physical modeling for optimizing drilling performance before the well is drilled. The corresponding tortuosity index can be used as a proxy for the well path smoothness and may be used for quantifying parameters affecting drilling performance. According to historical drilling performance data, there appears to be a strong relationship between wellbore tortuosity and ROP. If drilling operating parameters (e.g., BHA configuration, directional company's performance, target formations, bit specification, mud types, etc.) can be related to the TI based on historical data, such parameters can be modified for optimizing the performance before the well is drilled. By investigating the historical data, different trends have been extracted. In addition, different models can be built to predict drilling performance (e.g., TI) prior to drilling and according to new well design specifications. Based on data from more than 300 BHA runs and using advanced physical modeling, the most strongly correlated parameters to drilling performance have been determined and shown using different case studies. Such a historical database along with modeling techniques are used to predict well quality and drilling performance during the design phase. Using this method, well design specifications can then be optimized to enhance drilling performance and reduce the cost.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».