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Enregistrement W3008696002 · doi:10.2118/199611-ms

Guidance for Calibration of a Directional Drilling Wellbore Propagation Model Using Field Data

2020· article· en· W3008696002 sur OpenAlexaff
John D’Angelo, Can Pehlivantürk, Pradeepkumar Ashok, Eric van Oort, Mojtaba P. Shahri, Alan Vasicek, Michael Behounek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationDrill stringTrajectoryComputer scienceDirectional drillingWellboreField (mathematics)Test dataPropagation of uncertaintyDrillingSet (abstract data type)Measurement while drillingSimulationAlgorithmGeologyEngineeringMathematicsStatisticsPetroleum engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Accurately estimating the directional tendency of a drill string is important to ensure tracking of the planned trajectory and to prevent over/undershooting targets. Predicting this tendency is often achieved through calibration of a physical model of wellbore propagation using previous directional drilling data. However, the amount of relevant prior information to use and the uncertainty in future predictions is not always clear. The goal of the work reported here was to determine the amount of prior directional drilling data to use for calibration, and the frequency at which recalibration should occur to ensure accurate predictions of wellbore propagation. A procedure was designed to provide this information for a given wellbore propagation model in a given field. The particular model used in this study is a quaternion-based wellbore propagation model that describes the motion of the bit as a rigid body in space which moves based on fixed angular velocities and drilling inputs given in the form of a traditional slide sheet. However, the procedure can be used for any wellbore propagation model that requires calibration on prior directional drilling data. The procedure consists of two tests. The first test (hold-out test) shows how the prediction error varies over an increasing amount of calibration data while holding the testing-set size constant. The second test (prediction test) shows how the prediction error varies over an increasing testing-set size while holding the amount of calibration data constant. These variations in prediction error can then be examined by looking at the spread of data over these tests. The test methodology was applied on field data obtained from North American wells where bent sub motors were used for deviation control. The first test showed diminishing returns when incorporating more actions into the model calibration. In cases where bottom-hole assembly (BHA) changes were observed, calibrating on a larger number of prior actions slightly increased the test error. The second test allowed us to approximate the error propagation rate of our model predictions in the current field. The procedure described in this paper allows for such information to be quantified and visualized easily to improve the directional driller's understanding of the needs and reliability of the wellbore propagation model being used.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,190 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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