Accounting for Hydraulics and Vibration in MSE Calculations to Estimate Formation Properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mechanical Specific Energy (MSE), the amount of work done to drill a unit volume of rock, has been evolving as an important parameter to indicate drill-bit efficiency by quantifying bit-rock interactions. Until now, the industry application has been on drilling efficiency, however, the study extends this application by utilizing MSE for estimating subsurface rock properties such as rock strength. Once known, rock strength may be used for improved geosteering – since measurement of MSE is at the bit – or for completion designs. In this study, high resolution (10-second) drilling data is used for the analysis. An updated MSE calculation is proposed which incorporates mud motor dynamics, frictional losses along the drill-string, and drillstring dysfunctions (i.e. vibration). Two new parameters in the form of Hydraulic Specific Energy (HSE), that estimates role of hydraulic impact force at the formation, rather than bit bottom and Vibration Specific Energy (VSE), that estimates the energy associated with vibrations and how it impacts the translational (weight on bit) and rotational energy (Torque) supplied from the top-drive, have been introduced. Upon correcting MSE values for drill-string vibrations (VSE), mud-motor effects and frictional losses along the drill-string, as well as incorporating hydraulic term (HSE), the comparison between MSE and Rock CCS along the well show a high degree of correlation giving an indication of using MSE to estimate rock strength. These corrected MSE values are the actual energy requirements (MSEactual) contributing towards rock-cutting action downhole. Finally, rock CCS values are estimated using the correlations developed between corrected MSEactual and corresponding drilling efficiency calculated as a function of RMS amplitudes of drillstring vibrations.
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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 ».