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Enregistrement W3011398201 · doi:10.2118/191640-pa

A Dynamic Model with Friction for Comprehensive Tubular-Stress Analysis

2020· article· en· W3011398201 sur OpenAlexaff
Robert F. Mitchell, Albert R. McSpadden, M.A. Goodman, Ruggero Trevisan, Rick D. Watts, Nola R. Zwarich

Notice bibliographique

RevueSPE Drilling & Completion · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasingMechanicsDynamic load testingDisplacement (psychology)Structural engineeringStress (linguistics)EngineeringMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A new model technique is described for comprehensive dynamic stress and displacement analysis of wellbore-completion tubulars, including friction loads with history. A dynamic model of tubing forces is necessary to predict local pipe velocity, which in turn determines the magnitude and direction of localized frictional contact. By tracking dynamic changes in axial force starting from the initial running state, a complete load history can be simulated for the installed casing and tubing through the service life of the well. The dynamic friction model subdivides the casing or tubing string joint by joint and uses an elastic pipe-momentum balance. Pipe velocity is related to axial force by the elasticity equation. Dynamically determined velocity is necessary to predict the magnitude and orientation of local node-friction vectors. Damping for the dynamic analysis is provided by annular fluid viscosity. The elastic equations are solved as a set of algebraic equations in terms of past and future values of pipe axial force and velocity. Key model inputs such as pressure, temperature, fluid, and wellbore-friction coefficients can be changed at each successive load step. Running loads and packer setting with slackoff or pickup loads determine the initial tubing-stress configuration. Given the initial configuration, each subsequent load case is calculated starting from the prior load and resultant friction state, allowing for full history dependence. The surface velocity profile of running individual stands is a key input. Unexpected magnitudes of downhole transfer of surface load are demonstrated. A change in the operation-load sequence is shown to produce significant differences in tubular axial loads, indicating that special attention to load history should be considered when performing a tubular-stress analysis. For slackoff, overpull, or packer-setting events, the model can track dynamic load response at downhole points, such as a packer or cement top. An example well with a deviated profile and a planned sequence of life-cycle operations including stimulation, production, and shut-in was simulated for a variety of load sequences. The model has been validated against field data using the actual hookload plot during installation of a single-trip, multizone intelligent completion in an offshore highly deviated extended-reach-drilling (ERD) well. Example calculations are given for a high-pressure/high-temperature (HP/HT) subsea well and a horizontal unconventional well. The dynamic friction model allows for the seamless integration of running loads with friction into a fully sequential stress analysis of subsequent well life-cycle loads for landed completion strings. Although dynamic analysis has been extensively applied to complex drilling phenomena such as drillstring vibration or bottomhole-assembly design, current industry models for completion tubulars such as casing and tubing separate the installation state from the in-service life envelope or attempt to solve the problem with a static analysis. This represents a critical deficiency in the current industry state of the art for completion tubulars, which the present work proposed herein strives to address. From a comparison with appropriate static analytic solutions and industry-standard drag-and stress-models, dynamics were found to affect friction-force directions and magnitudes, suggesting that tubular dynamics cannot be neglected.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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