MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3063925608 · doi:10.2118/199931-pa

Look Ahead of the Bit While Drilling: Potential Impacts and Challenges of Acoustic Seismic While Drilling in the McMurray Formation

2020· article· en· W3063925608 sur OpenAlexaff
Siavash Nejadi, Nasser Kazemi, Jordan A. Curkan, Jean Auriol, Paul R. Durkin, Stephen M. Hubbard, K. A. Innanen, Roman Shor, Ian D. Gates

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrillingDrill bitGeologyDrillDeconvolutionWorkflowSeismic vibratorComputer scienceSeismologyAlgorithmEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The oil and gas industry, operating and service companies, and academia are actively searching for ways to look ahead of the drill bit while drilling to reduce the risks and costs of the operation and improve the well-placement process. Optimal drilling in challenging and highly heterogeneous reservoirs, where geological data cannot adequately constrain high-frequency variations in rock properties, requires reliable subsurface information from around and ahead of the drill bit. To provide this, we have developed a seismic-while-drilling (SWD) imaging algorithm using signal processing, drillstring modeling, and prestack wave-equation migration. To extend the visibility ahead of the bit, we use the drill bit as a seismic source and image the changes in acoustic properties of rocks both around and ahead of the drill bit. The common practice is to build reverse vertical seismic profile (R-VSP) gathers. Here, we use a blind deconvolution algorithm to estimate the drill-bit source signature from the data directly. Alternatively, we can estimate such a signature through drillstring modeling and surface measurements (i.e., hookload and hook speed). The drillstring dynamics are modeled and analyzed using Riemann's invariants and a backstepping approach in a field-verified model. Next, we enter the estimated source signature into the prestack wave-equation depth-imaging workflow. Our simulations show that providing the drill-bit source signature to the prestack wave-equation depth migration consistently delivers reliable subsurface images around and ahead of the drill bit. The output of our workflow is a high-resolution subsurface image, which is then applied to provide vital information in oil-sands reservoirs for placement of steam-assisted-gravity-drainage (SAGD) well pairs. Compared with conventional practices, the proposed methodology images around and ahead of the drill bit enable interactive decision making and optimal well placement. The key feature of the presented methodology is that instead of cross correlating the SWD data with the pilot trace and building R-VSP gathers, we use the estimated drill-bit source signature and deliver high-resolution prestack depth-migrated images. Through numerical modeling, we tested the potential impacts, validity, and challenges of the proposed methodology in drilling horizontal wells in SAGD settings with an emphasis on the McMurray Formation. We further compared the results with the conventional drilling practice. In contrast to existing tools that have limited depth of penetration, interpreting SWD data in real time confidently maps key target features ahead of the drill bit. This imaging workflow provides sufficient time to precisely control the borehole trajectory and stay within the desired reservoir zone. Accordingly, it mitigates the risk of intersecting mudstone-filled channels and lean zones.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE JournalMême sujetSeismic Imaging and Inversion TechniquesTravaux en français237 207