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Enregistrement W3127425500 · doi:10.2118/205020-pa

Prediction of Reservoir-Kick Effect and Its Management in the Managed-Pressure-Drilling Operation

2021· article· en· W3127425500 sur OpenAlexaffabout
Malak Habib, Syed Imtiaz, Faisal Khan, Salim Ahmed, Justin S. Baker

Notice bibliographique

RevueSPE Drilling & Completion · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrillingAnnulus (botany)Well controlKalman filterMarine engineeringPetroleum engineeringDrilling fluidWarning systemEngineeringComputer scienceMechanical engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The sudden influx of reservoir fluids (i.e., reservoir kick) into the drilling annulus is one of the common abnormal events encountered in drilling operations. A kick can lead to a blowout, causing loss of lives, assets, and damage to the environment. This study presents a framework for real-time kick monitoring and management in managed-pressure-drilling (MPD) operation. The proposed framework consists of three distinct steps: the unscented Kalman filter (UKF) is used to detect and estimate the kick's severity; the estimated kick size and optimal control theory are used to calculate the time to mitigate the kick in the best-case scenario; and on the basis of the total predicted influx and pressure rise, the monitoring system generates a warning and activates the mitigation strategy. Thus, the proposed method can estimate, monitor, and manage kick in real time, enhancing the safety and efficiency of the MPD operation. The developed method was validated and demonstrated using a simulated MPD system, a pilot-scale experimental setup, and field data collected from an MPD operation in western Canada.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,606

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,213
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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