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Enregistrement W3155996114 · doi:10.2118/102815-pa

Applied Ultrasonic Technology in Wellbore-Leak Detection and Case Histories in Alaska North Slope Wells

2009· article· en· W3155996114 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Production & Operations · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesConocoPhillips
Mots-clésUltrasonic sensorSonic loggingLeakAcousticsLoggingUltrasonic testingEnergy (signal processing)Logging while drillingEngineeringWell loggingPetroleum engineeringDrillingMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary When operators are faced with well-integrity problems, a variety of methods may be used to detect the source of annular communication. Methods for detecting downhole leak points include spinners, temperature logs, downhole cameras, thermal-decay logs, and noise logs. However, many of these methods are ineffective when dealing with very small leaks and can result in collected data that require a significant amount of logging finesse to interpret. Ultrasonic listening devices have been used for a number of years to detect leak sources effectively in surface production equipment. Ultrasonic energy has some properties that, when compared to audible-frequency energy, make it ideal for accurate leak detection (Beranek 1972; Povey 1997; Evans and Bass 1972). Like audible-frequency energy, ultrasonic energy can pass through steel. However, ultrasonic energy propagates relatively short distances through fluids when compared to equal-energy audible-frequency sound. Thus, when an ultrasonic signal of this nature is detected, the detection tool will be in close proximity to the energy source. On this premise, an ultrasonic leak-detection tool was developed for downhole applications to take advantage of the unique properties of ultrasonic-energy propagation through various media. Data-acquisition equipment and filtering algorithms were developed to allow continuous logging conveyed on standard electric line at common logging speeds. Continuous logging has proved to be significantly more efficient in locating anomalies than static logging techniques commonly used in noise-logging operations. During development, the tool was shown to be effective in locating leaks as small as 0.026 gal/min with an accuracy of 3 ft in production tubing, casing, and other pressure-containing completion equipment. Leaks also have been detected through multiple strings of tubing and casing. The tool has proved to be effective in locating leaks that other diagnostic methods were unable to locate.

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.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,618

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,175 · 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