Systematic Build-Up Pressure Analysis Advances Accurate Fingerprinting of Formation Breathing in Gas Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Differentiating wellbore breathing from real influxes in Alberta's Deep Basin has been problematic in the past as they both result in similar surface parameters. An incorrect interpretation of formation breathing may lead to significant non-productive time (NPT) as secondary well control operations from an influx can take days. On the contrary, a false negative will force drillers to perform secondary well control procedures that may lead to loss of circulation if excessive and unnecessary pressure is exerted on the formation. MPD allows for a systematic approach to identify wellbore breathing more accurately in gas wells. The process involves a series of consecutive pressure build-up and flowback tests with close real-time monitoring to identify a breathing formation that is returning fluid to surface as microfractures close. This paper describes the protocol designed for distinguishing wellbore breathing and illustrates how several drilling parameter trends were interpreted to correctly identify wellbore breathing characteristics and differentiate them from a migrating gas influx. Testing the procedure on multiple wells resulted in 70% operational time savings from reduction in post mud rollover delays on breathing wellbores. This paper shows that the methodology utilized provides consistent and effective results using the MPD techniques, eliminates the ambiguity of wellbore breathing versus actual influxes, and shows the potential application in more areas that are prone to this problem, reducing uncertainty, NPT, and total drilling time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».