Evaluation of Belleville Springs and Damping Through Static Cyclic Loading “Hysteresis” for pVARD Optimization: Part-I
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One unconventional application that researchers have been investigating for enhancing drilling performance, has been implemented through improving and stabilizing the most effective downhole drilling parameters including (i) increasing downhole dynamic weight on bit (DDWOB), (ii) stabilizing revolution per minutes (rpm), (iii) minimizing destructive downhole vibrations, among many others. As one portion of a three-part-research that consists of a comprehensive data analysis and evaluation of a static compression hysteresis, dynamic compression hysteresis, and corresponding drilling tests, this research investigates through static cyclic loading “Hysteresis” of individual and combined springs and damping the functionality of the passive Vibration Assisted Rotary Drilling (pVARD) tool that could be utilized towards enhancing the drilling performance. Tests are conducted on the two main pVARD tool sections that include (i) Belleville springs, which represent the elasticity portion and (ii) the damping section, which represents the viscous portion. Firstly, tests were conducted through static cyclic loading “Hysteresis” of (i) a mono elastic, (ii) a mono viscus, and (iii) dual elastic-viscus cyclic loading scenarios for the purpose of further examining pVARD functionality. For performing static compression tests, a calibrated geomechanics loading frame was utilized, and various spring stacking of different durometer damping were tested to seek a wide-range data and to provide a multi-angle analysis. Results involved analyzing loading and displacement relationships of individual and combined springs and damping are presented with detailed report of data analysis, discussion, and conclusions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».