Automated Merging of Time Series and Textual Operations Data to Extract Technical Limiter Re-Design Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During the construction planning phase of any new well, drilling engineers often look at offset well data to identify information that could be used to drill the new well more efficiently. This is generally a time-consuming process. The objective was to develop a recommender system that would automate the process of identifying potential hazards and current technical limiters. The developed methodology consisted of three parts. First, a system is developed that can parse textual information found in daily reports to identify key events that occurred in offset wells. Second, time series data from these same offset wells is processed to identify events directly from the patterns in the data, and a reconciliation is done between the time-series data and the contextual data wherever there is a conflict between the two datasets. Finally, KPIs are computed that enable the comparison of various drilling choices and their consequences across the set of offset wells and recommendation are automatically generated for improvements in the construction of a new well. The system was developed on a set of 7 recently drilled wells chosen from a specific North American land operation. The recommendations were compared to recommendation made through manual processing of the data for validation of the approach. The recommender identified invisible lost time (ILT) and potential non-productive time (NPT) scenarios, optimal depth-based drilling parameter for the new well, and recommendations on BHA and flat time improvement areas. Open-source natural language processing libraries were used in this project and were very effective in extracting events from textual data. An automated system was built to guide the drilling engineers in the planning phase of a well construction activity. Given a set of offset wells, the system combined both the time series data and textual data to arrive at these recommendations. The approach upon further refinement is expected to save 30 to 40 hours of the engineer's time per well and shorten the learning curve.
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 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 ».