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Enregistrement W4241533720 · doi:10.2118/2008-132

Improved Drilling Efficiency Technique Using Integrated PDM and PDC Bit Parameters

2008· article· en· W4241533720 sur OpenAlexaffabout
H.R. Motahhari, G. Hareland, J.A. James, M. Bartlomowicz

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensHusky Energy (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBit (key)Computer scienceDrillingEngineeringMechanical engineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, a new drilling optimization procedure is presented that is designed to improve the drilling efficiency with positive displacement motors (PDMs) and PDC bits. This developed optimization method is based on predicting rate of penetration (ROP) from PDM outputs for any PDC bit design. More specifically, optimization is done for a hole section and optimum values of weight on bit (WOB) and surface RPM are obtained for the section. For given flowrates, estimated values of optimum WOB and surface RPM are used to calculate the corresponding motor differential pressures and the foot by foot ROP values. Also, the method is used to show how improper operational parameters selection can affect total drilling time. A case study was done to consider different PDMs with different lobe configurations and a set of fixed operational parameters. From the new optimization technique, a pre-estimated motor differential pressure versus depth log can be generated for the optimized operational parameters. This information can further be used in hydraulics optimization and proper selection of bit nozzles. The optimization method can not only be applied to determine optimum operational parameters in drilling for one motor, it is also can be used to select the optimum PDM to drill a section most economically. The presented method is verified by generating a confined rock strength log based on drilling data for a previously drilled well in Alberta. This foot by foot strength log is compared to a confined rock strength log generated as a follow up analysis by a commercially available drilling simulator package. Also, PDM differential pressure log is generated and compared to field recorded on bottom differential pressure values. In this paper, a method to optimize the drilling operation with PDMs is presented with a field sample application. It is concluded that consideration of PDM performance/selection drilling planning phase will help to perform a safe and cost effective operation by preventing motor stalls and maintaining highest average ROP for the section. It also proves that by optimizing WOB and surface RPM values for a constant mud flow rate and pre defined bit wear at total depth, a maximum average ROP for the section can be reached for any PDM. The PDM with the lowest $/ft can then be selected based on the analysis. Introduction Drilling simulation has gained a leading position in the well planning and the follow up process. The capability of applying different drilling scenarios in simulators is a powerful tool for drilling engineer to prepare an optimized drilling plan regarding basic criteria such as cost, time and safety. The rising application of Positive Displacement Motors (PDMs) in recent directional and horizontal drilling operations creates a demand for a tool which enables drilling engineer to simulate these operations in a pre-planning mode. Despite of similarities existing between conventional drilling simulation and PDM drilling simulation, there are some differences which can alterthe approach and goals. These dissimilarities are resultant of inseparable characteristics of PDM which exposes limitation on the drilling system hydraulics.

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)0,000
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 enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations14
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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