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Enregistrement W4293230878 · doi:10.2118/208794-ms

Progress Toward an Open-Source Drilling Community: Contributing and Curating Models

2022· article· en· W4293230878 sur OpenAlexaff
Roman Shor, Shanti Swaroop Kandala, Eduardo Gildin, Samuel Noynaert, Enrique Z. Losoya, Vivek Kesireddy, Narendra Vishnumolakala, In Ho Kim, James Ng, J. K. Wilson, Eric Cayeux, Rajat Dixit, Gregory S. Payette, Ty Cunningham, Paul Pastusek

Notice bibliographique

RevueIADC/SPE International Drilling Conference and Exhibition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityComputer scienceDrillingWorkflowOpen sourceDrilling fluidData modelingSystems engineeringDrill pipeSoftware engineeringSimulationEngineeringMechanical engineeringSoftwareWorld Wide WebOperating systemDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As a follow-up to the challenge set forth by (Pastusek et al, 2019) to create an open-source drilling community for modelling and data, this paper presents the charter, contribution methods, workflows, and interoperability standards of the open source drillstring modelling community. A series of examples, ranging from simple drillstring and fluids models to coupled drillstring dynamics models are included. They demonstrate the coding styles, validation, and verification necessary to submit a model to the repository. These models include a torsional drillstring model, a coupled axial-torsional drillstring dynamics model with integrated control system responses, an advanced fluid model for drilling fluids, and a bottomhole assembly dynamics model. The drillstring modelling and overall optimization communities are invited to make use of these models and contribute their own to create an active ecosystem that promotes progress.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,261
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,261
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0190,042
Science ouverte0,0130,037
Intégrité de la recherche0,0050,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,010

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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