Field Test Results for Real-time ROP Optimization Using Machine Learning and Downhole Vibration Monitoring - A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A case study for a real-time field test of a machine learning (ML) ROP prediction and optimization algorithm and a vendor-neutral vibration monitoring system is presented for ten wells in Northeastern British Columbia, Canada. A novel auto-calibration feature adjusts the ML model in real-time to account for prediction bias. The paper is of interest to operators and service companies seeking to accelerate uptake of Artificial Intelligence (AI) by rig personnel. A ten-well campaign in three target formations was drilled from one rig in the lateral sections to test the ML ROP prediction/optimization system. During the first two laterals, the operator office engineers visited the rig to train the rig team and gain their buy-in. For the remaining wells, tests were run in real-time advisory mode. Field test objectives were to develop trust in the ML model, validate real-time vibration monitoring tool with real-time downhole vibration data, and obtain feedback from the rig and office on functionality to accelerate uptake of AI. Initially, the ML ROP model passed all success criteria in two of three formations, or four of six wells. One formation failed the ROP accuracy criterion because the predicted ROP was consistently too high, but the ML model accurately captured the variance. This led to the development of a novel automated calibration procedure that adjusts the "bias" of the machine learning ROP prediction in a manner like calibrating physics-based models (such as torque and drag hookload) using a calibration factor calculated in real-time by comparing predictions with actual ROP values. This enhancement enables meeting accuracy acceptance criteria and has opened the door for a broader application of the method in other formations and basins. To date the model has been successfully deployed for the lateral section and for bottomhole assemblies (BHAs) with a positive displacement motor. The vibration monitoring system successfully provided real-time data to the operator at the rig and office that is generally available only to the MWD provider in real time, which enables the operator to gain new insights for situational awareness and decision making. Feedback from rig personnel was very valuable and included new functionality, such as their ability to change parameter limits in the ROP system, which has been implemented and successfully used by the operator.
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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 ».