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Enregistrement W4323655419 · doi:10.2118/212739-ms

Proactive Prevention of Ferromagnetic Iron-Induced RSS Tool Failures Using Novel Testing Techniques and Operational Modifications.

2023· article· en· W4323655419 sur OpenAlexaboutno aff
Dylan Hadley, Luke Watts, Ryan P. Russell, Temi Okesanya, Garett Heath

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRSSSoftware deploymentDrillingEngineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ubiquity of complicated and extended-reach horizontal wellbores with tighter windows has spurred the copious use of the rotary steerable system (RSS) in drilling operations. This magnetic-powered RSS technology, initially designed for the offshore drilling market, has proven to be an effective solution to the increasingly complex challenges in the land-based market. Although durable, as with other mechanical devices, equipment failure and malfunction may occur during drilling operations. The impairments of these expensive high-end systems while drilling often lead to costly trips and NPTs, which can be avoided with regular maintenance practices. Apart from these regular maintenance practices, it is also paramount to devise proactive techniques while drilling that will enhance the life cycle of these systems and prevent rampant and uneconomical trips. This paper presents a proven methodology that was used to eliminate the rampant RSS tool failures encountered on multiple rigs in Southern Alberta, Canada. While RSS tool failures have traditionally been attributed to the barite and mud system, scientific root cause analysis showed that ferromagnetic iron metal generated from different sources while drilling induced these failures. Ferromagnetic Iron has the potential to cause interference with downhole magnetic tools, causing them to fail and have solids entrapped in them. An ingenious operational procedure was devised and implemented using strategically generated magnetic fields in the mud circulation system at different locations. These magnetic fields strip the mud system of ferromagnetic materials to prevent damage to RSS tools. This procedure was also backed up with a novel testing technique that identifies and quantifies the presence of ferromagnetic materials in the mud system, which can be tracked on the daily drilling report or posted on a digital database. The test results help engineers detect the buildup of ferromagnetic iron in the mud system (indicating the strength of the magnetic fields) and the appropriate mitigation strategy to employ, which may include strengthening the magnetic fields and using centrifuges depending on the scenario. This successful approach eliminated RSS tool failures on multiple rigs and reduced Tool-Failure NPTs drastically by over 47% on average. This paper breaks down, showcases, and elucidates a practical engineering solution to a prevalent drilling problem, with easy-to-follow steps that can be replicated by mud engineers and technicians anywhere in the world.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,207 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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