Proposed Methodology and Application of Statistical Analysis Methods on MPD Surface Back Pressure Control System's Performance Evaluation in Extended Reach Drilling (ERD) Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the years, the performance of MPD systems is often called into question when it comes to Surface Back Pressure (SBP) applications to maintain the desired downhole pressure set point, thus eroding the confidence level in applying constant bottomhole pressures at target depths – whether at bit or a fixed depth. In this paper, the performance of various MPD systems is evaluated utilizing statistical analysis, including offline Change Point (CP) inference and Regression analysis on the downhole Pressure While Drilling (PWD) data as a result of the SBP applied during drilling operations. The paper also proposes an objective methodology in the evaluation process, minimizing the influence of various MPD systems’ operating philosophies. The main criteria of the evaluation process are to determine the variances between the modelled and actual MPD setpoint downhole pressure against PWD data at target depth, depending on various operation types. In order to reduce the influence of varying operating philosophies across different MPD systems, the methodology proposed focuses on drilling operations and common data across wells. Analytical methods, including offline Change Point Analysis, are used to identify the sequence of events, operation types and pumps-off events. The trending of ESD and ECD are then determined based on operation categories. Finally, the variances and standard deviation between PWD data and setpoint EMWs are determined using regression analysis as well as normal median and mean values analysis to evaluate the performance of the MPD system and also to determine factors that could affect the performance of the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».