Rethinking Coiled Tubing String Lifespan Assessment: Leveraging Frequent Inspections for Enhanced Operational Insights
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditionally, the industry benchmark for determining the lifespan of a coiled tubing string has relied on conventional parameters like running meters or fatigue analysis. This study will highlight the benefits of utilizing frequent coiled tubing string inspections as a key factor in assessing the effective remaining operational life of coiled tubing strings. The study aims to provide valuable insights that can enhance decision-making in asset management and maintenance procedures. A sample of coiled tubing strings across various operational environments underwent inspections at key intervals during their respective operational lifespans. Rigorous inspection protocols were implemented, capturing data on factors like corrosion, material degradation, and stress-induced deformities. A comparative analysis was conducted using historical data obtained from running meters and fatigue analysis to highlight the unique insights provided by frequent inspections. The findings of this study underscore the significance of frequent string inspections in assessing the operational lifespan of coiled tubing strings. While traditional methods such as running meters and fatigue analysis remain informative, they often overlook localized stressors and gradual deterioration that can compromise string integrity. In contrast, frequent inspections offer insights into the evolving condition of the strings, enabling timely interventions to prevent catastrophic failures. Furthermore, the data collected from frequent inspections can be utilized in an effective manner to anticipate future wear patterns and potential failure points. This proactive approach to maintenance and asset management enhances operational efficiency, reduces downtime, and optimizes resource allocation. This study sheds light on a significant departure from the traditional industry practice of assessing the lifespan of a coiled tubing string through conventional means. Shifting the service industry's focus toward frequent inspections as a new perspective for assessing coiled tubing string lifespan holds positive implications for asset management and maintenance strategies. By embracing this approach, service companies can make more informed decisions about when to replace or repair coiled tubing strings, ultimately prolonging their service life and minimizing operational disruptions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».