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Enregistrement W4399009739 · doi:10.1080/13873954.2024.2348152

Improved stiff string torque and drag prediction using a computationally efficient contact algorithm

2024· article· en· W4399009739 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDragTorqueAlgorithmString (physics)Control theory (sociology)Computer scienceMathematicsPhysicsMechanicsArtificial intelligenceTheoretical physicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the intermittent contact with the wellbore, determining torque and drag for deviated wells is difficult.Most models have ignored drill string stiffness and assumed continual contact to simplify derivation.However, the accuracy of these 'soft-string' models is restricted, especially at high dogleg severities.On the other hand, most 'stiff-string' models rely on computationally intensive approaches or continuous contact assumptions.To mitigate these issues, a computationally efficient penalty-based wellbore contact algorithm has been developed based on vector calculation, which at most requires two dot products and three arithmetic operations to determine contact locations.This algorithm is incorporated into a 3D multibody dynamics (MBD) model, which utilizes rigid drill-string segments based on the Newton-Euler formulation, connected via axial, shear, torsional, and bending springs to capture drill string flexibility.This model performs simulations faster than real-time and has been validated using surface measurements from a completed well.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,188 · 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