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Enregistrement W4402564583 · doi:10.2118/221428-ms

Management of Cross-Flow Events in High pressure, Deep Disposal Wells Using MPD Techniques

2024· article· en· W4402564583 sur OpenAlexaffabout
Gerald D. Yao-Dablu, Scott Hoekstra

Notice bibliographique

RevueSPE/IADC Managed Pressure Drilling and Underbalanced Operations Conference and Exhibition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensAlberta Energy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringFlow (mathematics)High pressureGeologyEnvironmental scienceEngineeringEngineering physicsMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Drilling wells with Managed Pressure Drilling (MPD) technology allows Operators to drill and complete wells that would be otherwise un-drillable or uneconomical when done conventionally. The use of a mud density below the pore pressure can significantly reduce the likelihood of partial or complete loss of circulation especially when drilling through possible fracture or weak zones for Deep Disposal well projects. While drilling a Deep Disposal well, pore pressure was determined and confirmed through fingerprinting with the use of surface-applied pressure on connections. Drilling deeper into a different formation, total loss of circulation was experienced. The loss of mud in this scenario, without returns to the surface, can cause the fluid level to drop over time leading to a potential wellbore influx, that could result in the influx reaching surface. However, due to cross-flow between the high pressure zone and the loss zone, gas from the high pressure zone was not seen on surface. Managing these losses involved the successful placement of Loss Circulation Material (LCM) to re-instate circulation and the use of Managed Pressure Cementing procedures to set cement plugs to heal the loss. This paper delves into this unique instance of how MPD techniques were utilized to manage this cross-flow event in the Deep Disposal well in Alberta while highlighting the safety considerations employed when deciding between changing wellbore fluid to Brine or maintaining Invert as wellbore fluid.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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