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Enregistrement W4403252419 · doi:10.26434/chemrxiv-2024-stqk1

Computational Fluid Dynamics modeling applied to drilling and cleaning operations: A science mapping analysis

2024· preprint· en· W4403252419 sur OpenAlexaboutno aff
Edson de Jesus Segantine, Teófilo Miguel de Souza, Daniel da Cunha Ribeiro, Andreas Nascimento

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowWeb of scienceChinaScopusPetroleumDrillingPetroleum industryOperations researchScience and engineeringPetroleum engineeringEngineeringLibrary scienceComputer scienceEngineering managementMechanical engineeringGeographyGeologyPolitical scienceEngineering ethicsDatabaseArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to provide an overview of the main research themes developed in the last decade in the field of computational fluid dynamics applied to drilling, cleaning and related operations in the oil and gas industry. To accomplish that we propose a Science Mapping Review analysis taking into account part of the guidelines for Sys-tematic Literature Reviews available in literature and the SciMAT and VOSviewer software workflow. Finally, as part of the literature reviewed, the InOrdinatio index was applied to the documents surveyed. The search string proposed was planned to include petroleum wellbore, drilling and cleaning operation and computational fluid dynamics as the terms to the research string. The SCOPUS and Web of Science databases were used to data survey, the documents were limited to articles and proceeding conferences from 2013 to 2022 in English language. Among the results, the VOSviewer anal-ysis showed that Journal of Petroleum Science and Engineering, Journal of Natural Gas Science and Engineering and Journal of Petroleum Exploration and Production Technology are the most cited journals. On the other hand, the analy-sis using the InOrdinatio index showed that the most important journal was Journal of Petroleum Science and Engineer-ing, covering 75% of the top 20 most influential documents. The top 10 countries with the highest contributions were China, United States, Iran, Qatar, Canada, United Kingdom, Norway, Malaysia, India and Brazil. Their publications represent almost 90% of the total and more than 50% of the documents come from United States and China. Finally, concerning to the keywords, the co-occurrence analysis of keywords from VOSviewer, the conceptual structure and longitudinal analysis from SciMAT and the analysis of documents from InOrdinatio method showed similar results. According to the VOSviewer analysis, the themes with a greater impact in recent documents, from 2019 to 2022, are associated to "cutting transport", "hole cleaning", "oil field equipment", "infill drilling", "drill string", "drilling fluids" and "two phase flow" applied to multiphase flows in equipment, risers and wellbore annular in drilling and completion operations such as cutting deposition and transport in non-Newtonian drilling fluids and nanoparticles taking into account the annuli eccentricity, pipe rotation, particle characteristics and orbital motion and new geometries to improve the hole cleaning. The SciMAT analysis showed keyword related to "cutting transport” include non-spherical particle, nanoparticles and non-Newtonian flow; “hole cleaning” include granular materials, deposition, eccentric annuli, un-conventional reservoir and orbital motion; "infill drilling” include bottom hole assembly, design and operation, down-hole conditions and cutting bed; and "drilling fluids" keywords such as rheology behavior and properties. The InOrdi-natio addresses themes related to annular flow and cutting transport including CFD-DEM coupling, effect of drill pipe rotation, non-Newtonian fluids, particle shape, horizontal, inclined and bends, pipe geometry and drill pipe eccentrici-ty.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0150,012
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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