Analyzing Offset Wells for Benchmarking UC Gas Well's Technical Limit in Field Development De-Risking Strategy: A Digital Solution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This technical abstract delves into optimizing well delivery time in unconventional drilling projects by leveraging digital solutions, focusing on offset well data analysis, invisible lost time (ILT), and well time benchmarking. Emphasizing the complexities of limited well counts within de-risking strategies, the integration of digital technology has revolutionized conventional drilling practices, improving operational efficiency and productivity in well drilling and completion processes. The study focuses on the crucial role of digital tools in analyzing offset well data and employing ILT analysis to optimize present and future drilling operations within an unconventional development drilling campaign. It explores the significance of these tools in analyzing historical well data to benchmark operations, identify ILT areas, and ultimately drive operational excellence and consistency. Case studies and empirical analyses underscore the significance of utilizing digital solutions for offset well data analysis and ILT identification, refining drilling strategies, and reducing non-productive time (NPT), thereby enhancing overall drilling efficiency. Utilizing the digital solution, this study analyzed two distinct drilling campaigns conducted by different teams, examining seven offset wells drilled by various rigs. The analysis includes investigating operational events through detailed key performance indicators (KPI) categories, ILT drivers, drilling practices, NPTs, and unplanned events. After identifying contributors to ILT and NPT, the study provided composite well time estimations for a UC gas HTHP well, enabling the establishment of detailed rig operations benchmarks allowing more accurate well delivery time estimations for future development drilling projects. Moreover, this paper emphasizes the importance of rig operation benchmarking, utilizing digital solutions to track, compare and enhance drilling performance against unconventional drilling wells record. The findings highlight that integrating digital solutions with ILT analysis and benchmarking enables more informed decision-making, leading to streamlined and optimized well operations within unconventional oil and gas drilling projects.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».