MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407893900 · doi:10.2118/223824-ms

Autonomous Drilling Platform - An Enabler for Automated Steering Control and Remote Operations in the Permian

2025· article· en· W4407893900 sur OpenAlexaff
Daniel Gonçalves, Filipe Ferreira, Vijayan N. Nair

Notice bibliographique

RevueSPE/IADC International Drilling Conference and Exhibition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensHaliburton Forest & Wild Life Reserve
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnablingDrillingPermianControl (management)Computer scienceGeologyMarine engineeringPetroleum engineeringReal-time computingEngineeringPaleontologyArtificial intelligenceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Autonomous Drilling Platform (ADP) revolutionizes directional drilling by allowing drillers to concentrate on performance-driven tasks rather than routine calculations and activities. The ADP enhances the communication workflow between geosteering and downhole rotary steerable steering settings by employing a systematic approach that integrates new targets, calculates feasible trajectories, and assesses their viability within the constraints of the well design. This seamless integration and automation significantly improve the drilling and steering efficiency of the directional drilling operations. The innovative platform enables real-time wellplan updates, effectively bridging the communication gap between surface parameters, drilling engineering, with its tool limitations and downhole tools automation. The platform facilitates a dynamic and prompt response to changing subsurface conditions, thereby optimizing drilling efficiency and accuracy. The integration of automated calculations and synchronization between surface and downhole automation systems allows field engineers to focus on performance-oriented activities. ADP automatically downlinks the updated directional drilling settings to the downhole tools to execute the revised trajectory. It also provides operators with remote access via a web interface, enabling the monitoring of details pertaining to directional drilling operations from any location worldwide. The ADP was implemented in phases for varying well complexity in the Permian operations in Midland and Delaware Basins. Consistent drilling performance has been a challenge due to inconsistencies in drilling practices, steering control and sub optimal drilling parameters for the target formations drilled. ADP enabled the execution team to focus on drilling performance with an interface that encompasses drilling parameters along with steering control recommendations. The integration of a data workflow enabled remote operations reducing personnel on site while experienced team members execute jobs remotely. With ADP implemented above 80% of the drilling interval showcased better drilling performance and service quality compared to similar complexity wells that had no ADP or lower utilization of ADP during job execution. This innovative platform not only optimizes the drilling process but also enhances safety and reduce costs, marking a new era in the field of directional drilling business This paper describes the Autonomous Drilling Platform which represents a significant advancement in directional drilling technology. That is done by improving communication workflows, integrating automated calculations, and enabling remote operations. The ADP allows field engineers to concentrate on enhancing drilling performance and efficiency. As the industry continues to evolve, the ADP will play a crucial role in driving advancements and setting new standards for operational excellence.

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 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 enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,672

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE/IADC International Drilling Conference and ExhibitionMême sujetDrilling and Well EngineeringTravaux en français237 207