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Enregistrement W4409962509 · doi:10.2118/0525-0021-jpt

Remote Borehole Management Overcomes Strength Anisotropy and Enhances Hole Cleaning

2025· article· en· W4409962509 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoreholeAnisotropyGeologyEnvironmental scienceMaterials sciencePetroleum engineeringGeotechnical engineeringPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

_ This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 223794, “Case Study—Efficient Drilling of High-Angle Wells: Overcoming Strength Anisotropy and Enhancing Hole Cleaning Through Remote Real-Time Borehole Management,” by Shekhar V. Gosavi, SPE, Amshith Adla, and Shanmukh Sripada, ExxonMobil, et al. The paper has not been peer reviewed. _ The authors of the complete paper describe a case study in which, through proper understanding of failure mechanisms, characterization of shale strength anisotropy, and implementation of strength-anisotropy incorporated models, drilling high-angle wells through a challenging shale formation was deemed feasible. Following a pilot well’s success, a high-angle well was drilled using optimized parameters and higher mud weight (MW), achieving drilling with no nonproductive time (NPT). Introduction Although anisotropy is well understood, misconceptions about instability mechanisms creating reluctance to use of higher MW often lead to wellbore failure, NPT caused by hole‑cleaning issues, and a reluctance to drill high-angle extended-reach-drilling wells. In the Hebron field in eastern Canada, a similar challenge arose. Previous drilling by offset operators in nearby fields suggested that wells through the Fortune Bay formation should not exceed 45° inclinations because of severe wellbore instability. The Hebron field includes three main producing formations: the Ben Nevis, the Hibernia, and the Jeanne d’Arc (JDA). Following initial shallower formation development, focus shifted to JDA formation development, which would require drilling the Fortune Bay shale at a high angle. The Fortune Bay shale in this region historically had caused significant NPT because of instability, requiring a detailed understanding of its properties to enable the safe drilling of high-angle wells. Pilot Well P4H-OP1 The pilot well was drilled through the anisotropic Fortune Bay shale at an intermediate angle (42°) to validate the feasibility of drilling beyond the inclination limits established by offset operators. Additionally, the well provided critical formation data necessary to develop a wellbore-stability model for future drilling operations. Well P4H‑OP1 also was the first well to target deeper production intervals from the Hebron Platform, specifically the Jeanne d’Arc sands. However, pressure depletion from nearby wells had reduced the fracture gradient in the shallow Ben Nevis sands, requiring a revised casing program to isolate these sands and allow for the use of higher MWs while drilling the Fortune Bay formation. The ability to increase MW to stabilize the wellbore was a critical design requirement based on the authors’ understanding of the primary failure mechanism of Fortune Bay. Ultimately, the decision was made to forego a test hole because of time and cost constraints. The pilot well’s lower completion required a 178‑mm cemented liner to enable a multizone intelligent well completion. The well was designed to be drilled at a 42° inclination, a limit set based on previous experience.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,198 · 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
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