Preventing Drill String Twist Off: Automatic Flagging of Abnormal Pressure Loss Signatures in Real-Time
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abnormal pressure loss during a drilling operation signals a failure in the fluid hydraulics circulating system. This could be due to a washout in the drill pipe (either in the body or connection), bottom hole assembly (BHA) component or connection, downhole tool failure, surface mud pump problem, or losses into the formation. This paper describes a machine learning approach to accurately flag abnormal pressure losses and identify the root cause. An operational procedure to prevent twist offs once abnormal pressure loss is flagged is also outlined. The primary method used to flag abnormal pressure loss is to compare the standpipe pressure to a statistically modeled pressure calibrated using past data from the same well. Using the standpipe pressure, statistically modeled pressure, weight on bit, RPM, and flow in, an abnormal pressure loss belief is then calculated. The belief tracks standpipe pressure trends when WOB, RPM, and flow-in signals are relatively constant. Once an abnormal pressure loss belief has been identified, further analysis is performed using contextual data, such as survey information and BHA components, to identify the root cause. This study included learning from over 100 wells on which the approach was deployed, and abnormal pressure loss was flagged. Washouts due to drill pipe and BHA connection failures and BHA failures, such as seal failures, have been shown to periodically result in abnormal pressure drops throughout a BHA run. Factors such as wellbore geometry may cause the seal/joint to open or close during the BHA run. This is reflected as drops in pressure under stable drilling parameters, such as weight on bit, RPM, and flow in, followed by a pressure increase back to normal. These periodic abnormal pressure decreases continue until the drill pipe or BHA is changed or fully twisted off. However, for drill pipe body washouts, the pressure tends to bleed off/decrease over a longer period in a more consistent manner. The ability to identify a washout in the drill pipe or BHA can be immensely helpful in preventing a twist off thereby eliminating significant non-productive time. This paper outlines a novel automatic abnormal pressure loss alert system, a process for differentiating between drill pipe body, drill pipe/BHA connection and tool failures, and an operational procedure to handle such alerts when they are flagged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».