Development of Automated Real-Time Drilling Hazards Analysis Platform to Help Manage Drilling Parameters for Safe and Efficient Drilling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this paper is to find optimum ways to simply display entire drilling information and details of a particular well in real-time from well-sites to offices and/or headquarters of any oil and gas company that is operating the drilling equipment or has taken the drilling equipment on rental basis to carry out drilling activities. During drilling activities, it is often the case that one is faced with several problems. These problems are both of mechanical and chemical nature. Some of the main parameters such as ECD, T & D, and borehole cleaning have to be monitored constantly so as to provide better insight as to when a particular issue may occur in the wellbore. Poor ECD management may result in several problems such as kicks and blowouts. Torque and drag occurs usually in low-angle wells where the downward friction and sliding force affects the drill-string. Borehole cleaning refers to carrying out the drilled cuttings back to the surface. If this is not taken care of, it could block the borehole which would subsequently affect the drill-string up-to the bit. An algorithm is defined by inputting various parameters which affect the aforementioned drilling processes. These are then fed into MATLAB. The appropriate flowchart that the algorithm will follow is defined through the "State-flow Chart" option in MATLAB. The same work is then carried out through Excel where conditional formatting is used to establish limits and format the data accordingly. This is subsequently effectively carried out through Pivot Tables and Slicers which aid in making Dashboards in Excel. The warning signals are input in the dashboard through Visual Basic for Applications (VBA) code and assigning the code to buttons. After this, the same work is shifted to Python through a Jupyter Notebook. Here, our Excel database is connected to the notebook through SQL Server Management Studio. After the alerting stage, training of ECD data through machine learning models is carried out along with necessary charts and graphs related to ECD for dashboard construction. The purpose of this paper is to accurately predict primary and secondary drilling parameters as well as to undertake real-time intervention in order to save costs, resources and man-power.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».