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Enregistrement W4414232093 · doi:10.2118/227429-ms

High-Accuracy Deformation Identification in Complex Completions Using High-Resolution Acoustic Imaging

2025· article· en· W4414232093 sur OpenAlexaff
Y. Alnajrani, N. Shammari, Zachary Evans, Lydia Richley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensStemcell Technologies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasingDeformation (meteorology)Point cloudSoftwareStructural integrity3d printedFocus (optics)Identification (biology)Core (optical fiber)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High-resolution acoustic imaging is being deployed globally to assess well integrity in a variety of complex completions. The two inspections in this paper represent programmatic use of this technology to investigate well integrity threats, focusing on areas where deformation assessments were previously more complex. This solid-state acoustic imaging technology inspects cased wells by utilizing up to 512 independent sensors, which capture amplitude and time of flight measurements in the form of 3D point cloud data. This data is then visualized and processed into 3D renderings, conventional 2D logs, intensity images of pipe surface texture, and sub-millimetric measurements of inner and outer diameter wall loss. These visualizations have enabled novel assessment of corrosion and pitting, breaches, casing deformation,and perforated/engineered punches. This novel technology also enables assessment of threaded connections and provides measurement of over-torqued and deformed connections. The sensor array is controlled entirely electronically via software to focus the acoustic energy at the casing wall, and this focal distance is adjusted on the fly. This electronic focusing enables multiple casings or tubing strings of varying diameter ranges to be assessed in a single run. Defects and deformations are identified using proprietary surface detection and defect localization algorithms, all resulting in more efficient and valuable cased hole integrity inspections. This paper introduces this technology, validates core well integrity applications, and highlights specific findings from twowells logged in 2023 and 2024. Several unique findings were observed and the novel images from some of the most actionable findings are presented in this paper.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

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