Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Название статьи
- ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ МЕХАНИЧЕСКОЙ СКОРОСТИ ПРОХОДКИ
- Авторы
- Дадашев Мирали Нуралиевич jnus@mail.ru, д-р техн. наук, профессор, ФГАОУ ВО «РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина», Москва, Россия
Джафаров Ренат Фархадович jnus@mail.ru, специалист отдела технологии строительства скважин, Газпром ЭП Интернэшнл Б.В., Санкт-Петербург, Россия
Куропаткин Григорий Юрьевич jnus@mail.ru, начальник отдела технологии строительства скважин, Газпром ЭП Интернэшнл Б.В., Санкт-Петербург, Россия
- В разделе
- ИЗМЕРЕНИЯ. ИСПЫТАНИЯ. КОНТРОЛЬ И УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ
- Ключевые слова
- механическая скорость проходки / машинное обучение / оптимизация МСП / выбор параметров режима бурения / WITSML / сенсорные данные / модели расчета
- Год
- 2021 номер журнала 3 Страницы 21 - 25
- Индекс УДК
- 622.24.082.2
- Код EDN
- Код DOI
- 10.52190/1729-6552_2021_3_21
- Финансирование
- Тип статьи
- Научная статья
- Аннотация
- Рассмотрены существующие ключевые модели расчета и прогнозирования механической скорости проходки. Выявлены основные недостатки традиционных методов. Проведен сравнительный анализ традиционных методов с решениями на основе алгоритмов машинного обучения. Продемонстрированы основные преимущества предлагаемого подхода.
- Полный текст статьи
- Для прочтения полного текста необходимо купить статью
- Список цитируемой литературы
-
Batruny P., Yahya H., Kadir N., Omar A., Zakaria Z., Batamale S., Jayah N. (2019). Drilling in the Digital Age: An Aproach to Optimizing ROP Using Machine Learning: Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference. DOI:10.2118/197157-ms.
Bourgoyne A. T., Young F. S. A Multiple Regression Approach to Optimal Drilling and Abnormal Pressure Detection // Society of Petroleum Engineers J. 1974. № 14(04). Р. 371-384. DOI:10.2118/4238-pa.
Enamul Hossain M. (2017). Fundamentals of Drilling Engineering: Multiple Choice Questions and WorkoutExamples for Beginners and Engineers. Scrivener Publishing LLC. Published 2017 by John Wiley & Sons, Inc.
Winters W. J., Warren T. M., Onyia E. C. (1987). Roller Bit Model with Rock Ductility and Cone Offset: SPE Annual Technical Conference and Exhibition. DOI:10.2118/16696-ms.
Hareland G., Hoberock L. L. (1993). Use of Drilling Parameters To Predict In-Situ Stress Bounds: Proceedings of SPE/IADC Drilling Conference. DOI:10.2523/25727-ms.
Motahhari H. R., Hareland G., James J. A. Improved Drilling Efficiency Technique Using Integrated PDM and PDC Bit Parameters // J. Canadian Petroleum Technology. 2010. № 49(10). Р. 45-52. DOI:10.2118/141651-pa.
Teale R. The concept of specific energy in rock drilling // International J. Rock Mechanics and Mining Sciences & Geomechanics Abstracts. 1965. № 2(2). Р. 245. DOI:10.1016/0148-9062(65)90016-1.
Dupriest F., Koederitz W. (2005). Maximizing Drill Rates with Real-Time Surveillance of Mechanical Specific Energy: Proceedings of SPE/IADC Drilling Conference. DOI:10.2523/92194-ms.
Hammoutene C. (2012). FEA Modeled MSE/UCS Values Optimize PDC Design for Entire Hole Section: North Africa Technical Conference and Exhibition. DOI:10.2118/149372-ms.
Kingsley A., Ibiye I. Application of mechanical specific energy techniques in reducing drilling cost in deepwater development: SPE Deepwater Drilling and Completions Conference, 20-21 June, 2012. Galveston, Texas, USA. DOI: 10.2118/156370-MS.
Amadi W. K., Iyalla I. (2012). Application of Mechanical Specific Energy Techniques in Reducing Drilling Cost in Deepwater Development: SPE Deepwater Drilling and Completions Conference. DOI:10.2118/156370-ms.
Xuyue Chen, Jin Yang, Deli Gao (2018). Drilling Performance Optimization Based on Mechanical Specific Energy Technologies, Drilling, AriffinSamsuri, IntechOpen, DOI: 10.5772/intechopen.75827.
Han J., Sun Y., Zhang S. (2019). A Data Driven Approach of ROP Prediction and Drilling Performance Estimation: International Petroleum Technology Conference. DOI:10.2523/19430-ms.
Hegde C., Soares C., Gray K. E. (2018). Rate of Penetration (ROP) Modeling Using Hybrid Models: Deterministic and Machine Learning: Proceedings of the 6th Unconventional Resources Technology Conference. DOI:10.15530/urtec-2018-2896522.
Antipova K., Klyuchnikov N., Zaytsev A., Gurina E., Romanenkova E., Koroteev D. (2019). Data-Driven Model for the Drilling Accidents Prediction: SPE Annual Technical Conference and Exhibition. DOI:10.2118/195888-ms.
- Купить
- 500.00 руб
