Stuck pipe prediction

Prédiction de tuyau bloqué

Abstract

Disclosed are various embodiments for a prediction application to predict a stuck pipe. A linear regression model is generated from hook load readings at corresponding bit depths. A current hook load reading at a current bit depth is compared with a normal hook load reading from the linear regression model. A current hook load greater than a normal hook load for a given bit depth indicates the likelihood of a stuck pipe.
L'invention concerne divers modes de réalisation pour une application de prédiction pour prédire un tuyau bloqué. Un modèle de régression linéaire est généré à partir de lectures de charge au crochet à des profondeurs de trépan correspondantes. Une lecture de charge au crochet en cours à une profondeur de trépan en cours est comparée à une lecture de charge au crochet normale provenant du modèle de régression linéaire. Une charge au crochet en cours supérieure à une charge au crochet normale pour une profondeur de trépan donnée indique la probabilité d'un tuyau bloqué.

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    C. SIRUVURI; S. NAGARAKANTI; R. SAMUEL: "Stuck Pipe Prediction and Avoidance: A Convolutional Neural Network Approach", IADC/SPE DRILLING CONFERENCE, 2006
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