使用预测分析和基于ml的建模来预防卡钻事件

在钻井作业中,作业者可能会遇到与卡钻事件相关的并发症. 能够使行动停止, 卡钻是行业中最昂贵的钻井问题之一, 每年耗资数十亿美元,占油井总成本的一半. 因此, 钻井作业人员必须能够成功预测卡钻事件何时可能发生,并在事件发生前实施缓解措施.

而基于物理建模可以为利用表面参数进行扭矩和阻力建模提供良好的基础, 物理模型无法对钻井异常(如卡钻)进行足够的预警.

预测分析和基于机器学习的建模可以.

SparkCognition为钻井运营商提供的解决方案可以:

  • 预测卡钻,提前充分通知实施缓解措施
  • 节省了数百万美元的钻井成本和停机时间
  • 如果不能消除,也能显著地减少总体的非生产时间
  • 提高整体作业效率,达到或超过钻井产量

实际部署:

通过利用SparkCognition的解决方案, 有一家作业公司能够预测79%的钻井异常, 包括卡钻事件, 提前六个小时通知
 

预测分析和基于机器学习的建模在过去的部署中已经被使用,产生了巨大的价值.

中东一家大型钻井公司需要减少卡钻事件的威胁. 通过利用SparkCognition的解决方案, 作业者能够预测79%的整体钻井异常, 包括卡钻事件, 提前六个小时通知, 为公司节省了数百万美元的钻井成本和停机时间.

阅读下面的白皮书,了解更多关于预测分析和基于机器学习的建模如何帮助防止卡钻事件.

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