Predicción de eventos de pega por geometría durante la perforación de pozos en la cuenca subandina usando inteligencia artificial
Date
2021-12-06COAR
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English Title
Geometric pipe sticking prediction while drilling wells in the sub andean basin using artificial intelligenceResumen
La pega de tubería geométrica
es un problema operativo que se presenta frecuentemente durante la perforación pozos.
Su detección temprana difícilmente se logra de manera empírica. En el
piedemonte colombiano, constituye la principal fuente de sobrecosto. Este
trabajo proporciona un enfoque de aprendizaje de máquina para la detección
temprana de anomalías que indican la inminente ocurrencia de eventos de pega geométrica;
con el objetivo de prevenirlos y, por lo tanto, mejorar el rendimiento de la
construcción de los pozos.
Abstract
Geometrical pipe
sticking is an operational problem that occurs frequently while drilling a
well. Its early detection is hardly achieved empirically. In Colombian
foothills, it constitutes the main source of time and cost overrun. This work
provides a machine learning approach for the early detection of anomalies that denote
impending sticking events, targeting their prevention and hence, the
improvement in the wells’ construction performance.
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