論文の概要: DataDRILL: Formation Pressure Prediction and Kick Detection for Drilling Rigs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19724v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 14:50:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:19:41.253816
• Title: DataDRILL: Formation Pressure Prediction and Kick Detection for Drilling Rigs
• Title（参考訳）: DataDRILL:掘削リグの生成圧力予測とキック検出
• Authors: Murshedul Arifeen, Andrei Petrovski, Md Junayed Hasan, Igor Kotenko, Maksim Sletov, Phil Hassard,
• Abstract要約: 本稿では,石油・ガス掘削研究を強化するインテリジェントアルゴリズムの開発を支援するために,新たな2つのデータセットを提案する。 データセットには、28の掘削変数と2000以上のデータサンプルを備えた、形成圧力予測とキック検出のためのデータサンプルが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate real-time prediction of formation pressure and kick detection is crucial for drilling operations, as it can significantly improve decision-making and the cost-effectiveness of the process. Data-driven models have gained popularity for automating drilling operations by predicting formation pressure and detecting kicks. However, the current literature does not make supporting datasets publicly available to advance research in the field of drilling rigs, thus impeding technological progress in this domain. This paper introduces two new datasets to support researchers in developing intelligent algorithms to enhance oil/gas well drilling research. The datasets include data samples for formation pressure prediction and kick detection with 28 drilling variables and more than 2000 data samples. Principal component regression is employed to forecast formation pressure, while principal component analysis is utilized to identify kicks for the dataset's technical validation. Notably, the R2 and Residual Predictive Deviation scores for principal component regression are 0.78 and 0.922, respectively.
• Abstract（参考訳）: 製造工程の意思決定とコスト効率を大幅に向上させるため, 掘削作業において, 生成圧力とキック検出の正確なリアルタイム予測が不可欠である。 データ駆動型モデルは、形成圧力を予測し、キックを検出することによって掘削作業を自動化することで人気を集めている。 しかし、現在の文献では、掘削リグの分野での研究を進めるために、サポートデータセットが公開されていないため、この領域の技術的進歩を妨げている。 本稿では,石油・ガス掘削研究を強化するインテリジェントアルゴリズムの開発を支援するために,新たな2つのデータセットを提案する。 データセットには、28の掘削変数と2000以上のデータサンプルを備えた、形成圧力予測とキック検出のためのデータサンプルが含まれている。 主成分回帰は生成圧力を予測するために使用され、主成分分析はデータセットの技術検証のためのキックを特定するために使用される。 特に、主成分回帰に対するR2と残留予測偏差スコアはそれぞれ0.78と0.922である。

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