Application of a New Method for Evaluating PDC Bit Anisotropy


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Drill bit anisotropy denotes the difference in drilling ability of a bit in the axial and lateral directions, and is an important factor impacting directional drilling efficiency. Quantitative evaluation of PDC bit anisotropy is important for well trajectory control and PDC bit optimization. Based on the structural parameters of PDC bits such as inner cone depth, outer structure height, back-rake angle, and gauge structure, the quantitative evaluation model for determining PDC bit anisotropy is established and a method for solving the model coefficient is given. This model was applied to evaluate bit anisotropy of PDC bit A in the PY35—X well in the South China Sea. The results were used to optimize the design of a new PDC bit, B type. The PDC bit B was then used in the 2450-2850 m section of offset well HZ25—X, with the inclination angle being satisfactorily controlled in the range between 1.2 and 1.95°. Successful application of bit A in the offset well proves the validity of the evaluation model. The model of quantitative evaluation of PDC bit anisotropy helps to overcome the shortcomings of laboratory tests, like complicated test conditions and poor applicability. Basing on this model, the effect of structural parameters of PDC bits on the bit anisotropy index was discussed. It was shown that the bit anisotropy index increases as back rake angle, friction angle between the PDC bit and rock and bit size increase, and decreases as outer structure height, inner cone depth, and friction surface of the gauge increase. When drilling with a pendulum bottom hole assembly, it is recommended to use a PDC bit with high anisotropy index, which helps to minimize the tendency for the well to build angle due to strata deviating forces.

Об авторах

Mang Hui

China University of Petroleum

Автор, ответственный за переписку.
Email: melissa.delgado@springer.com
Китай, Beijing

Li Jun

China University of Petroleum

Email: melissa.delgado@springer.com
Китай, Beijing

Sun Tengfei

China University of Petroleum; CNOOC Research Institute

Email: melissa.delgado@springer.com
Китай, Beijing; Beijing

Doug Zhen

China University of Petroleum

Email: melissa.delgado@springer.com
Китай, Beijing

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature, 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».