미국에너지2020 – 진행 중코노코필립스
이글 포드 머신러닝 시추 최적화
코노코필립스는 이글 포드 시험에서 시추 모터의 조기 고장이 65% 줄었다고 밝혔다
문제
가혹한 시추 환경 때문에 모터가 일찍 고장 났다. 이글 포드 팀은 수직 구간도 더 빠르게 뚫고 싶어 했다.
접근 방식
엔지니어와 분석 전문가들은 과거 유정 성능, 시추 기록 장치 데이터, 지질 정보로 머신러닝 모델을 만들었다. 작업팀은 이 예측으로 운영 변수를 조정했으며, 시추 최적화 사업은 2020년에 시작됐다.
주요 수치
65%시험 중 시추 모터 조기 고장 감소율, 코노코필립스 발표
20%시험 중 수직 시추 굴진율 증가율, 코노코필립스 발표
more than $3 million도입 이후 절감한 이글 포드 시추 비용, 코노코필립스 발표
시사점
보고된 성과는 예측을 시추 결정에 적용한 데서 나왔다. 모터 고장 감소는 시험 중에 측정한 값이다.
분류
출처
출처 요약
[1]ConocoPhillips2023년 8월 9일
코노코필립스는 시추 모델과 현장 시험을 설명했다. 모터의 조기 고장이 줄고 수직 시추가 빨라졌으며 시추 비용이 누적으로 절감됐다고 밝혔다.
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등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일