Optimization of Tripping in/out in Drilling & Well Operations Using Deep Learning/ Machine Learning
Godkjenningen dokumenterer en skattefradragsordning, men kilden publiserer ikke faktisk skattefradrag per prosjekt.
Prosjektopplysninger
- Prosjektperiode
- Instrument
- Skatte-/avgiftsfordel
- Støttegiver
- SkatteFUNN / Norges forskningsråd
- Vedtaksdato
- Program/aktivitet
- SkatteFUNN
- Prosjekttype
- SkatteFUNN-prosjekt
- Kommune
- Stavanger
- Fylke
- Rogaland
Offentlig prosjektsammendrag
Improving Drilling Operations by utilizing Deep Learning/Machine Learning. Swab & Surge is a well-known problem within drilling and well construction process, which is main contributor to invisible lost time and well control incidents. Tripping in hole cause pressure surge and if the tripping velocity is too high, it causes downhole fluid loss and in worst hole collapse. By analyzing drilling data in real-time the study aim to reduce the swab & surge problem
Kilde og proveniens
SkatteFUNN publiserer prosjektidentitet, periode, eier og godkjenningsstatus uten prosjektbeløp.
Åpne prosjektet i ProsjektbankenMottaker kobles med organisasjonsnummer. Program og prosjektidentitet forblir kildeavgrenset.
Ikke publisert er en egen tilstand og betyr verken null eller ukjent utbetaling.