Deep Learning Applications for Drilling Performance: Forecasting, Diagnostics, Telemetry, and Predictive Maintenance

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2026

3032266475 / 9783032266477

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents data driven approaches to improve drilling performance in geothermal, coiled tubing, and conventional operations. It begins with transformer models for forecasting rate of penetration in geothermal wells, followed by methods for predicting both penetration and downhole shock in coiled tubing drilling. A variational autoencoder framework is introduced for diagnosing resistivity tool anomalies to support reliable geosteering. Subsequent chapters examine the use of deep autoencoders and separation networks to improve electromagnetic telemetry signals. This book also details synthetic data driven models combined with physics-based degradation approaches to forecast the remaining useful life of drilling equipment. Hybrid strategies for generating synthetic data are discussed to extend model training in scenarios with limited failure records. Each chapter blends technical insights with real-world case studies, demonstrating how these methods reduce non-productive time, improve tool reliability, and strengthen decision making in drilling operations. …

Bestandsnummer des Verkäufers 9783032266477

Titel
Deep Learning Applications for Drilling Performance: Forecasting, Diagnostics, Telemetry, and Predictive Maintenance
Autor
Xuqing Wu
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3032266475
ISBN-13
9783032266477
Artikelgewicht
458 Gramm
Abmessungen
260x183x13 mm

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