Deep Learning Applications for Drilling Performance: Forecasting, Diagnostics, Telemetry, and Predictive Maintenance
Idioma: inglés
Editorial: Springer Dez 2026, 2026
- Tapa dura
- Nuevo

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N° de ref. del artículo 9783032266477
- Título
- Deep Learning Applications for Drilling Performance: Forecasting, Diagnostics, Telemetry, and Predictive Maintenance
- Autor
- Xuqing Wu
- Editorial
- Springer Dez 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3032266475
- ISBN 13
- 9783032266477
- Peso del artículo
- 458 gramos
- Dimensiones
- 260x183x13 mm
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.
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Acerca del autor
Carlos Urdaneta received his Masters degree in Electrical Engineering from Rice University. He has worked for SLB in new product development since 2011. He is a Ph.D. candidate at the department of Electrical and Computer Engineering, University of Houston. His current research focuses on integrating AI models into drilling workflows, emphasizing predictive maintenance, dynamic forecasting, and telemetry signal improvement.
Aamir Bader Shah received his BS. degree in Electrical Engineering at the NUST University and a Masters degree in Embedded System and Controls from the University of Leicester. He is currently a Ph.D. candidate at the department of Electrical and Computer Engineering at the University of Houston. His current research focuses on predicting remaining useful life in downhole drilling equipment.
Xuqing Wu received the Ph.D. degree in Computer Science from the University of Houston. He is currently an Associate Professor of Computer Information Systems with the College of Technology, University of Houston. Prior to joining the University of Houston in 2015, he was a Data Scientist and Software Engineer of the Energy and IT industry. His research interests include scientific machine learning, probabilistic modeling, and subsurface sensing.
Xin Fu received the Ph.D. degree in computer engineering from the University of Florida, Gainesville, in 2009. She is currently a Professor with the Electrical and Computer Engineering Department, University of Houston, Houston, TX, USA. Her research interests include computer architecture, high-performance computing, hardware reliability and variability, energy-efficient computing, and mobile computing.
Jiefu Chen is an Associate Professor with the Department of Electrical and Computer Engineering, University of Houston. He received the Ph.D. degree in Electrical Engineering from Duke University. From 2011 to 2015, he was a Staff Scientist with Weatherford. He has published over 100 papers in computational electromagnetics, inverse problems, machine learning, oilfield data analytics, seismic data processing, subsurface wireless communication, and well logging.
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Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
USt-IdNr.: DE 235096871
Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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