Jak poznać ocenę bitowych modeli ROP PDC i wpływ wytrzymałości skał na współczynniki modelu?

Jak poznać ocenę modeli ROP bitowych PDC i wpływ wytrzymałości skał na współczynniki modelu? (1)
Jak poznać ocenę modeli ROP bitowych PDC i wpływ wytrzymałości skał na współczynniki modelu? (2)

Abstrakcyjny

Obecne niskie ceny ropy naftowej ponownie położyły nacisk na optymalizację wierceń w celu zaoszczędzenia czasu na wierceniu odwiertów naftowych i gazowych oraz zmniejszenia kosztów operacyjnych.Modelowanie szybkości penetracji (ROP) jest kluczowym narzędziem do optymalizacji parametrów wiercenia, a mianowicie masy wiertła i prędkości obrotowej, w celu przyspieszenia procesów wiercenia.Dzięki nowatorskiemu, w pełni zautomatyzowanemu narzędziu do wizualizacji danych i modelowania ROP opracowanemu w Excel VBA, ROPPlotter, praca ta bada wydajność modelu i wpływ wytrzymałości skał na współczynniki modelu dwóch różnych modeli ROP PDC Bit: Hareland i Rampersad (1994) oraz Motahhari i in.(2010).Tych dwóch Bit PDC modele porównuje się z przypadkiem podstawowym, ogólną zależnością ROP opracowaną przez Binghama (1964) w trzech różnych formacjach piaskowca w pionowej części poziomego odwiertu łupków Bakken.Po raz pierwszy podjęto próbę wyizolowania wpływu różnej wytrzymałości skał na współczynniki modelu ROP poprzez badanie litologii o podobnych parametrach wierceń.Dodatkowo prowadzona jest obszerna dyskusja na temat znaczenia doboru odpowiednich granic współczynników modelu.Wytrzymałość skał, uwzględniona w modelach Harelanda i Motahhariego, ale nie w modelu Binghama, skutkuje wyższymi wartościami współczynników modelu stałego mnożnika dla poprzednich modeli, oprócz zwiększonego wykładnika składnika RPM dla modelu Motahhariego.Wykazano, że model Harelanda i Rampersada radzi sobie najlepiej z trzech modeli w tym konkretnym zestawie danych.Poddawana jest w wątpliwość skuteczność i stosowalność tradycyjnego modelowania ROP, ponieważ modele takie opierają się na zestawie współczynników empirycznych, które uwzględniają wpływ wielu czynników wiertniczych, które nie zostały uwzględnione w sformułowaniu modelu i są unikalne dla określonej litologii.

Wstęp

Wiertła PDC (polikrystaliczny diament kompaktowy) są obecnie dominującym rodzajem wierteł wykorzystywanym w wierceniu odwiertów ropy i gazu.Wydajność wiertła mierzy się zazwyczaj szybkością penetracji (ROP), która wskazuje, jak szybko wiercony jest odwiert, pod względem długości wywierconego otworu w jednostce czasu.Optymalizacja wierceń od dziesięcioleci znajduje się w centrum uwagi przedsiębiorstw energetycznych, a w obliczu obecnych niskich cen ropy naftowej zyskuje na znaczeniu (Hareland i Rampersad, 1994).Pierwszym krokiem w optymalizacji parametrów wiercenia w celu uzyskania najlepszego możliwego ROP jest opracowanie dokładnego modelu łączącego pomiary uzyskane na powierzchni z szybkością wiercenia.

W literaturze opublikowano kilka modeli ROP, w tym modele opracowane specjalnie dla określonego typu bitów.Te modele ROP zazwyczaj zawierają szereg współczynników empirycznych, które zależą od litologii i mogą utrudniać zrozumienie związku między parametrami wiercenia a szybkością penetracji.Celem tego badania jest analiza wydajności modelu i reakcji współczynników modelu na dane terenowe przy zmiennych parametrach wierceń, w szczególności wytrzymałości skał, dla dwóchBit PDC modele (Hareland i Rampersad, 1994, Motahhari i in., 2010).Współczynniki i wydajność modelu porównuje się także z podstawowym modelem ROP (Bingham, 1964), co jest uproszczoną zależnością, która posłużyła jako pierwszy model ROP szeroko stosowany w przemyśle i nadal w użyciu.Zbadano dane dotyczące pola wiertniczego w trzech formacjach piaskowca o różnej wytrzymałości skał, a następnie obliczono i porównano współczynniki modeli dla tych trzech modeli.Postuluje się, że współczynniki modeli Harelanda i Motahhariego w każdej formacji skalnej będą obejmować szerszy zakres niż współczynniki modelu Binghama, ponieważ w tym drugim sformułowaniu różna wytrzymałość skał nie jest wyraźnie uwzględniona.Oceniana jest także wydajność modelu, co prowadzi do wyboru najlepszego modelu ROP dla regionu łupkowego Bakken w Dakocie Północnej.

Modele ROP zawarte w tej pracy składają się ze sztywnych równań, które wiążą kilka parametrów wiercenia z szybkością wiercenia i zawierają zestaw współczynników empirycznych, które łączą wpływ trudnych do modelowania mechanizmów wiertniczych, takich jak hydraulika, interakcja frez-skała, projekt, charakterystykę montażu otworu dolnego, rodzaj błota i czyszczenie otworu.Chociaż te tradycyjne modele ROP na ogół nie wypadają dobrze w porównaniu z danymi terenowymi, stanowią ważny krok w kierunku nowszych technik modelowania.Nowoczesne, wydajniejsze modele oparte na statystykach i charakteryzujące się większą elastycznością mogą poprawić dokładność modelowania ROP.Gandelman (2012) zgłosił znaczne ulepszenie modelowania ROP poprzez zastosowanie sztucznych sieci neuronowych zamiast tradycyjnych modeli ROP w odwiertach naftowych w basenach przedsolnych u wybrzeży Brazylii.Sztuczne sieci neuronowe są również z powodzeniem wykorzystywane do przewidywania ROP w pracach Bilgesu i in.(1997), Moran i in.(2010) oraz Esmaeili i in.(2012).Jednakże taka poprawa modelowania RPO odbywa się kosztem możliwości interpretacji modelu.Dlatego tradycyjne modele ROP są nadal aktualne i zapewniają skuteczną metodę analizy, w jaki sposób określony parametr wiercenia wpływa na prędkość penetracji.

ROPPlotter, oprogramowanie do wizualizacji danych terenowych i modelowania ROP opracowane w Microsoft Excel VBA (Soares, 2015), służy do obliczania współczynników modelu i porównywania wydajności modelu.

Jak poznać ocenę modeli ROP bitowych PDC i wpływ wytrzymałości skał na współczynniki modelu? (3)

Czas publikacji: 01 września 2023 r