Sažetak
Trenutačni uvjeti niske cijene nafte obnovili su naglasak na optimizaciji bušenja kako bi se uštedjelo vrijeme bušenja naftnih i plinskih bušotina i smanjili operativni troškovi. Modeliranje brzine prodiranja (ROP) ključni je alat za optimizaciju parametara bušenja, naime težine dlijeta i brzine rotacije za brže procese bušenja. Uz novi, potpuno automatizirani alat za vizualizaciju podataka i ROP modeliranje razvijen u Excel VBA, ROPPlotter, ovaj rad istražuje performanse modela i utjecaj čvrstoće stijene na koeficijente modela dva različita PDC Bit ROP modela: Hareland i Rampersad (1994) i Motahhari et al. (2010). Ovo dvoje PDC bit modeli se uspoređuju s osnovnim slučajem, općom relacijom ROP-a koju je razvio Bingham (1964.) u tri različite formacije pješčenjaka u vertikalnom presjeku vodoravne bušotine iz škriljca Bakken. Po prvi put je učinjen pokušaj da se izolira učinak različite čvrstoće stijene na koeficijente ROP modela istraživanjem litologija s inače sličnim parametrima bušenja. Dodatno, provodi se opsežna rasprava o važnosti odabira odgovarajućih granica koeficijenata modela. Čvrstoća stijene, uzeta u obzir u Harelandovim i Motahharijevim modelima, ali ne i u Binghamovom, rezultira većim vrijednostima koeficijenata modela konstantnog množenja za prethodne modele, uz povećani eksponent člana RPM za Motahharijev model. Pokazalo se da Harelandov i Rampersadov model ima najbolje rezultate od tri modela s ovim određenim skupom podataka. Učinkovitost i primjenjivost tradicionalnog ROP modeliranja dovodi se u pitanje, jer se takvi modeli oslanjaju na skup empirijskih koeficijenata koji uključuju učinak mnogih čimbenika bušenja koji nisu uzeti u obzir u formulaciji modela i koji su jedinstveni za određenu litologiju.
Uvod
PDC (Polycrystalline Diamond Compact) svrdla su dominantna vrsta svrdla koja se danas koriste u bušenju naftnih i plinskih bušotina. Performanse svrdla obično se mjere brzinom prodiranja (ROP), pokazateljem brzine bušenja bušotine u smislu duljine izbušene rupe po jedinici vremena. Optimizacija bušenja već je desetljećima na čelu planova energetskih kompanija, a dodatno dobiva na važnosti u trenutnom okruženju niskih cijena nafte (Hareland i Rampersad, 1994.). Prvi korak u optimiziranju parametara bušenja kako bi se proizveo najbolji mogući ROP je razvoj točnog modela koji povezuje mjerenja dobivena na površini s brzinom bušenja.
U literaturi je objavljeno nekoliko ROP modela, uključujući modele razvijene posebno za određenu vrstu bita. Ovi modeli ROP-a obično sadrže niz empirijskih koeficijenata koji ovise o litologiji i mogu utjecati na razumijevanje odnosa između parametara bušenja i brzine prodiranja. Svrha ove studije je analizirati izvedbu modela i kako koeficijenti modela reagiraju na terenske podatke s različitim parametrima bušenja, posebno čvrstoćom stijene, za dvijePDC bit modeli (Hareland i Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010). Koeficijenti i performanse modela također se uspoređuju s osnovnim ROP modelom (Bingham, 1964.), pojednostavljenom relacijom koja je poslužila kao prvi ROP model naširoko primijenjen u cijeloj industriji i još uvijek u upotrebi. Istražuju se podaci iz polja bušenja u tri formacije pješčenjaka s različitim čvrstoćama stijena, a koeficijenti modela za ova tri modela izračunavaju se i međusobno uspoređuju. Pretpostavlja se da će koeficijenti za Harelandov i Motahharijev model u svakoj formaciji stijene biti u širem rasponu od koeficijenata Binghamovog modela, budući da se različita čvrstoća stijene ne uzima u obzir eksplicitno u potonjoj formulaciji. Također se ocjenjuje izvedba modela, što dovodi do izbora najboljeg ROP modela za regiju škriljca Bakken u Sjevernoj Dakoti.
ROP modeli uključeni u ovaj rad sastoje se od nefleksibilnih jednadžbi koje povezuju nekoliko parametara bušenja s brzinom bušenja i sadrže skup empirijskih koeficijenata koji kombiniraju utjecaj mehanizama bušenja koje je teško modelirati, kao što su hidraulika, interakcija rezač-stijena, bit dizajn, karakteristike sklopa na dnu bušotine, vrsta isplake i čišćenje bušotine. Iako ovi tradicionalni ROP modeli općenito nemaju dobre rezultate u usporedbi s terenskim podacima, oni predstavljaju važnu odskočnu dasku za novije tehnike modeliranja. Moderniji, snažniji modeli temeljeni na statistici s povećanom fleksibilnošću mogu poboljšati točnost ROP modeliranja. Gandelman (2012.) je izvijestio o značajnom poboljšanju modeliranja ROP-a upotrebom umjetnih neuronskih mreža umjesto tradicionalnih ROP modela u naftnim bušotinama u bazenima prije slane obale Brazila. Umjetne neuronske mreže također se uspješno koriste za predviđanje ROP-a u radovima Bilgesu et al. (1997), Moran i sur. (2010) i Esmaeili et al. (2012). Međutim, takvo poboljšanje u ROP modeliranju dolazi nauštrb interpretabilnosti modela. Stoga su tradicionalni ROP modeli još uvijek relevantni i pružaju učinkovitu metodu za analizu kako određeni parametar bušenja utječe na brzinu prodiranja.
ROPPlotter, softver za vizualizaciju terenskih podataka i ROP modeliranje razvijen u Microsoft Excel VBA (Soares, 2015.), koristi se za izračun koeficijenata modela i usporedbu izvedbe modela.
Vrijeme objave: 1. rujna 2023