Kako znati procjenu ROP modela PDC bita i učinak čvrstoće stijene na koeficijente modela?

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 i sur., 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 ROP modeliranja 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.