Kā uzzināt PDC bitu ROP modeļu novērtējumu un iežu stiprības ietekmi uz modeļa koeficientiem?

Abstrakts

Pašreizējie zemās naftas cenas apstākļi ir atjaunojuši uzsvaru uz urbumu optimizāciju, lai ietaupītu laiku naftas un gāzes urbumu urbšanai un samazinātu ekspluatācijas izmaksas. Iespiešanās ātruma (ROP) modelēšana ir galvenais instruments, lai optimizētu urbšanas parametrus, proti, bitu svaru un rotācijas ātrumu ātrākiem urbšanas procesiem. Izmantojot jaunu, pilnībā automatizētu datu vizualizācijas un ROP modelēšanas rīku, kas izstrādāts programmā Excel VBA, ROPPlotter, šajā darbā tiek pētīta modeļa veiktspēja un iežu stiprības ietekme uz divu dažādu PDC Bit ROP modeļu modeļu koeficientiem: Hareland un Rampersad (1994) un Motahhari. et al. (2010). Šie divi PDC bits modeļi tiek salīdzināti ar bāzes gadījumu, vispārējo ROP sakarību, ko izstrādājis Bingems (1964) trīs dažādos smilšakmens veidojumos Bakkenas slānekļa horizontālās akas vertikālajā griezumā. Pirmo reizi ir mēģināts izolēt mainīgas iežu stiprības ietekmi uz ROP modeļa koeficientiem, pētot litoloģijas ar citādi līdzīgiem urbšanas parametriem. Papildus tiek veikta visaptveroša diskusija par atbilstošu modeļa koeficientu robežu izvēles nozīmi. Akmens stiprums, kas ņemts vērā Harelanda un Motahhari modeļos, bet ne Bingema modeļos, rada augstākas konstanta reizinātāja modeļa koeficientu vērtības iepriekšējiem modeļiem, papildus Motahhari modeļa RPM termiņa eksponentam. Ir pierādīts, ka Hareland un Rampersad modelis darbojas vislabāk no trim modeļiem ar šo konkrēto datu kopu. Tradicionālās ROP modelēšanas efektivitāte un pielietojamība tiek apšaubīta, jo šādi modeļi balstās uz empīrisku koeficientu kopu, kas ietver daudzu urbšanas faktoru ietekmi, kas nav ņemti vērā modeļa formulējumā un ir unikāli konkrētai litoloģijai.

Ievads

PDC (Polycrystalline Diamond Compact) uzgaļi ir dominējošais uzgaļu veids, ko mūsdienās izmanto naftas un gāzes urbumu urbšanā. Uzgaļu veiktspēju parasti mēra pēc iespiešanās ātruma (ROP), kas norāda uz to, cik ātri urbums tiek urbts, ņemot vērā urbuma garumu, kas izurbts laika vienībā. Urbšanas optimizācija ir bijusi enerģētikas uzņēmumu darba kārtības priekšplānā jau vairākus gadu desmitus, un tā kļūst arvien svarīgāka pašreizējās zemās naftas cenas apstākļos (Hareland and Rampersad, 1994). Pirmais solis, lai optimizētu urbšanas parametrus, lai iegūtu vislabāko iespējamo ROP, ir precīza modeļa izstrāde, kas attiecas uz virsmas mērījumiem un urbšanas ātrumu.

Literatūrā ir publicēti vairāki ROP modeļi, tostarp modeļi, kas izstrādāti īpaši noteiktam bitu tipam. Šie ROP modeļi parasti satur vairākus empīriskus koeficientus, kas ir atkarīgi no litoloģijas un var traucēt izpratni par saistību starp urbšanas parametriem un iespiešanās ātrumu. Šī pētījuma mērķis ir analizēt modeļa veiktspēju un to, kā modeļa koeficienti reaģē uz lauka datiem ar dažādiem urbšanas parametriem, jo ​​īpaši iežu stiprumu, diviem.PDC bits modeļi (Hareland un Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010). Modeļa koeficienti un veiktspēja tiek salīdzināti arī ar bāzes gadījuma ROP modeli (Bingham, 1964), vienkāršotu sakarību, kas kalpoja kā pirmais ROP modelis, ko plaši izmanto visā nozarē un joprojām izmanto. Tiek pētīti urbšanas lauka dati trīs smilšakmens veidojumos ar atšķirīgu iežu stiprumu, un tiek aprēķināti šo trīs modeļu modeļu koeficienti un salīdzināti viens ar otru. Tiek postulēts, ka Harelanda un Motahhari modeļu koeficienti katrā iežu veidojumā aptvers plašāku diapazonu nekā Bingema modeļa koeficienti, jo pēdējā formulējumā nav skaidri ņemta vērā mainīgā iežu stiprība. Tiek novērtēta arī modeļa veiktspēja, kā rezultātā tiek izvēlēts labākais ROP modelis Bakkenas slānekļa reģionam Ziemeļdakotā.

Šajā darbā iekļautie ROP modeļi sastāv no neelastīgiem vienādojumiem, kas saista dažus urbšanas parametrus ar urbšanas ātrumu, un satur empīrisku koeficientu kopu, kas apvieno grūti modelējamu urbšanas mehānismu ietekmi, piemēram, hidrauliku, griezēja-akmeņa mijiedarbību, bitu. dizains, apakšējo caurumu montāžas raksturlielumi, dubļu veids un caurumu tīrīšana. Lai gan šie tradicionālie ROP modeļi parasti nedarbojas labi, salīdzinot ar lauka datiem, tie ir svarīgs atspēriena punkts jaunākām modelēšanas metodēm. Mūsdienīgi, jaudīgāki, uz statistiku balstīti modeļi ar palielinātu elastību var uzlabot ROP modelēšanas precizitāti. Gandelmans (2012) ir ziņojis par ievērojamiem uzlabojumiem ROP modelēšanā, izmantojot mākslīgos neironu tīklus tradicionālo ROP modeļu vietā naftas urbumos pirmssāls baseinos Brazīlijas jūrā. Mākslīgie neironu tīkli tiek veiksmīgi izmantoti arī ROP prognozēšanai Bilgesu et al. (1997), Moran et al. (2010) un Esmaeili et al. (2012). Tomēr šāds ROP modelēšanas uzlabojums notiek uz modeļa interpretējamības rēķina. Tāpēc tradicionālie ROP modeļi joprojām ir aktuāli un nodrošina efektīvu metodi, lai analizētu, kā konkrēts urbšanas parametrs ietekmē iespiešanās ātrumu.

Modeļa koeficientu aprēķināšanā un modeļa veiktspējas salīdzināšanā tiek izmantota ROPPlotter, lauka datu vizualizācijas un ROP modelēšanas programmatūra, kas izstrādāta programmā Microsoft Excel VBA (Soares, 2015).