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

Kopsavilkums

Pašreizējie zemās naftas cenas apstākļi ir atjaunojuši uzsvaru uz urbšanas optimizāciju, lai ietaupītu laiku naftas un gāzes urbumu urbšanā un samazinātu ekspluatācijas izmaksas. Iespiešanās ātruma (ROP) modelēšana ir galvenais instruments urbšanas parametru, proti, urbja svara un rotācijas ātruma, optimizēšanai, lai paātrinātu urbšanas procesus. Izmantojot jaunu, pilnībā automatizētu datu vizualizācijas un ROP modelēšanas rīku ROPPlotter, kas izstrādāts programmā Excel VBA, šajā darbā tiek pētīta modeļa veiktspēja un iežu stiprības ietekme uz divu dažādu PDC Bit ROP modeļu koeficientiem: Hareland un Rampersad (1994) un Motahhari et al. (2010). Šie divi... PDC bits Modeļi tiek salīdzināti ar bāzes gadījumu, Binghema (1964) izstrādāto vispārīgo ROP sakarību trīs dažādos smilšakmens veidojumos Bakena slānekļa horizontālā urbuma vertikālajā šķērsgriezumā. Pirmo reizi ir mēģināts izolēt mainīga iežu stipruma ietekmi uz ROP modeļa koeficientiem, izpētot litoloģijas ar citādi līdzīgiem urbšanas parametriem. Turklāt tiek veikta visaptveroša diskusija par atbilstošu modeļa koeficientu robežu izvēles nozīmi. Iežu stiprums, kas ņemts vērā Hārlenda un Motahhari modeļos, bet ne Binghema modeļos, rada augstākas konstantu reizinātāja modeļa koeficientu vērtības iepriekšējiem modeļiem, kā arī palielinātu RPM termiņa eksponentu Motahhari modelim. Ir pierādīts, ka Hārlenda un Rampersada modelis vislabāk darbojas no trim modeļiem ar šo konkrēto datu kopu. Tiek apšaubīta tradicionālās ROP modelēšanas efektivitāte un piemērojamība, jo šādi modeļi balstās uz empīrisku koeficientu kopumu, kas ietver daudzu urbšanas faktoru ietekmi, kas nav ņemti vērā modeļa formulējumā un ir unikāli konkrētai litoloģijai.

Ievads

PDC (polikristāliskā dimanta kompaktā) urbji ir dominējošais urbju veids, ko mūsdienās izmanto naftas un gāzes urbumu urbšanā. Urbju veiktspēju parasti mēra ar iespiešanās ātrumu (ROP), kas norāda, cik ātri urbums tiek urbts, ņemot vērā izurbtā urbuma garumu laika vienībā. Urbšanas optimizācija jau gadu desmitiem ir bijusi enerģētikas uzņēmumu darba kārtības priekšplānā, un pašreizējā zemās naftas cenu vidē tā iegūst vēl lielāku nozīmi (Hareland un Rampersad, 1994). Pirmais solis urbšanas parametru optimizēšanā, lai iegūtu vislabāko iespējamo ROP, ir precīza modeļa izstrāde, kas saista virszemē iegūtos mērījumus ar urbšanas ātrumu.

Literatūrā ir publicēti vairāki ROP modeļi, tostarp modeļi, kas īpaši izstrādāti noteiktam urbšanas veidam. Šie ROP modeļi parasti satur vairākus empīriskus koeficientus, kas ir atkarīgi no litoloģijas un var pasliktināt izpratni par urbšanas parametru un iespiešanās ātruma savstarpējo saistību. Šī pētījuma mērķis ir analizēt modeļa veiktspēju un to, kā modeļa koeficienti reaģē uz lauka datiem ar mainīgiem urbšanas parametriem, jo ​​īpaši iežu stiprību, diviemPDC 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 par pirmo plaši pielietoto ROP modeli visā rūpniecībā un joprojām tiek izmantots. Tiek pētīti urbšanas lauka dati trīs smilšakmens formācijās ar dažādu iežu stiprību, un tiek aprēķināti un salīdzināti šo trīs modeļu modeļa koeficienti. Tiek postulēts, ka Hareland un Motahhari modeļu koeficienti katrā iežu formācijā aptvers plašāku diapazonu nekā Bingham modeļa koeficienti, jo mainīgā iežu stiprība pēdējā formulējumā nav tieši ņemta vērā. Tiek novērtēta arī modeļa veiktspēja, kas noved pie labākā ROP modeļa izvēles Bakken slānekļa reģionam Ziemeļdakotā.

Šajā darbā iekļautie ROP modeļi sastāv no neelastīgiem vienādojumiem, kas saista dažus urbšanas parametrus ar urbšanas ātrumu un satur empīrisku koeficientu kopumu, kas apvieno grūti modelējamu urbšanas mehānismu, piemēram, hidraulikas, griezēja un ieža mijiedarbības, urbja konstrukcijas, urbuma dibena montāžas raksturlielumu, dūņu veida un urbuma tīrīšanas, ietekmi. Lai gan šie tradicionālie ROP modeļi parasti neuzrāda labus rezultātus, salīdzinot ar lauka datiem, tie nodrošina svarīgu atspēriena punktu jaunākām modelēšanas metodēm. Mūsdienīgi, jaudīgāki, uz statistiku balstīti modeļi ar paaugstinātu elastību var uzlabot ROP modelēšanas precizitāti. Gandelmans (2012) ir ziņojis par ievērojamiem ROP modelēšanas uzlabojumiem, izmantojot mākslīgos neironu tīklus tradicionālo ROP modeļu vietā naftas urbumos Brazīlijas piekrastes pirmssāls baseinos. Mākslīgie neironu tīkli ROP prognozēšanai tiek veiksmīgi izmantoti arī Bilgesu et al. (1997), Moran et al. (2010) un Esmaeili et al. (2012) darbos. 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 aprēķināšanai un modeļa veiktspējas salīdzināšanai tiek izmantota ROPPlotter — lauka datu vizualizācijas un ROP modelēšanas programmatūra, kas izstrādāta programmā Microsoft Excel VBA (Soares, 2015).