PDC биттік ROP модельдерін бағалауды және тау жыныстарының беріктігінің модель коэффициенттеріне әсерін қалай білуге ​​болады?

Абстракт

Қазіргі мұнай бағасының төмендігі мұнай мен газ ұңғымаларын бұрғылау уақытын үнемдеу және пайдалану шығындарын азайту мақсатында бұрғылауды оңтайландыруға баса назар аударды. Ену жылдамдығын (ROP) модельдеу бұрғылау параметрлерін, атап айтқанда, бұрғылау процестерін жылдамдату үшін қашау салмағы мен айналу жылдамдығын оңтайландырудың негізгі құралы болып табылады. Excel VBA, ROPPlotter бағдарламаларында жасалған жаңа, толығымен автоматтандырылған деректерді визуализациялау және ROP модельдеу құралымен бұл жұмыс модельдің өнімділігін және екі түрлі PDC биттік ROP модельдерінің: Hareland және Rampersad (1994) және Motahhari және т.б. (2010) модель коэффициенттеріне тау жыныстарының беріктігінің әсерін зерттейді. Бұл екі PDC биті Модельдер Баккен тақтатас көлденең ұңғымасының тік қимасындағы үш түрлі құмтас түзілімдерінде Бингем (1964) әзірлеген базалық жағдаймен, жалпы ROP қатынасымен салыстырылады. Алғаш рет бұрғылау параметрлері ұқсас литологияларды зерттеу арқылы әртүрлі тау жыныстарының беріктігінің ROP моделінің коэффициенттеріне әсерін оқшаулау әрекеті жасалды. Сонымен қатар, тиісті модель коэффициенттерінің шекараларын таңдаудың маңыздылығы туралы жан-жақты талқылау жүргізілді. Хареланд пен Мотаххари модельдерінде ескерілген, бірақ Бингемдікінде ескерілмеген тау жыныстарының беріктігі бұрынғы модельдер үшін тұрақты көбейткіш модель коэффициенттерінің жоғары мәндеріне, сонымен қатар Мотаххари моделі үшін RPM терминдік көрсеткішінің жоғарылауына әкеледі. Хареланд пен Рамперсад моделі осы нақты деректер жиынтығымен үш модельдің ішінде ең жақсы нәтиже беретіні көрсетілген. Дәстүрлі ROP модельдеудің тиімділігі мен қолданылуы күмән тудырады, себебі мұндай модельдер модельдің тұжырымдамасында ескерілмеген және белгілі бір литологияға ғана тән көптеген бұрғылау факторларының әсерін қамтитын эмпирикалық коэффициенттер жиынтығына сүйенеді.

Кіріспе

PDC (Поликристалды Алмаз Жинақталған) қашаулары бүгінгі таңда мұнай және газ ұңғымаларын бұрғылауда қолданылатын басым қашау түрі болып табылады. Қақудың өнімділігі әдетте ену жылдамдығымен (ROP) өлшенеді, бұл ұңғыманың уақыт бірлігіне бұрғыланған ұңғыманың ұзындығы тұрғысынан қаншалықты жылдам бұрғыланатынын көрсетеді. Бұрғылауды оңтайландыру ондаған жылдар бойы энергетикалық компаниялардың күн тәртібінде алдыңғы қатарда болды және қазіргі мұнай бағасының төмен жағдайында ол одан әрі маңызды бола түседі (Hareland және Rampersad, 1994). Ең жақсы ROP алу үшін бұрғылау параметрлерін оңтайландырудың алғашқы қадамы - жер бетінде алынған өлшемдерді бұрғылау жылдамдығымен байланыстыратын дәл модельді әзірлеу.

Әдебиетте белгілі бір бит түрі үшін арнайы жасалған модельдерді қоса алғанда, бірнеше ROP модельдері жарияланған. Бұл ROP модельдері әдетте литологияға тәуелді бірқатар эмпирикалық коэффициенттерді қамтиды және бұрғылау параметрлері мен ену жылдамдығы арасындағы байланысты түсінуге кедергі келтіруі мүмкін. Бұл зерттеудің мақсаты - модельдің өнімділігін және модель коэффициенттерінің екі жыл ішінде бұрғылау параметрлері, атап айтқанда тау жыныстарының беріктігі өзгеретін далалық деректерге қалай жауап беретінін талдау.PDC биті модельдер (Hareland және Rampersad, 1994, Motahhari және т.б., 2010). Модель коэффициенттері мен өнімділігі базалық ROP моделімен (Bingham, 1964) салыстырылады, бұл қарапайым қатынас өнеркәсіпте кеңінен қолданылатын және қазіргі уақытта қолданылып жүрген алғашқы ROP моделі ретінде қызмет етті. Әртүрлі тау жыныстарының беріктігі бар үш құмтас формациясындағы бұрғылау алаңының деректері зерттеліп, осы үш модель үшін модель коэффициенттері есептеліп, бір-бірімен салыстырылады. Әрбір тау жыныстарының формациясындағы Hareland және Motahhari модельдерінің коэффициенттері Bingham модель коэффициенттеріне қарағанда кеңірек диапазонды қамтиды деп болжанады, себебі соңғы тұжырымдамада әртүрлі тау жыныстарының беріктігі нақты ескерілмейді. Модельдің өнімділігі де бағаланады, бұл Солтүстік Дакотадағы Баккен тақтатас аймағы үшін ең жақсы ROP моделін таңдауға әкеледі.

Бұл жұмысқа енгізілген ROP модельдері бірнеше бұрғылау параметрлерін бұрғылау жылдамдығымен байланыстыратын икемсіз теңдеулерден тұрады және гидравлика, кескіш-тау жыныстарының өзара әрекеттесуі, қашау дизайны, ұңғыма түбін жинау сипаттамалары, ерітінді түрі және ұңғымаларды тазалау сияқты модельдеу қиын бұрғылау механизмдерінің әсерін біріктіретін эмпирикалық коэффициенттер жиынтығын қамтиды. Бұл дәстүрлі ROP модельдері далалық деректермен салыстырғанда жақсы нәтиже бермесе де, олар жаңа модельдеу әдістеріне маңызды қадам болып табылады. Икемділігі жоғары заманауи, қуатты, статистикаға негізделген модельдер ROP модельдеудің дәлдігін жақсарта алады. Гандельман (2012) Бразилия жағалауындағы тұз алды бассейндеріндегі мұнай ұңғымаларындағы дәстүрлі ROP модельдерінің орнына жасанды нейрондық желілерді қолдану арқылы ROP модельдеуде айтарлықтай жақсару туралы хабарлады. Жасанды нейрондық желілер Билгесу және т.б. (1997), Моран және т.б. (2010) және Эсмаеили және т.б. (2012) еңбектерінде ROP болжау үшін де сәтті қолданылады. Дегенмен, ROP модельдеудегі мұндай жақсарту модельді түсіндірудің есебінен жүзеге асырылады. Сондықтан, дәстүрлі ROP модельдері әлі де өзекті болып табылады және белгілі бір бұрғылау параметрінің ену жылдамдығына қалай әсер ететінін талдаудың тиімді әдісін ұсынады.

Microsoft Excel VBA (Soares, 2015) бағдарламасында жасалған өріс деректерін визуализациялау және ROP модельдеу бағдарламалық жасақтамасы ROPPlotter модель коэффициенттерін есептеу және модель өнімділігін салыстыру үшін қолданылады.