Com es pot conèixer l'avaluació dels models ROP de bits PDC i l'efecte de la resistència de la roca en els coeficients del model?

Resum

Les condicions actuals de baixos preus del petroli han renovat l'èmfasi en l'optimització de la perforació per tal d'estalviar temps en la perforació de pous de petroli i gas i reduir els costos operatius. La modelització de la taxa de penetració (ROP) és una eina clau per optimitzar els paràmetres de perforació, és a dir, el pes de la broca i la velocitat de rotació per a processos de perforació més ràpids. Amb una nova eina de visualització de dades i modelització ROP totalment automatitzada desenvolupada a Excel VBA, ROPPlotter, aquest treball investiga el rendiment del model i l'impacte de la resistència de la roca en els coeficients del model de dos models diferents de ROP de broca PDC: Hareland i Rampersad (1994) i Motahhari et al. (2010). Aquests dos Bit PDC Els models es comparen amb un cas base, una relació ROP general desenvolupada per Bingham (1964) en tres formacions de gres diferents a la secció vertical d'un pou horitzontal de lutita de Bakken. Per primera vegada, s'ha intentat aïllar l'efecte de la resistència variable de la roca sobre els coeficients del model ROP investigant litologies amb paràmetres de perforació similars. A més, es duu a terme una discussió exhaustiva sobre la importància de seleccionar els límits adequats dels coeficients del model. La resistència de la roca, que es té en compte en els models de Hareland i Motahhari però no en els de Bingham, resulta en valors més alts dels coeficients del model multiplicador constant per als models anteriors, a més d'un exponent del terme RPM augmentat per al model de Motahhari. Es demostra que el model de Hareland i Rampersad té el millor rendiment dels tres models amb aquest conjunt de dades en particular. Es qüestiona l'eficàcia i l'aplicabilitat del model ROP tradicional, ja que aquests models es basen en un conjunt de coeficients empírics que incorporen l'efecte de molts factors de perforació que no es tenen en compte en la formulació del model i que són únics per a una litologia en particular.

Introducció

Les broques PDC (diamant policristal·lí compacte) són el tipus de broca dominant utilitzat en la perforació de pous de petroli i gas actualment. El rendiment de la broca es mesura normalment per la taxa de penetració (ROP), una indicació de la rapidesa amb què es perfora el pou en termes de longitud del forat perforat per unitat de temps. L'optimització de la perforació ha estat a l'avantguarda de les agendes de les companyies energètiques durant dècades, i guanya encara més importància durant l'actual entorn de baixos preus del petroli (Hareland i Rampersad, 1994). El primer pas per optimitzar els paràmetres de perforació per produir la millor ROP possible és el desenvolupament d'un model precís que relacioni les mesures obtingudes a la superfície amb la taxa de perforació.

S'han publicat a la literatura diversos models ROP, inclosos models desenvolupats específicament per a un determinat tipus de broca. Aquests models ROP solen contenir diversos coeficients empírics que depenen de la litologia i poden afectar la comprensió de la relació entre els paràmetres de perforació i la taxa de penetració. L'objectiu d'aquest estudi és analitzar el rendiment del model i com els coeficients del model responen a les dades de camp amb paràmetres de perforació variables, en particular la resistència de la roca, per a dosBit PDC models (Hareland i Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010). Els coeficients i el rendiment del model també es comparen amb un model ROP de cas base (Bingham, 1964), una relació simplista que va servir com a primer model ROP àmpliament aplicat a la indústria i que encara s'utilitza actualment. S'investiguen les dades del camp de perforació en tres formacions de gres amb diferents resistència de roca, i es calculen els coeficients del model per a aquests tres models i es comparen entre si. Es postula que els coeficients dels models de Hareland i Motahhari a cada formació rocosa abastaran un rang més ampli que els coeficients del model de Bingham, ja que la resistència variable de la roca no es té en compte explícitament en aquesta última formulació. També s'avalua el rendiment del model, cosa que porta a l'elecció del millor model ROP per a la regió de pissarra de Bakken a Dakota del Nord.

Els models ROP inclosos en aquest treball consten d'equacions inflexibles que relacionen alguns paràmetres de perforació amb la velocitat de perforació i contenen un conjunt de coeficients empírics que combinen la influència de mecanismes de perforació difícils de modelar, com ara la hidràulica, la interacció entre la roca i la talladora, el disseny de la broca, les característiques del muntatge del fons del pou, el tipus de fang i la neteja del pou. Tot i que aquests models ROP tradicionals generalment no funcionen bé quan es comparen amb les dades de camp, proporcionen un trampolí important per a tècniques de modelització més noves. Els models moderns, més potents i basats en estadístiques amb una major flexibilitat poden millorar la precisió del modelatge ROP. Gandelman (2012) ha informat d'una millora significativa en el modelatge ROP mitjançant l'ús de xarxes neuronals artificials en lloc dels models ROP tradicionals en pous de petroli a les conques pre-salines de la costa del Brasil. Les xarxes neuronals artificials també s'utilitzen amb èxit per a la predicció de ROP en els treballs de Bilgesu et al. (1997), Moran et al. (2010) i Esmaeili et al. (2012). Tanmateix, aquesta millora en el modelatge ROP va a costa de la interpretabilitat del model. Per tant, els models ROP tradicionals continuen sent rellevants i proporcionen un mètode eficaç per analitzar com un paràmetre de perforació específic afecta la taxa de penetració.

ROPPlotter, un programari de visualització de dades de camp i modelització ROP desenvolupat en Microsoft Excel VBA (Soares, 2015), s'utilitza per calcular els coeficients del model i comparar el rendiment del model.