Abstrak
Huidige lae olieprystoestande het die klem op booroptimalisering hernu om tyd te bespaar om olie- en gasputte te boor en bedryfskoste te verminder. Tempo van penetrasie (ROP) modellering is 'n sleutelinstrument in die optimalisering van boorparameters, naamlik boorgewig en rotasiespoed vir vinniger boorprosesse. Met 'n nuwe, volledig outomatiese datavisualisering en ROP-modelleringsinstrument wat in Excel VBA, ROPPlotter ontwikkel is, ondersoek hierdie werk modelwerkverrigting en die impak van rotssterkte op modelkoëffisiënte van twee verskillende PDC Bit ROP-modelle: Hareland en Rampersad (1994) en Motahhari et al. (2010). Hierdie twee PDC bietjie modelle word vergelyk met 'n basisgeval, algemene ROP-verwantskap wat deur Bingham (1964) ontwikkel is in drie verskillende sandsteenformasies in die vertikale snit van 'n Bakken-skalie horisontale put. Vir die eerste keer is 'n poging aangewend om die effek van wisselende rotssterkte op ROP-modelkoëffisiënte te isoleer deur litologieë met andersins soortgelyke boorparameters te ondersoek. Daarbenewens word 'n omvattende bespreking oor die belangrikheid van die keuse van toepaslike modelkoëffisiëntegrense gevoer. Rotssterkte, wat in Hareland en Motahhari se modelle verantwoord word, maar nie in Bingham s'n nie, lei tot hoër waardes van konstante vermenigvuldigermodelkoëffisiënte vir eersgenoemde modelle, bykomend tot 'n verhoogde RPM-termeksponent vir Motahhari se model. Daar word getoon dat Hareland en Rampersad se model die beste presteer uit die drie modelle met hierdie spesifieke datastel. Die doeltreffendheid en toepaslikheid van tradisionele ROP-modellering word bevraagteken, aangesien sulke modelle staatmaak op 'n stel empiriese koëffisiënte wat die effek van baie boorfaktore insluit wat nie in die model se formulering verreken is nie en uniek is aan 'n bepaalde litologie.
Inleiding
PDC (Polycrystalline Diamond Compact) boorpunte is die dominante bistipe wat vandag gebruik word in die boor van olie- en gasputte. Bitprestasie word tipies gemeet aan die penetrasietempo (ROP), 'n aanduiding van hoe vinnig die put geboor word in terme van lengte van gat wat per tydseenheid geboor word. Booroptimering is nou al dekades lank op die voorpunt van energiemaatskappye se agendas, en dit kry verdere belangrikheid tydens die huidige lae olieprysomgewing (Hareland en Rampersad, 1994). Die eerste stap in die optimalisering van boorparameters om die beste moontlike ROP te produseer, is die ontwikkeling van 'n akkurate model wat metings verkry op die oppervlak met boortempo in verband bring.
Verskeie ROP-modelle, insluitend modelle wat spesifiek vir 'n sekere bistipe ontwikkel is, is in die literatuur gepubliseer. Hierdie ROP-modelle bevat tipies 'n aantal empiriese koëffisiënte wat litologie-afhanklik is en die begrip van die verband tussen boorparameters en penetrasietempo kan benadeel. Die doel van hierdie studie is om modelprestasie te ontleed en hoe modelkoëffisiënte reageer op velddata met verskillende boorparameters, veral rotssterkte, vir tweePDC bietjie modelle (Hareland en Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010). Modelkoëffisiënte en werkverrigting word ook vergelyk met 'n basisgeval ROP-model (Bingham, 1964), 'n simplistiese verhouding wat gedien het as die eerste ROP-model wat wyd deur die industrie toegepas is en steeds tans in gebruik is. Boorvelddata in drie sandsteenformasies met wisselende rotssterktes word ondersoek, en modelkoëffisiënte vir hierdie drie modelle word bereken en met mekaar vergelyk. Daar word gepostuleer dat koëffisiënte vir Hareland en Motahhari se modelle in elke rotsformasie 'n wyer reeks sal strek as Bingham se modelkoëffisiënte, aangesien wisselende rotssterkte nie eksplisiet in laasgenoemde formulering verreken word nie. Modelprestasie word ook geëvalueer, wat lei tot die keuse van die beste ROP-model vir die Bakken-skaliestreek in Noord-Dakota.
Die ROP-modelle wat in hierdie werk ingesluit is, bestaan uit onbuigsame vergelykings wat 'n paar boorparameters met boortempo in verband bring en bevat 'n stel empiriese koëffisiënte wat die invloed van moeilik modelbare boormeganismes kombineer, soos hidroulika, snyer-rots-interaksie, boorpunt ontwerp, onderste gat samestelling eienskappe, modder tipe, en gat skoonmaak. Alhoewel hierdie tradisionele ROP-modelle oor die algemeen nie goed presteer in vergelyking met velddata nie, bied hulle 'n belangrike stapsteen na nuwer modelleringstegnieke. Moderne, kragtiger, statistiek-gebaseerde modelle met verhoogde buigsaamheid kan die akkuraatheid van ROP-modellering verbeter. Gandelman (2012) het beduidende verbetering in ROP-modellering gerapporteer deur kunsmatige neurale netwerke in plaas van tradisionele ROP-modelle in olieputte in die voor-soutbekken afkant Brasilië te gebruik. Kunsmatige neurale netwerke word ook suksesvol gebruik vir ROP-voorspelling in die werke van Bilgesu et al. (1997), Moran et al. (2010) en Esmaeili et al. (2012). Sulke verbetering in ROP-modellering kom egter ten koste van modelinterpreteerbaarheid. Daarom is tradisionele ROP-modelle steeds relevant en bied 'n effektiewe metode om te ontleed hoe 'n spesifieke boorparameter die penetrasietempo beïnvloed.
ROPPlotter, 'n velddatavisualisering en ROP-modelleringsagteware wat in Microsoft Excel VBA (Soares, 2015) ontwikkel is, word gebruik om modelkoëffisiënte te bereken en modelprestasie te vergelyk.
Postyd: Sep-01-2023