Abstrak
Huidige lae olieprystoestande het die klem op booroptimalisering hernu om tyd te bespaar met die boor van olie- en gasputte en bedryfskoste te verminder. Penetrasietempo (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 ontwikkel is, ROPPlotter, ondersoek hierdie werk modelprestasie en die impak van rotssterkte op modelkoëffisiënte van twee verskillende PDC-boorge ROP-modelle: Hareland en Rampersad (1994) en Motahhari et al. (2010). Hierdie twee PDC-bit Modelle word vergelyk teen 'n basisgeval, algemene ROP-verhouding wat deur Bingham (1964) ontwikkel is in drie verskillende sandsteenformasies in die vertikale gedeelte van 'n horisontale Bakken-skalieput. 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 gevoer oor die belangrikheid van die keuse van toepaslike modelkoëffisiëntgrense. Rotssterkte, wat in Hareland en Motahhari se modelle verreken word, maar nie in Bingham s'n nie, lei tot hoër waardes van konstante vermenigvuldigermodelkoëffisiënte vir eersgenoemde modelle, benewens 'n verhoogde RPM-termeksponent vir Motahhari se model. Hareland en Rampersad se model presteer die beste uit die drie modelle met hierdie spesifieke datastel. Die effektiwiteit 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 word nie en uniek is aan 'n spesifieke litologie.
Inleiding
PDC (Polykristallyne Diamant Kompakte) boorpunte is die dominante boortipe wat vandag gebruik word in die boor van olie- en gasputte. Boorpuntprestasie word tipies gemeet aan die tempo van penetrasie (ROP), 'n aanduiding van hoe vinnig die put geboor word in terme van die lengte van die gat wat per tydseenheid geboor word. Booroptimalisering is al dekades lank voorop in 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 wat by die oppervlak verkry word, met die boortemosie verbind.
Verskeie ROP-modelle, insluitend modelle wat spesifiek vir 'n sekere boortipe 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 belemmer. Die doel van hierdie studie is om modelprestasie te analiseer en hoe modelkoëffisiënte reageer op velddata met wisselende boorparameters, veral rotssterkte, vir twee ...PDC-bit modelle (Hareland en Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010). Modelkoëffisiënte en -prestasie word ook vergelyk met 'n basisgeval ROP-model (Bingham, 1964), 'n simplistiese verhouding wat gedien het as die eerste ROP-model wat wyd toegepas word in die industrie en steeds in gebruik is. Boorvelddata in drie sandsteenformasies met verskillende 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 dek as Bingham se modelkoëffisiënte, aangesien wisselende rotssterkte nie eksplisiet in laasgenoemde formulering in ag geneem 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 boortmpo verbind en 'n stel empiriese koëffisiënte bevat wat die invloed van moeilik-modelleerbare boormeganismes kombineer, soos hidroulika, snyer-rots interaksie, boorpuntontwerp, bodemgat-samestellingseienskappe, moddertipe en gat skoonmaak. Alhoewel hierdie tradisionele ROP-modelle oor die algemeen nie goed presteer in vergelyking met velddata nie, bied hulle 'n belangrike springplank na nuwer modelleringstegnieke. Moderne, kragtiger, statisties-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-soutbekkens langs die kus van 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). Sodanige verbetering in ROP-modellering kom egter ten koste van modelinterpreteerbaarheid. Daarom is tradisionele ROP-modelle steeds relevant en bied 'n effektiewe metode om te analiseer hoe 'n spesifieke boorparameter die penetrasietempo beïnvloed.
ROPPlotter, 'n sagteware vir velddatavisualisering en ROP-modellering wat in Microsoft Excel VBA ontwikkel is (Soares, 2015), word gebruik om modelkoëffisiënte te bereken en modelprestasie te vergelyk.
Plasingstyd: 1 September 2023