Како да се знае евалуацијата на PDC битните ROP модели и ефектот на јачината на карпата врз коефициентите на моделот?

Како да се знае евалуацијата на PDC-битните ROP модели и ефектот на јачината на карпата врз коефициентите на моделот? (1)
Како да се знае евалуацијата на PDC битните ROP модели и ефектот на јачината на карпата врз коефициентите на моделот? (2)

Апстракт

Тековните услови за ниска цена на нафтата го обновија акцентот на оптимизацијата на дупчењето со цел да се заштеди време при дупчење на нафтени и гасни бунари и да се намалат оперативните трошоци. Моделирањето на стапката на пенетрација (ROP) е клучна алатка за оптимизирање на параметрите за дупчење, имено тежината на битот и брзината на вртење за побрзи процеси на дупчење. Со нова, целосно автоматизирана визуелизација на податоци и алатка за моделирање ROP развиена во Excel VBA, ROPPlotter, ова дело ги истражува перформансите на моделот и влијанието на јачината на карпата врз коефициентите на моделот на два различни PDC Bit ROP модели: Hareland и Rampersad (1994) и Motahhari et al. (2010). Овие двајца PDC бит моделите се споредуваат со основен случај, општа врска ROP развиена од Bingham (1964) во три различни формации од песочник во вертикалниот пресек на хоризонтален бунар од шкрилци Бакен. За прв пат, направен е обид да се изолира ефектот на различна јачина на карпата врз коефициентите на ROP моделот со истражување на литологии со инаку слични параметри за дупчење. Дополнително, се води сеопфатна дискусија за важноста на изборот на соодветни граници на коефициентите на моделот. Јачината на карпата, земена во моделите на Hareland и Motahhari, но не и кај Bingham, резултира со повисоки вредности на коефициентите на моделот на константен мултипликатор за поранешните модели, како дополнение на зголемениот изразен израз на RPM за моделот на Motahhari. Моделот на Харланд и Рамперсад се покажа дека најдобро функционира од трите модели со оваа конкретна база на податоци. Ефективноста и применливоста на традиционалното ROP моделирање се доведени во прашање, бидејќи таквите модели се потпираат на збир на емпириски коефициенти кои го вклучуваат ефектот на многу фактори на дупчење кои не се земени предвид во формулацијата на моделот и се единствени за одредена литологија.

Вовед

PDC (Поликристален дијамантски компактен) битови се доминантниот тип на битови што се користат при дупчење на нафтени и гасни бунари денес. Перформансите на битови обично се мери со стапката на пенетрација (ROP), што е индикација за тоа колку брзо се дупчи бунарот во однос на должината на дупката дупчена по единица време. Оптимизацијата на дупчењето е во првите редови на агендите на енергетските компании веќе со децении, и добива дополнително значење за време на сегашната средина со ниска цена на нафтата (Хареланд и Рамперсад, 1994). Првиот чекор во оптимизирањето на параметрите на дупчењето за да се добие најдобрата можна ROP е развојот на точен модел кој ги поврзува мерењата добиени од површината со стапката на дупчење.

Во литературата се објавени неколку ROP модели, вклучувајќи модели развиени специјално за одреден тип на битови. Овие ROP модели обично содржат голем број емпириски коефициенти кои зависат од литологијата и може да го нарушат разбирањето на односот помеѓу параметрите на дупчење и стапката на пенетрација. Целта на оваа студија е да ги анализира перформансите на моделот и како коефициентите на моделот реагираат на податоците од теренот со различни параметри за дупчење, особено јачината на карпата, за двеPDC бит модели (Хареланд и Рамперсад, 1994, Мотахари и сор., 2010). Коефициентите и перформансите на моделот, исто така, се споредуваат со основен случај ROP модел (Bingham, 1964), поедноставена врска што служеше како прв ROP модел широко применет низ индустријата и сè уште во моментов се користи. Податоците од полето за дупчење во три формации од песочник со различна јачина на карпите се испитуваат, а коефициентите на моделот за овие три модели се пресметуваат и споредуваат еден со друг. Се претпоставува дека коефициентите за моделите на Харланд и Мотахари во секоја формација на карпи ќе опфаќаат поширок опсег од коефициентите на моделот на Бингам, бидејќи променливата јачина на карпата не се смета експлицитно во последната формулација. Перформансите на моделот исто така се оценуваат, што доведува до избор на најдобриот ROP модел за регионот на шкрилци Бакен во Северна Дакота.

Моделите ROP вклучени во оваа работа се состојат од нефлексибилни равенки кои поврзуваат неколку параметри на дупчење со брзината на дупчење и содржат збир на емпириски коефициенти кои го комбинираат влијанието на механизмите за дупчење кои тешко се моделираат, како што се хидрауликата, интеракцијата на карпа-сечење, бит дизајн, карактеристики на склопување долна дупка, тип на кал и чистење на дупки. Иако овие традиционални ROP модели генерално не функционираат добро кога се споредуваат со податоците од теренот, тие обезбедуваат важен чекор кон поновите техники за моделирање. Модерните, помоќни модели базирани на статистика со зголемена флексибилност можат да ја подобрат точноста на моделирањето ROP. Ганделман (2012) објави значајно подобрување во моделирањето на ROP со користење на вештачки невронски мрежи наместо традиционалните модели на ROP во нафтените бунари во предсолените басени крај брегот на Бразил. Вештачките невронски мрежи исто така успешно се користат за предвидување на ROP во делата на Bilgesu et al. (1997), Моран и сор. (2010) и Есмаили и сор. (2012). Сепак, таквото подобрување во моделирањето на ROP доаѓа на сметка на интерпретабилноста на моделот. Затоа, традиционалните ROP модели се сè уште релевантни и обезбедуваат ефективен метод за анализа на тоа како специфичен параметар за дупчење влијае на стапката на пенетрација.

ROPPlotter, софтвер за визуелизација на теренски податоци и ROP моделирање развиен во Microsoft Excel VBA (Soares, 2015), се користи за пресметување на коефициентите на моделот и споредување на перформансите на моделот.

Како да се знае евалуацијата на PDC битните ROP модели и ефектот на јачината на карпата врз коефициентите на моделот? (3)

Време на објавување: Сеп-01-2023 година