Как оценить точность моделей бурения с помощью долот PDC и как прочность породы влияет на коэффициенты модели?

Абстрактный

Низкие цены на нефть вновь привлекли внимание к оптимизации бурения с целью экономии времени при бурении нефтяных и газовых скважин и снижения эксплуатационных расходов. Моделирование скорости проходки (ROP) является ключевым инструментом оптимизации параметров бурения, а именно веса долота и скорости вращения, для ускорения процесса бурения. В данной работе с помощью нового полностью автоматизированного инструмента визуализации данных и моделирования ROP, разработанного в Excel VBA, ROPPlotter, исследуется производительность модели и влияние прочности породы на коэффициенты двух различных моделей ROP для долот PDC: Hareland и Rampersad (1994) и Motahhari et al. (2010). Эти две модели бит PDC Модели сравниваются с базовым вариантом, общей зависимостью скорости бурения (ROP), разработанной Бингемом (1964), в трех различных песчаниковых формациях в вертикальном разрезе горизонтальной скважины в сланцевом пласте Баккен. Впервые предпринята попытка изолировать влияние изменения прочности породы на коэффициенты модели ROP путем исследования литологий со схожими параметрами бурения. Кроме того, проведено всестороннее обсуждение важности выбора соответствующих границ коэффициентов модели. Прочность породы, учтенная в моделях Хареланда и Мотахари, но не в модели Бингема, приводит к более высоким значениям коэффициентов модели постоянного множителя для первых моделей, а также к увеличению показателя степени члена RPM для модели Мотахари. Показано, что модель Хареланда и Рамперсада демонстрирует наилучшие результаты из трех моделей с данным набором данных. Эффективность и применимость традиционных моделей расчета скорости бурения ставятся под сомнение, поскольку такие модели основаны на наборе эмпирических коэффициентов, которые учитывают влияние многих факторов бурения, не принятых во внимание в формулировке модели, и являются уникальными для конкретной литологии.

Введение

Сегодня в бурении нефтяных и газовых скважин преобладают поликристаллические алмазные долота (PDC). Производительность долота обычно измеряется скоростью проходки (ROP), показателем скорости бурения скважины в пересчете на длину пробуренной скважины за единицу времени. Оптимизация бурения уже несколько десятилетий находится в центре внимания энергетических компаний, и в условиях низких цен на нефть она приобретает еще большее значение (Hareland and Rampersad, 1994). Первым шагом в оптимизации параметров бурения для достижения максимально возможной скорости проходки является разработка точной модели, связывающей измерения, полученные на поверхности, со скоростью бурения.

В литературе опубликовано несколько моделей скорости проходки, включая модели, разработанные специально для определенного типа бурового долота. Эти модели скорости проходки обычно содержат ряд эмпирических коэффициентов, зависящих от литологии, что может затруднить понимание взаимосвязи между параметрами бурения и скоростью проходки. Цель данного исследования — проанализировать эффективность модели и то, как коэффициенты модели реагируют на полевые данные с различными параметрами бурения, в частности, прочностью породы, для двух типов буровых долот.бит PDC модели (Хареланд и Рамперсад, 1994, Мотахари и др., 2010). Коэффициенты модели и ее эффективность также сравниваются с базовой моделью скорости бурения (Бингем, 1964), упрощенным соотношением, которое послужило первой моделью скорости бурения, широко применяемой в отрасли и используемой до сих пор. Исследуются данные бурения в трех песчаниковых формациях с различной прочностью породы, и вычисляются коэффициенты для этих трех моделей, которые сравниваются друг с другом. Предполагается, что коэффициенты для моделей Хареланда и Мотахари в каждой формации породы будут иметь более широкий диапазон, чем коэффициенты модели Бингема, поскольку в последней формулировке изменение прочности породы явно не учитывается. Также оценивается эффективность модели, что приводит к выбору наилучшей модели скорости бурения для сланцевого региона Баккен в Северной Дакоте.

Представленные в данной работе модели скорости бурения (ROP) состоят из негибких уравнений, связывающих несколько параметров бурения со скоростью бурения, и содержат набор эмпирических коэффициентов, которые объединяют влияние трудномоделируемых механизмов бурения, таких как гидравлика, взаимодействие резца с породой, конструкция долота, характеристики забойной части скважины, тип бурового раствора и очистка скважины. Хотя эти традиционные модели ROP, как правило, показывают невысокие результаты по сравнению с полевыми данными, они представляют собой важный шаг на пути к новым методам моделирования. Современные, более мощные, основанные на статистике модели с повышенной гибкостью могут повысить точность моделирования ROP. Гандельман (2012) сообщил о значительном улучшении моделирования ROP за счет использования искусственных нейронных сетей вместо традиционных моделей ROP в нефтяных скважинах в досолевых бассейнах у берегов Бразилии. Искусственные нейронные сети также успешно используются для прогнозирования ROP в работах Бильгесу и др. (1997), Морана и др. (2010) и Эсмаэли и др. (2012). Однако такое улучшение в моделировании скорости проходки достигается за счет ухудшения интерпретируемости модели. Поэтому традиционные модели скорости проходки по-прежнему актуальны и представляют собой эффективный метод анализа того, как конкретный параметр бурения влияет на скорость проходки.

ROPPlotter — программное обеспечение для визуализации полевых данных и моделирования скорости бурения, разработанное на языке Microsoft Excel VBA (Soares, 2015), используется для расчета коэффициентов модели и сравнения ее производительности.