Paano malalaman ang pagsusuri ng mga modelo ng PDC bit ROP at ang epekto ng lakas ng bato sa mga koepisyent ng modelo?

Abstract

Ang kasalukuyang mababang mga kondisyon ng presyo ng langis ay nag-renew ng diin sa pag-optimize ng pagbabarena upang makatipid ng oras sa pagbabarena ng mga balon ng langis at gas at mabawasan ang mga gastos sa pagpapatakbo. Ang pagmomodelo ng Rate of penetration (ROP) ay isang pangunahing tool sa pag-optimize ng mga parameter ng pagbabarena, katulad ng bit weight at rotary speed para sa mas mabilis na proseso ng pagbabarena. Gamit ang isang nobela, all-automated data visualization at ROP modeling tool na binuo sa Excel VBA, ROPPlotter, sinisiyasat ng gawaing ito ang pagganap ng modelo at ang epekto ng lakas ng bato sa mga coefficient ng modelo ng dalawang magkaibang PDC Bit ROP na mga modelo: Hareland at Rampersad (1994) at Motahhari et al. (2010). Ang dalawang ito PDC bit ang mga modelo ay inihahambing laban sa isang base case, pangkalahatang ugnayan ng ROP na binuo ni Bingham (1964) sa tatlong magkakaibang mga sandstone formation sa vertical na seksyon ng isang Bakken shale horizontal well. Sa unang pagkakataon, sinubukang ihiwalay ang epekto ng iba't ibang lakas ng bato sa mga coefficient ng modelo ng ROP sa pamamagitan ng pagsisiyasat sa mga lithologies na may mga katulad na parameter ng pagbabarena. Bukod pa rito, isinasagawa ang isang komprehensibong talakayan sa kahalagahan ng pagpili ng naaangkop na mga hangganan ng coefficient ng modelo. Ang lakas ng bato, na isinasaalang-alang sa mga modelo ng Hareland at Motahhari ngunit hindi sa Bingham's, ay nagreresulta sa mas mataas na mga halaga ng pare-parehong multiplier model coefficients para sa mga dating modelo, bilang karagdagan sa isang tumaas na RPM term exponent para sa modelo ni Motahhari. Ang modelo ng Hareland at Rampersad ay ipinapakita na pinakamahusay na gumaganap sa tatlong mga modelo na may partikular na dataset na ito. Ang pagiging epektibo at kakayahang magamit ng tradisyunal na pagmomodelo ng ROP ay dinadala sa tanong, dahil ang mga naturang modelo ay umaasa sa isang hanay ng mga empirical coefficient na isinasama ang epekto ng maraming salik sa pagbabarena na hindi isinasaalang-alang sa pagbabalangkas ng modelo at natatangi sa isang partikular na lithology.

Panimula

Ang PDC (Polycrystalline Diamond Compact) bits ay ang nangingibabaw na bit-type na ginagamit sa pagbabarena ng mga balon ng langis at gas ngayon. Ang pagganap ng bit ay karaniwang sinusukat sa pamamagitan ng rate ng penetration (ROP), isang indikasyon kung gaano kabilis ang pag-drill ng balon sa mga tuntunin ng haba ng butas na na-drill sa bawat yunit ng oras. Ang pag-optimize ng pagbabarena ay nangunguna sa mga agenda ng mga kumpanya ng enerhiya sa loob ng mga dekada ngayon, at ito ay nakakakuha ng karagdagang kahalagahan sa panahon ng kasalukuyang mababang presyo ng langis (Hareland at Rampersad, 1994). Ang unang hakbang sa pag-optimize ng mga parameter ng pagbabarena upang makagawa ng pinakamahusay na posibleng ROP ay ang pagbuo ng isang tumpak na modelo na nauugnay sa mga sukat na nakuha sa ibabaw sa rate ng pagbabarena.

Ilang mga modelo ng ROP, kabilang ang mga modelong partikular na binuo para sa isang partikular na uri ng bit, ay nai-publish sa panitikan. Ang mga modelong ROP na ito ay karaniwang naglalaman ng ilang empirical coefficient na umaasa sa lithology at maaaring makapinsala sa pag-unawa sa kaugnayan sa pagitan ng mga parameter ng pagbabarena at rate ng pagtagos. Ang layunin ng pag-aaral na ito ay pag-aralan ang pagganap ng modelo at kung paano tumutugon ang mga coefficient ng modelo sa data ng field na may iba't ibang mga parameter ng pagbabarena, sa partikular na lakas ng bato, para sa dalawa.PDC bit mga modelo (Hareland at Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010). Ang mga koepisyent at pagganap ng modelo ay inihambing din laban sa isang base case na modelo ng ROP (Bingham, 1964), isang simplistic na ugnayan na nagsilbing unang modelo ng ROP na malawakang inilapat sa buong industriya at kasalukuyang ginagamit. Ang data ng drilling field sa tatlong sandstone formation na may iba't ibang lakas ng bato ay sinisiyasat, at ang mga koepisyent ng modelo para sa tatlong modelong ito ay kinukuwenta at inihahambing laban sa isa't isa. Ipinapalagay na ang mga coefficient para sa Hareland's at Motahhari's models sa bawat rock formation ay aabot sa mas malawak na hanay kaysa sa model coefficients ng Bingham, dahil ang iba't ibang lakas ng bato ay hindi malinaw na isinasaalang-alang sa huling pagbabalangkas. Sinusuri din ang pagganap ng modelo, na humahantong sa pagpili ng pinakamahusay na modelo ng ROP para sa rehiyon ng Bakken shale sa North Dakota.

Ang mga modelo ng ROP na kasama sa gawaing ito ay binubuo ng mga inflexible na equation na nag-uugnay ng ilang mga parameter ng pagbabarena sa rate ng pagbabarena at naglalaman ng isang hanay ng mga empirical coefficient na pinagsasama ang impluwensya ng mga hard-to-model na mekanismo ng pagbabarena, tulad ng hydraulics, interaksyon ng cutter-rock, bit disenyo, mga katangian ng pagpupulong sa ilalim ng butas, uri ng putik, at paglilinis ng butas. Bagama't ang mga tradisyunal na modelong ROP na ito sa pangkalahatan ay hindi gumaganap nang maayos kapag inihambing laban sa data ng field, nagbibigay ang mga ito ng mahalagang hakbang sa mas bagong mga diskarte sa pagmomodelo. Ang mga moderno, mas makapangyarihan, batay sa istatistika na mga modelo na may mas mataas na kakayahang umangkop ay maaaring mapabuti ang katumpakan ng pagmomodelo ng ROP. Ang Gandelman (2012) ay nag-ulat ng makabuluhang pagpapahusay sa pagmomodelo ng ROP sa pamamagitan ng paggamit ng mga artipisyal na neural network sa halip na mga tradisyonal na modelo ng ROP sa mga balon ng langis sa mga pre-salt basin na malayo sa pampang ng Brazil. Ang mga artipisyal na neural network ay matagumpay ding nagamit para sa hula ng ROP sa mga gawa ng Bilgesu et al. (1997), Moran et al. (2010) at Esmaeili et al. (2012). Gayunpaman, ang gayong pagpapabuti sa pagmomodelo ng ROP ay nagmumula sa kapinsalaan ng kakayahang maipaliwanag ng modelo. Samakatuwid, ang mga tradisyonal na modelo ng ROP ay may kaugnayan pa rin at nagbibigay ng isang epektibong paraan upang pag-aralan kung paano nakakaapekto ang isang partikular na parameter ng pagbabarena sa rate ng pagtagos.

Ang ROPPlotter, isang field data visualization at ROP modeling software na binuo sa Microsoft Excel VBA (Soares, 2015), ay ginagamit sa pagkalkula ng mga coefficient ng modelo at paghahambing ng pagganap ng modelo.