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

Abstrak

Ang kasalukuyang mababang presyo ng langis ay muling nagbigay-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 mahalagang kasangkapan sa pag-optimize ng mga parameter ng pagbabarena, katulad ng bigat ng bit at bilis ng pag-ikot para sa mas mabilis na proseso ng pagbabarena. Gamit ang isang nobela, ganap na awtomatikong data visualization at tool sa pagmomodelo ng ROP na binuo sa Excel VBA, ang ROPPlotter, sinisiyasat ng gawaing ito ang pagganap ng modelo at ang epekto ng lakas ng bato sa mga koepisyent ng modelo ng dalawang magkaibang modelo ng PDC Bit ROP: Hareland at Rampersad (1994) at Motahhari et al. (2010). Ang dalawang ito Bit ng PDC Ang mga modelo ay inihambing laban sa isang base case, pangkalahatang ugnayang ROP na binuo ni Bingham (1964) sa tatlong magkakaibang pormasyon ng sandstone sa patayong seksyon ng isang pahalang na balon ng Bakken shale. Sa unang pagkakataon, isang pagtatangka ang ginawa upang ibukod ang epekto ng iba't ibang lakas ng bato sa mga koepisyent ng modelo ng ROP sa pamamagitan ng pagsisiyasat sa mga lithology na may katulad na mga parameter ng pagbabarena. Bukod pa rito, isang komprehensibong talakayan sa kahalagahan ng pagpili ng naaangkop na mga hangganan ng koepisyent ng modelo ang isinagawa. Ang lakas ng bato, na isinasaalang-alang sa mga modelo nina Hareland at Motahhari ngunit hindi sa kay Bingham, ay nagreresulta sa mas mataas na halaga ng mga koepisyent ng modelo ng constant multiplier para sa mga dating modelo, bilang karagdagan sa isang pagtaas ng RPM term exponent para sa modelo nina Motahhari. Ang modelo nina Hareland at Rampersad ay ipinapakitang pinakamahusay na gumaganap sa tatlong modelo gamit ang partikular na dataset na ito. Ang pagiging epektibo at kakayahang magamit ng tradisyonal na pagmomodelo ng ROP ay pinagdududahan, dahil ang mga naturang modelo ay umaasa sa isang hanay ng mga empirical coefficients na isinasama ang epekto ng maraming mga salik sa pagbabarena na hindi isinasaalang-alang sa pormulasyon ng modelo at natatangi sa isang partikular na lithology.

Panimula

Ang mga PDC (Polycrystalline Diamond Compact) bits ang nangingibabaw na uri ng bit na ginagamit sa pagbabarena ng mga balon ng langis at gas ngayon. Ang pagganap ng bit ay karaniwang sinusukat ng rate of penetration (ROP), isang indikasyon kung gaano kabilis nabubutas ang balon sa mga tuntunin ng haba ng butas na binutas bawat yunit ng oras. Ang pag-optimize ng pagbabarena ay nangunguna sa mga adyenda ng mga kumpanya ng enerhiya sa loob ng mga dekada na ngayon, at ito ay lalong nagiging mahalaga sa 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 nag-uugnay sa mga sukat na nakuha sa ibabaw sa rate ng pagbabarena.

Maraming modelo ng ROP, kabilang ang mga modelong partikular na binuo para sa isang partikular na uri ng bit, ang nailathala na sa literatura. Ang mga modelong ROP na ito ay karaniwang naglalaman ng ilang empirical coefficients na nakadepende sa lithology at maaaring makasira sa pag-unawa sa ugnayan sa pagitan ng mga parameter ng pagbabarena at rate ng penetration. Ang layunin ng pag-aaral na ito ay suriin ang pagganap ng modelo at kung paano tumutugon ang mga koepisyent ng modelo sa datos ng field na may iba't ibang parameter ng pagbabarena, partikular ang lakas ng bato, para sa dalawang...Bit ng PDC mga modelo (Hareland at Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010). Ang mga koepisyente at pagganap ng modelo ay inihambing din laban sa isang base case na modelo ng ROP (Bingham, 1964), isang simpleng ugnayan na nagsilbing unang modelo ng ROP na malawakang inilalapat sa buong industriya at kasalukuyang ginagamit pa rin. Ang datos ng drilling field sa tatlong pormasyon ng sandstone na may iba't ibang lakas ng bato ay sinisiyasat, at ang mga koepisyente ng modelo para sa tatlong modelong ito ay kinukuwenta at inihambing sa isa't isa. Ipinapalagay na ang mga koepisyente para sa mga modelo nina Hareland at Motahhari sa bawat pormasyon ng bato ay sasaklaw sa mas malawak na saklaw kaysa sa mga koepisyente ng modelo ni Bingham, dahil ang iba't ibang lakas ng bato ay hindi direktang isinasaalang-alang sa huling pormulasyon. Sinusuri rin 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 hindi nababaluktot na equation na nag-uugnay sa ilang mga parameter ng pagbabarena sa bilis ng pagbabarena at naglalaman ng isang hanay ng mga empirical coefficients na pinagsasama ang impluwensya ng mga mekanismo ng pagbabarena na mahirap i-modelo, tulad ng hydraulics, interaksyon ng cutter-rock, disenyo ng bit, mga katangian ng pagpupulong sa ilalim ng butas, uri ng putik, at paglilinis ng butas. Bagama't ang mga tradisyonal na modelo ng ROP na ito sa pangkalahatan ay hindi mahusay na gumaganap kung ihahambing sa datos ng field, nagbibigay sila ng mahalagang tuntungan sa mga mas bagong pamamaraan ng pagmomodelo. Ang mga moderno, mas malakas, at nakabatay sa istatistika na mga modelo na may mas mataas na kakayahang umangkop ay maaaring mapabuti ang katumpakan ng pagmomodelo ng ROP. Iniulat ni Gandelman (2012) ang 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 sa malayo sa pampang ng Brazil. Ang mga artipisyal na neural network ay matagumpay ding ginagamit para sa prediksyon ng ROP sa mga gawa nina Bilgesu et al. (1997), Moran et al. (2010) at Esmaeili et al. (2012). Gayunpaman, ang ganitong pagpapabuti sa pagmomodelo ng ROP ay may kapalit na interpretasyon ng modelo. Samakatuwid, ang mga tradisyunal na modelo ng ROP ay may kaugnayan pa rin at nagbibigay ng isang epektibong pamamaraan upang suriin kung paano nakakaapekto ang isang partikular na parameter ng pagbabarena sa rate ng penetration.

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