Tóm tắt
Tình hình giá dầu thấp hiện nay đã làm tăng tầm quan trọng của việc tối ưu hóa khoan nhằm tiết kiệm thời gian khoan giếng dầu khí và giảm chi phí vận hành. Mô hình tốc độ khoan (ROP) là một công cụ quan trọng trong việc tối ưu hóa các thông số khoan, cụ thể là trọng lượng mũi khoan và tốc độ quay, để quá trình khoan diễn ra nhanh hơn. Với công cụ mô hình hóa ROP và trực quan hóa dữ liệu hoàn toàn tự động mới được phát triển trong Excel VBA, ROPPlotter, nghiên cứu này điều tra hiệu suất mô hình và tác động của độ bền đá lên các hệ số mô hình của hai mô hình ROP mũi khoan PDC khác nhau: Hareland và Rampersad (1994) và Motahhari et al. (2010). Hai mô hình này Bit PDC Các mô hình được so sánh với trường hợp cơ sở, mối quan hệ ROP tổng quát được phát triển bởi Bingham (1964) trong ba tầng đá sa thạch khác nhau trong mặt cắt thẳng đứng của giếng khoan ngang đá phiến Bakken. Lần đầu tiên, một nỗ lực đã được thực hiện để phân lập ảnh hưởng của cường độ đá khác nhau đến các hệ số mô hình ROP bằng cách nghiên cứu các loại đá có các thông số khoan tương tự. Ngoài ra, một cuộc thảo luận toàn diện về tầm quan trọng của việc lựa chọn giới hạn hệ số mô hình thích hợp cũng được tiến hành. Cường độ đá, được tính đến trong các mô hình của Hareland và Motahhari nhưng không có trong mô hình của Bingham, dẫn đến giá trị cao hơn của các hệ số mô hình nhân hằng số đối với các mô hình trước đó, ngoài ra còn làm tăng số mũ của thuật ngữ RPM đối với mô hình của Motahhari. Mô hình của Hareland và Rampersad được chứng minh là hoạt động tốt nhất trong ba mô hình với tập dữ liệu cụ thể này. Hiệu quả và khả năng áp dụng của mô hình ROP truyền thống bị đặt dấu hỏi, vì các mô hình như vậy dựa trên một tập hợp các hệ số thực nghiệm kết hợp ảnh hưởng của nhiều yếu tố khoan không được tính đến trong công thức của mô hình và là duy nhất đối với một loại đá cụ thể.
Giới thiệu
Mũi khoan PDC (Polycrystalline Diamond Compact) là loại mũi khoan được sử dụng phổ biến nhất hiện nay trong việc khoan giếng dầu khí. Hiệu suất của mũi khoan thường được đo bằng tốc độ khoan (ROP), một chỉ số cho biết tốc độ khoan giếng tính theo chiều dài lỗ khoan trên mỗi đơn vị thời gian. Tối ưu hóa quá trình khoan đã là ưu tiên hàng đầu của các công ty năng lượng trong nhiều thập kỷ qua, và nó càng trở nên quan trọng hơn trong bối cảnh giá dầu thấp hiện nay (Hareland và Rampersad, 1994). Bước đầu tiên trong việc tối ưu hóa các thông số khoan để đạt được ROP tốt nhất có thể là phát triển một mô hình chính xác liên hệ các phép đo thu được trên bề mặt với tốc độ khoan.
Một số mô hình ROP, bao gồm cả các mô hình được phát triển riêng cho một loại mũi khoan nhất định, đã được công bố trong tài liệu. Các mô hình ROP này thường chứa một số hệ số thực nghiệm phụ thuộc vào thành phần đá và có thể làm giảm sự hiểu biết về mối quan hệ giữa các thông số khoan và tốc độ khoan. Mục đích của nghiên cứu này là phân tích hiệu suất của mô hình và cách các hệ số của mô hình phản ứng với dữ liệu thực địa với các thông số khoan khác nhau, đặc biệt là cường độ đá, đối với hai loại đá.Bit PDC các mô hình (Hareland và Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010). Hệ số và hiệu suất của mô hình cũng được so sánh với mô hình ROP cơ sở (Bingham, 1964), một mối quan hệ đơn giản đóng vai trò là mô hình ROP đầu tiên được áp dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp và hiện vẫn đang được sử dụng. Dữ liệu thực địa khoan trong ba tầng đá sa thạch với độ bền đá khác nhau được nghiên cứu, và các hệ số mô hình cho ba mô hình này được tính toán và so sánh với nhau. Người ta giả định rằng các hệ số của mô hình Hareland và Motahhari trong mỗi tầng đá sẽ trải rộng hơn so với các hệ số mô hình Bingham, vì độ bền đá khác nhau không được tính đến một cách rõ ràng trong công thức sau. Hiệu suất của mô hình cũng được đánh giá, dẫn đến việc lựa chọn mô hình ROP tốt nhất cho vùng đá phiến Bakken ở Bắc Dakota.
Các mô hình ROP được trình bày trong nghiên cứu này bao gồm các phương trình cứng nhắc liên hệ một vài thông số khoan với tốc độ khoan và chứa một tập hợp các hệ số thực nghiệm kết hợp ảnh hưởng của các cơ chế khoan khó mô hình hóa, chẳng hạn như thủy lực, tương tác giữa mũi khoan và đá, thiết kế mũi khoan, đặc điểm của cụm thiết bị đáy giếng, loại bùn và làm sạch lỗ khoan. Mặc dù các mô hình ROP truyền thống này thường không hoạt động tốt khi so sánh với dữ liệu thực địa, nhưng chúng cung cấp một bước đệm quan trọng cho các kỹ thuật mô hình hóa mới hơn. Các mô hình hiện đại, mạnh mẽ hơn, dựa trên thống kê với tính linh hoạt cao hơn có thể cải thiện độ chính xác của mô hình ROP. Gandelman (2012) đã báo cáo sự cải thiện đáng kể trong mô hình ROP bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo thay vì các mô hình ROP truyền thống trong các giếng dầu ở các lưu vực tiền muối ngoài khơi Brazil. Mạng nơ-ron nhân tạo cũng được sử dụng thành công để dự đoán ROP trong các công trình của Bilgesu et al. (1997), Moran et al. (2010) và Esmaeili et al. (2012). Tuy nhiên, sự cải thiện như vậy trong mô hình ROP lại phải trả giá bằng khả năng giải thích của mô hình. Do đó, các mô hình ROP truyền thống vẫn còn phù hợp và cung cấp một phương pháp hiệu quả để phân tích ảnh hưởng của một thông số khoan cụ thể đến tốc độ khoan.
ROPPlotter, một phần mềm trực quan hóa dữ liệu thực địa và mô hình hóa ROP được phát triển bằng Microsoft Excel VBA (Soares, 2015), được sử dụng để tính toán các hệ số mô hình và so sánh hiệu suất mô hình.
Thời gian đăng bài: 01/09/2023