Реферат
Мунайдын баасынын азыркы төмөн шарттары мунай жана газ скважиналарын бургулоо убактысын үнөмдөө жана эксплуатациялык чыгымдарды азайтуу максатында бургулоо иштерин оптималдаштырууга басым жасады.Кирүү ылдамдыгы (ROP) моделдөө бургулоо параметрлерин оптималдаштыруунун негизги куралы болуп саналат, атап айтканда, тезирээк бургулоо процесстери үчүн бит салмагы жана айлануу ылдамдыгы.Excel VBA, ROPPlotterде иштелип чыккан жаңы, автоматташтырылган маалыматтарды визуалдаштыруу жана ROP моделдөө куралы менен бул иш моделдин иштешин жана эки түрдүү PDC Bit ROP моделдеринин моделдик коэффициенттерине тектин бекемдигинин таасирин изилдейт: Hareland and Rampersad (1994) жана Motahhari жана башкалар.(2010).Бул экөө PDC бит моделдер Баккен сланец горизонталдык скважинасынын вертикалдуу бөлүгүндө үч түрдүү кумдук түзүмдөрүндө Бингэм (1964) тарабынан иштелип чыккан базалык абал, жалпы ROP байланышы менен салыштырылат.Башка жагынан окшош бургулоо параметрлери бар литологияларды изилдөө жолу менен биринчи жолу тоо тектеринин ар кандай бекемдигинин ROP моделинин коэффициенттерине таасирин изоляциялоо аракети жасалды.Кошумчалай кетсек, ылайыктуу моделдик коэффициенттердин чектерин тандоонун маанилүүлүгү боюнча комплекстүү талкуу жүргүзүлөт.Харелэнд жана Мотаххаринин моделдеринде эсепке алынган, бирок Бингемдикинде эмес, тектердин күчү Мотаххаринин модели үчүн жогорулаган RPM мөөнөтүнүн көрсөткүчүнөн тышкары, мурунку моделдер үчүн туруктуу мультипликатор моделинин коэффициенттеринин жогору маанилерине алып келет.Hareland жана Rampersad модели ушул белгилүү маалымат топтому бар үч моделдин ичинен эң жакшы иштеши көрсөтүлгөн.Салттуу ROP моделдөөнүн эффективдүүлүгү жана колдонулушу күмөн жаратат, анткени мындай моделдер моделдин формуласында эсепке алынбаган көптөгөн бургулоо факторлорунун таасирин камтыган эмпирикалык коэффициенттердин жыйындысына таянат жана конкреттүү литология үчүн уникалдуу.
Киришүү
PDC (Polycrystalline Diamond Compact) биттери бүгүнкү күндө мунай жана газ скважиналарын бургулоодо колдонулган үстөмдүк бит түрү болуп саналат.Биттин өндүрүмдүүлүгү, адатта, скважина канчалык ылдам бургулангандыгынын көрсөткүчү, убакыт бирдигине бургуланган тешиктин узундугу боюнча, өтүү ылдамдыгы (ROP) менен өлчөнөт.Бургулоо иштерин оптималдаштыруу ондогон жылдардан бери энергетикалык компаниялардын күн тартибинде биринчи орунда турат жана мунайдын баасынын азыркы төмөн чөйрөсүндө ал дагы да мааниге ээ (Hareland and Rampersad, 1994).Мүмкүн болгон эң жакшы ROP өндүрүү үчүн бургулоо параметрлерин оптималдаштыруунун биринчи кадамы жер бетинде алынган өлчөөлөрдү бургулоо ылдамдыгына карата так моделди иштеп чыгуу болуп саналат.
Бир нече ROP моделдери, анын ичинде белгилүү бир бит түрү үчүн иштелип чыккан моделдер, адабияттарда басылып чыккан.Бул ROP моделдери адатта литологияга көз каранды болгон бир катар эмпирикалык коэффициенттерди камтыйт жана бургулоо параметрлери менен өтүү ылдамдыгынын ортосундагы байланышты түшүнүүнү начарлатышы мүмкүн.Бул изилдөөнүн максаты моделдин натыйжалуулугун талдоо жана моделдин коэффициенттери ар кандай бургулоо параметрлери менен талаа маалыматтарына кандай жооп берерин, атап айтканда, экиPDC бит моделдер (Hareland and Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010).Моделдик коэффициенттер жана өндүрүмдүүлүк ошондой эле негизги ROP модели (Бингем, 1964) менен салыштырылат, бул жөнөкөйлөтүлгөн байланыш бардык тармакта кеңири колдонулган жана азыр да колдонулуп жаткан биринчи ROP модели катары кызмат кылган.Тоо тектеринин бекемдиги ар түрдүү болгон үч кумдук түзүмдөгү бургулоо талаасынын маалыматтары изилденип, бул үч моделдин моделдик коэффициенттери эсептелип, бири-бирине салыштырылган.Ар бир тоо түзүмүндөгү Хареланд жана Мотаххари моделдеринин коэффициенттери Бингемдин моделдик коэффициенттерине караганда кеңири диапазонду камтыйт деп болжолдонууда, анткени акыркы формулада тоо тектеринин күчүнүн өзгөрүшү так эсепке алынбайт.Моделдин иштеши да бааланып, Түндүк Дакотадагы Баккен сланец аймагы үчүн мыкты ROP моделин тандоого алып келет.
Бул ишке киргизилген ROP моделдери бургулоонун бир нече параметрлерин бургулоо ылдамдыгына байланыштырган ийкемсиз теңдемелерден турат жана гидравлика, кесүүчү-рок өз ара аракеттешүүсү, бит сыяктуу моделдештирүү кыйын болгон бургулоо механизмдеринин таасирин бириктирген эмпирикалык коэффициенттердин жыйындысын камтыйт. дизайн, ылдый-тешик жамаат өзгөчөлүктөрү, ылай түрү, жана тешик тазалоо.Бул салттуу ROP моделдери жалпысынан талаа маалыматтарына салыштырмалуу жакшы иштебесе да, алар жаңы моделдөө ыкмаларына маанилүү кадам болуп саналат.Ийкемдүүлүгү жогорулаган заманбап, күчтүүрөөк, статистикага негизделген моделдер ROP моделдөөнүн тактыгын жакшыртат.Ганделман (2012) Бразилиянын деңиз жээгиндеги тузга чейинки бассейндериндеги мунай скважиналарында салттуу ROP моделдеринин ордуна жасалма нейрон тармактарын колдонуу аркылуу ROP моделдөөнүн олуттуу жакшыргандыгын билдирди.Жасалма нейрон тармактары ошондой эле Билгесу жана башкалар эмгектеринде ROP болжолдоо үчүн ийгиликтүү колдонулат.(1997), Moran et al.(2010) жана Esmaeili et al.(2012).Бирок, ROP моделдештирүүдөгү мындай өркүндөтүү моделдин интерпретацияланышынын эсебинен келип чыгат.Ошондуктан, салттуу ROP моделдери дагы эле актуалдуу жана конкреттүү бургулоо параметринин өтүү ылдамдыгына кандай таасир этээрин талдоо үчүн натыйжалуу ыкманы камсыз кылат.
ROPPlotter, Microsoft Excel VBA (Soares, 2015) программасында иштелип чыккан талаа маалыматтарын визуалдаштыруу жана ROP моделдөө программасы, моделдин коэффициенттерин эсептөөдө жана моделдин иштешин салыштырууда колдонулат.
Посттун убактысы: 01-01-2023