PDC бит ROP моделдерин баалоону жана тектин бекемдигинин моделдин коэффициенттерине тийгизген таасирин кантип билсе болот?

Абстракттуу

Мунайдын азыркы төмөн баасынын шарттары мунай жана газ скважиналарын бургулоо убактысын үнөмдөө жана эксплуатациялык чыгымдарды азайтуу максатында бургулоону оптималдаштырууга кайрадан басым жасады. Кирүү ылдамдыгын (ROP) моделдөө бургулоо параметрлерин, атап айтканда, бургулоо процесстерин тездетүү үчүн биттин салмагын жана айлануу ылдамдыгын оптималдаштырууда негизги курал болуп саналат. Excel VBA, ROPPlotter программаларында иштелип чыккан жаңы, толугу менен автоматташтырылган маалыматтарды визуализациялоо жана ROP моделдөө куралы менен бул иш моделдин иштешин жана эки башка PDC Bit ROP моделинин: Hareland жана Rampersad (1994) жана Motahhari et al. (2010) моделинин коэффициенттерине тектин бекемдигинин таасирин изилдейт. Бул эки PDC бити моделдер Баккен сланецинин горизонталдуу кудугунун вертикалдык бөлүгүндөгү үч башка кумдук формацияларында Бингем (1964) тарабынан иштелип чыккан базалык учур, жалпы ROP байланышы менен салыштырылат. Биринчи жолу бургулоо параметрлери окшош литологияларды изилдөө аркылуу ар кандай тек бекемдигинин ROP моделинин коэффициенттерине тийгизген таасирин бөлүп көрсөтүүгө аракет жасалды. Мындан тышкары, тиешелүү моделдин коэффициенттеринин чектерин тандоонун маанилүүлүгү боюнча ар тараптуу талкуу жүргүзүлдү. Хареланд менен Мотаххаринин моделдеринде эске алынган, бирок Бингемдикинде эмес, тек бекемдиги мурунку моделдер үчүн туруктуу көбөйткүч моделинин коэффициенттеринин жогорку маанилерине, ошондой эле Мотаххаринин модели үчүн RPM мөөнөттүү көрсөткүчүнүн жогорулашына алып келет. Хареланд менен Рамперсаддын модели ушул белгилүү бир маалыматтар топтому менен үч моделдин ичинен эң жакшы иштей турганы көрсөтүлгөн. Салттуу ROP моделдөөнүн натыйжалуулугу жана колдонулушу суроо жаратат, анткени мындай моделдер моделдин формуласында эске алынбаган жана белгилүү бир литологияга гана мүнөздүү болгон көптөгөн бургулоо факторлорунун таасирин камтыган эмпирикалык коэффициенттердин жыйындысына таянат.

Киришүү

PDC (Поликристаллдык Алмаз Компакт) биттери бүгүнкү күндө мунай жана газ скважиналарын бургулоодо колдонулган негизги бит түрү болуп саналат. Биттин иштеши, адатта, кирүү ылдамдыгы (ROP) менен өлчөнөт, бул скважина канчалык тез бургуланарынын көрсөткүчү, убакыт бирдигине бургуланган тешиктин узундугу боюнча. Бургулоону оптималдаштыруу ондогон жылдардан бери энергетикалык компанияларынын күн тартибинин алдыңкы сабында болуп келет жана азыркы мунайдын баасынын төмөндүгүндө ал ого бетер маанилүү болуп калат (Hareland and Rampersad, 1994). Мүмкүн болушунча эң жакшы ROP алуу үчүн бургулоо параметрлерин оптималдаштыруунун биринчи кадамы - жер бетинде алынган өлчөөлөрдү бургулоо ылдамдыгына байланыштырган так моделди иштеп чыгуу.

Бир нече ROP моделдери, анын ичинде белгилүү бир бит түрү үчүн атайын иштелип чыккан моделдер, адабиятта жарыяланган. Бул ROP моделдери, адатта, литологияга көз каранды болгон бир катар эмпирикалык коэффициенттерди камтыйт жана бургулоо параметрлери менен кирүү ылдамдыгынын ортосундагы байланышты түшүнүүгө тоскоол болушу мүмкүн. Бул изилдөөнүн максаты - моделдин иштешин жана моделдин коэффициенттери эки жыл бою бургулоо параметрлеринин, атап айтканда, тектин бекемдигинин ар кандай болушу менен талаа маалыматтарына кандай жооп кайтарарын талдоо.PDC бити моделдер (Hareland жана Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010). Моделдин коэффициенттери жана көрсөткүчтөрү ошондой эле ROP базалык модели менен салыштырылат (Bingham, 1964), бул жөнөкөй байланыш өнөр жайда кеңири колдонулган жана азыркыга чейин колдонулуп келе жаткан биринчи ROP модели катары кызмат кылган. Ар кандай тоо тектеринин бекемдиги бар үч кумдук формациясындагы бургулоо талаасынын маалыматтары изилденип, бул үч моделдин моделдик коэффициенттери эсептелип, бири-бири менен салыштырылат. Ар бир тоо тектеринин формациясындагы Hareland жана Motahhari моделдеринин коэффициенттери Bingham моделинин коэффициенттерине караганда кеңири диапазонду камтыйт деп болжолдонууда, анткени ар кандай тоо тектеринин бекемдиги акыркы формулировкада ачык эске алынбайт. Моделдин көрсөткүчтөрү да бааланат, бул Түндүк Дакотадагы Баккен сланец аймагы үчүн эң жакшы ROP моделин тандоого алып келет.

Бул ишке киргизилген ROP моделдери бир нече бургулоо параметрлерин бургулоо ылдамдыгы менен байланыштырган ийкемсиз теңдемелерден турат жана гидравлика, кескич-тек өз ара аракеттенүүсү, бургулоо конструкциясы, түбүндөгү тешиктин жыйындысынын мүнөздөмөлөрү, эритменин түрү жана тешиктерди тазалоо сыяктуу моделдөө кыйын болгон бургулоо механизмдеринин таасирин айкалыштырган эмпирикалык коэффициенттердин жыйындысын камтыйт. Бул салттуу ROP моделдери талаа маалыматтары менен салыштырганда жалпысынан жакшы натыйжа бербесе да, алар жаңы моделдөө ыкмаларына маанилүү кадам болуп саналат. Заманбап, күчтүүрөөк, статистикага негизделген, ийкемдүүлүгү жогорулаган моделдер ROP моделдөөнүн тактыгын жакшырта алат. Ганделман (2012) Бразилиянын жээгиндеги туз алдындагы бассейндердеги мунай кудуктарында салттуу ROP моделдеринин ордуна жасалма нейрон тармактарын колдонуу менен ROP моделдөөсүндө олуттуу жакшыруулар болгонун билдирди. Жасалма нейрон тармактары ошондой эле Билгесу жана башкалардын (1997), Моран жана башкалардын (2010) жана Эсмаеили жана башкалардын (2012) эмгектеринде ROP божомолдоо үчүн ийгиликтүү колдонулат. Бирок, ROP моделдөөсүндөгү мындай жакшыруу моделди чечмелөө мүмкүнчүлүгүнүн эсебинен келип чыгат. Ошондуктан, салттуу ROP моделдери дагы эле актуалдуу жана белгилүү бир бургулоо параметринин кирүү ылдамдыгына кандай таасир этерин талдоо үчүн натыйжалуу ыкманы камсыз кылат.

Microsoft Excel VBA программасында (Soares, 2015) иштелип чыккан талаа маалыматтарын визуалдаштыруу жана ROP моделдөө программасы болгон ROPPlotter моделдин коэффициенттерин эсептөөдө жана моделдин иштешин салыштырууда колдонулат.