Como saber a avaliação dos modelos ROP da broca PDC e o efeito da resistência da rocha nos coeficientes do modelo?

Resumo

As actuais condições de preços baixos do petróleo renovaram a ênfase na optimização da perfuração, a fim de poupar tempo na perfuração de poços de petróleo e gás e reduzir os custos operacionais. A modelagem da taxa de penetração (ROP) é ​​uma ferramenta fundamental na otimização dos parâmetros de perfuração, nomeadamente peso da broca e velocidade rotativa para processos de perfuração mais rápidos. Com uma nova ferramenta totalmente automatizada de visualização de dados e modelagem ROP desenvolvida em Excel VBA, ROPPlotter, este trabalho investiga o desempenho do modelo e o impacto da resistência da rocha nos coeficientes do modelo de dois modelos ROP de bit PDC diferentes: Hareland e Rampersad (1994) e Motahhari e outros. (2010). Esses dois Bit PDC os modelos são comparados com um caso base, relação ROP geral desenvolvida por Bingham (1964) em três diferentes formações de arenito na seção vertical de um poço horizontal de xisto Bakken. Pela primeira vez, foi feita uma tentativa de isolar o efeito da variação da resistência da rocha nos coeficientes do modelo ROP, investigando litologias com parâmetros de perfuração semelhantes. Além disso, é conduzida uma discussão abrangente sobre a importância de selecionar os limites apropriados dos coeficientes do modelo. A resistência da rocha, contabilizada nos modelos de Hareland e Motahhari, mas não no de Bingham, resulta em valores mais elevados de coeficientes de modelo multiplicador constante para os modelos anteriores, além de um expoente de termo RPM aumentado para o modelo de Motahhari. O modelo de Hareland e Rampersad apresenta o melhor desempenho dos três modelos com este conjunto de dados específico. A eficácia e aplicabilidade da modelagem ROP tradicional é questionada, uma vez que tais modelos dependem de um conjunto de coeficientes empíricos que incorporam o efeito de muitos fatores de perfuração não considerados na formulação do modelo e são exclusivos de uma litologia específica.

Introdução

As brocas PDC (Policristalina Diamond Compact) são o tipo de broca dominante utilizado na perfuração de poços de petróleo e gás atualmente. O desempenho da broca é normalmente medido pela taxa de penetração (ROP), uma indicação de quão rápido o poço é perfurado em termos de comprimento do furo perfurado por unidade de tempo. A optimização da perfuração tem estado na vanguarda das agendas das empresas de energia há décadas e ganha ainda mais importância durante o actual ambiente de baixos preços do petróleo (Hareland e Rampersad, 1994). O primeiro passo na otimização dos parâmetros de perfuração para produzir o melhor ROP possível é o desenvolvimento de um modelo preciso que relacione as medições obtidas na superfície com a taxa de perfuração.

Vários modelos ROP, incluindo modelos desenvolvidos especificamente para um determinado tipo de broca, foram publicados na literatura. Esses modelos ROP normalmente contêm uma série de coeficientes empíricos que dependem da litologia e podem prejudicar a compreensão da relação entre os parâmetros de perfuração e a taxa de penetração. O objetivo deste estudo é analisar o desempenho do modelo e como os coeficientes do modelo respondem aos dados de campo com parâmetros de perfuração variados, em particular a resistência da rocha, para doisBit PDC modelos (Hareland e Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010). Os coeficientes e o desempenho do modelo também são comparados com um modelo ROP de caso base (Bingham, 1964), uma relação simplista que serviu como o primeiro modelo ROP amplamente aplicado em toda a indústria e ainda em uso atualmente. Os dados de campo de perfuração em três formações de arenito com diferentes resistências rochosas são investigados, e os coeficientes do modelo para esses três modelos são calculados e comparados entre si. Postula-se que os coeficientes para os modelos de Hareland e Motahhari em cada formação rochosa abrangerão uma faixa mais ampla do que os coeficientes do modelo de Bingham, uma vez que a variação da resistência da rocha não é contabilizada explicitamente na última formulação. O desempenho do modelo também é avaliado, levando à escolha do melhor modelo ROP para a região de xisto de Bakken, em Dakota do Norte.

Os modelos ROP incluídos neste trabalho consistem em equações inflexíveis que relacionam alguns parâmetros de perfuração à taxa de perfuração e contêm um conjunto de coeficientes empíricos que combinam a influência de mecanismos de perfuração difíceis de modelar, como hidráulica, interação cortador-rocha, broca projeto, características de montagem de fundo de poço, tipo de lama e limpeza de furo. Embora esses modelos ROP tradicionais geralmente não tenham um bom desempenho quando comparados com dados de campo, eles fornecem um importante trampolim para técnicas de modelagem mais recentes. Modelos modernos, mais poderosos, baseados em estatísticas e com maior flexibilidade podem melhorar a precisão da modelagem ROP. Gandelman (2012) relatou melhorias significativas na modelagem ROP ao empregar redes neurais artificiais em vez de modelos ROP tradicionais em poços de petróleo nas bacias do pré-sal na costa do Brasil. Redes neurais artificiais também são utilizadas com sucesso para predição de ROP nos trabalhos de Bilgesu et al. (1997), Moran et al. (2010) e Esmaeili et al. (2012). No entanto, essa melhoria na modelagem ROP ocorre às custas da interpretabilidade do modelo. Portanto, os modelos ROP tradicionais ainda são relevantes e fornecem um método eficaz para analisar como um parâmetro de perfuração específico afeta a taxa de penetração.

O ROPPlotter, um software de visualização de dados de campo e modelagem ROP desenvolvido em Microsoft Excel VBA (Soares, 2015), é empregado no cálculo dos coeficientes do modelo e na comparação do desempenho do modelo.