Como avaliar modelos de taxa de penetração (ROP) em brocas PDC e qual o efeito da resistência da rocha nos coeficientes do modelo?

Resumo

As atuais condições de baixo preço do petróleo renovaram a ênfase na otimização da perfuração, visando economizar tempo na perfuração de poços de petróleo e gás e reduzir custos operacionais. A modelagem da taxa de penetração (ROP) é ​​uma ferramenta fundamental na otimização dos parâmetros de perfuração, como o peso da broca e a velocidade de rotação, para processos de perfuração mais rápidos. Com uma nova ferramenta totalmente automatizada de visualização de dados e modelagem de ROP desenvolvida em Excel VBA, o ROPPlotter, este trabalho investiga o desempenho do modelo e o impacto da resistência da rocha nos coeficientes do modelo de dois modelos de ROP com broca PDC diferentes: Hareland e Rampersad (1994) e Motahhari et al. (2010). Bit PDC Os modelos são comparados com uma relação geral de ROP (taxa de penetração) de caso base, desenvolvida por Bingham (1964), em três formações de arenito diferentes na seção vertical de um poço horizontal de xisto de Bakken. Pela primeira vez, buscou-se isolar o efeito da variação da resistência da rocha nos coeficientes do modelo de ROP, investigando litologias com parâmetros de perfuração semelhantes. Além disso, é apresentada uma discussão abrangente sobre a importância da seleção de limites apropriados para os coeficientes do modelo. A resistência da rocha, considerada nos modelos de Hareland e Motahhari, mas não no de Bingham, resulta em valores mais altos dos coeficientes do multiplicador constante para os primeiros modelos, além de um aumento no expoente do termo RPM para o modelo de Motahhari. O modelo de Hareland e Rampersad apresentou o melhor desempenho entre os três modelos com este conjunto de dados específico. A eficácia e a aplicabilidade da modelagem tradicional de ROP (taxa de penetração) são questionadas, uma vez que esses modelos dependem de um conjunto de coeficientes empíricos que incorporam o efeito de muitos fatores de perfuração não considerados na formulação do modelo e que são exclusivos de uma litologia específica.

Introdução

As brocas PDC (Polycrystalline Diamond Compact) são o tipo de broca dominante utilizado na perfuração de poços de petróleo e gás atualmente. O desempenho da broca é tipicamente medido pela taxa de penetração (ROP), um indicador da velocidade de perfuração do poço em termos de comprimento do furo perfurado por unidade de tempo. A otimização da perfuração tem sido uma prioridade para as empresas de energia há décadas, e ganha ainda mais importância no atual cenário de preços baixos do petróleo (Hareland e Rampersad, 1994). O primeiro passo para otimizar os parâmetros de perfuração a fim de produzir a melhor ROP possível é o desenvolvimento de um modelo preciso que relacione as medições obtidas na superfície com a taxa de perfuração.

Diversos modelos de taxa de penetração (ROP), incluindo modelos desenvolvidos especificamente para um determinado tipo de broca, foram publicados na literatura. Esses modelos de 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 variáveis, em particular a resistência da rocha, para dois tipos de broca.Bit PDC modelos (Hareland e Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010). Os coeficientes e o desempenho dos modelos também são comparados com um modelo de ROP de caso base (Bingham, 1964), uma relação simplista que serviu como o primeiro modelo de ROP amplamente aplicado na indústria e ainda em uso atualmente. Dados de perfuração em campo em três formações de arenito com diferentes resistências da rocha são investigados, e os coeficientes dos três modelos são calculados e comparados entre si. Postula-se que os coeficientes dos modelos de Hareland e Motahhari em cada formação rochosa abrangerão uma faixa mais ampla do que os coeficientes do modelo de Bingham, visto que a variação da resistência da rocha não é considerada explicitamente nesta última formulação. O desempenho do modelo também é avaliado, levando à escolha do melhor modelo de ROP para a região de xisto de Bakken, em Dakota do Norte.

Os modelos de taxa de penetração (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 entre a broca e a rocha, projeto da broca, características do conjunto de fundo de poço, tipo de lama e limpeza do poço. Embora esses modelos tradicionais de ROP geralmente não apresentem bom desempenho quando comparados a dados de campo, eles fornecem um importante ponto de partida para técnicas de modelagem mais recentes. Modelos modernos, mais poderosos e baseados em estatística, com maior flexibilidade, podem melhorar a precisão da modelagem de ROP. Gandelman (2012) relatou uma melhoria significativa na modelagem de ROP ao empregar redes neurais artificiais em vez de modelos tradicionais de ROP em poços de petróleo nas bacias do pré-sal na costa do Brasil. Redes neurais artificiais também são utilizadas com sucesso para a previsão de ROP nos trabalhos de Bilgesu et al. (1997), Moran et al. (2010) e Esmaeili et al. (2012). No entanto, essa melhoria na modelagem de ROP ocorre à custa da interpretabilidade do modelo. Portanto, os modelos tradicionais de ROP (taxa de penetração) 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 de ROP desenvolvido em Microsoft Excel VBA (Soares, 2015), é empregado no cálculo dos coeficientes do modelo e na comparação do desempenho do modelo.