Bagaimana mengetahui evaluasi model ROP mata bor PDC dan pengaruh kekuatan batuan terhadap koefisien model?

Abstrak

Kondisi harga minyak yang rendah saat ini telah memperbarui penekanan pada optimasi pengeboran untuk menghemat waktu pengeboran sumur minyak dan gas serta mengurangi biaya operasional. Pemodelan laju penetrasi (ROP) adalah alat kunci dalam mengoptimalkan parameter pengeboran, yaitu berat mata bor dan kecepatan putar untuk proses pengeboran yang lebih cepat. Dengan alat visualisasi data dan pemodelan ROP otomatis yang baru dikembangkan dalam Excel VBA, ROPPlotter, penelitian ini menyelidiki kinerja model dan dampak kekuatan batuan pada koefisien model dari dua model ROP mata bor PDC yang berbeda: Hareland dan Rampersad (1994) dan Motahhari dkk. (2010). Kedua model ini Bit PDC Model-model tersebut dibandingkan dengan kasus dasar, hubungan ROP umum yang dikembangkan oleh Bingham (1964) dalam tiga formasi batupasir yang berbeda di bagian vertikal sumur horizontal serpih Bakken. Untuk pertama kalinya, upaya telah dilakukan untuk mengisolasi efek variasi kekuatan batuan pada koefisien model ROP dengan menyelidiki litologi dengan parameter pengeboran yang serupa. Selain itu, dilakukan diskusi komprehensif tentang pentingnya memilih batas koefisien model yang tepat. Kekuatan batuan, yang diperhitungkan dalam model Hareland dan Motahhari tetapi tidak dalam model Bingham, menghasilkan nilai koefisien model pengali konstan yang lebih tinggi untuk model-model sebelumnya, selain peningkatan eksponen istilah RPM untuk model Motahhari. Model Hareland dan Rampersad terbukti berkinerja terbaik dari ketiga model tersebut dengan dataset khusus ini. Efektivitas dan penerapan pemodelan ROP tradisional dipertanyakan, karena model-model tersebut bergantung pada serangkaian koefisien empiris yang menggabungkan efek dari banyak faktor pengeboran yang tidak diperhitungkan dalam formulasi model dan unik untuk litologi tertentu.

Perkenalan

Mata bor PDC (Polycrystalline Diamond Compact) adalah jenis mata bor dominan yang digunakan dalam pengeboran sumur minyak dan gas saat ini. Kinerja mata bor biasanya diukur dengan laju penetrasi (ROP), indikasi seberapa cepat sumur dibor dalam hal panjang lubang yang dibor per satuan waktu. Optimasi pengeboran telah menjadi agenda utama perusahaan energi selama beberapa dekade, dan semakin penting selama lingkungan harga minyak rendah saat ini (Hareland dan Rampersad, 1994). Langkah pertama dalam mengoptimalkan parameter pengeboran untuk menghasilkan ROP terbaik adalah pengembangan model akurat yang menghubungkan pengukuran yang diperoleh di permukaan dengan laju pengeboran.

Beberapa model ROP, termasuk model yang dikembangkan khusus untuk jenis mata bor tertentu, telah dipublikasikan dalam literatur. Model ROP ini biasanya mengandung sejumlah koefisien empiris yang bergantung pada litologi dan dapat mengganggu pemahaman tentang hubungan antara parameter pengeboran dan laju penetrasi. Tujuan studi ini adalah untuk menganalisis kinerja model dan bagaimana koefisien model merespons data lapangan dengan parameter pengeboran yang bervariasi, khususnya kekuatan batuan, untuk duaBit PDC Model-model (Hareland dan Rampersad, 1994, Motahhari dkk., 2010). Koefisien dan kinerja model juga dibandingkan dengan model ROP kasus dasar (Bingham, 1964), sebuah hubungan sederhana yang berfungsi sebagai model ROP pertama yang diterapkan secara luas di seluruh industri dan masih digunakan hingga saat ini. Data lapangan pengeboran di tiga formasi batupasir dengan kekuatan batuan yang bervariasi diselidiki, dan koefisien model untuk ketiga model ini dihitung dan dibandingkan satu sama lain. Diasumsikan bahwa koefisien untuk model Hareland dan Motahhari di setiap formasi batuan akan mencakup rentang yang lebih luas daripada koefisien model Bingham, karena kekuatan batuan yang bervariasi tidak diperhitungkan secara eksplisit dalam formulasi yang terakhir. Kinerja model juga dievaluasi, yang mengarah pada pemilihan model ROP terbaik untuk wilayah serpih Bakken di Dakota Utara.

Model ROP yang disertakan dalam karya ini terdiri dari persamaan yang tidak fleksibel yang menghubungkan beberapa parameter pengeboran dengan laju pengeboran dan berisi serangkaian koefisien empiris yang menggabungkan pengaruh mekanisme pengeboran yang sulit dimodelkan, seperti hidrolika, interaksi pemotong-batuan, desain mata bor, karakteristik rakitan dasar lubang, jenis lumpur, dan pembersihan lubang. Meskipun model ROP tradisional ini umumnya tidak berkinerja baik jika dibandingkan dengan data lapangan, model ini memberikan langkah penting menuju teknik pemodelan yang lebih baru. Model berbasis statistik modern yang lebih kuat dengan peningkatan fleksibilitas dapat meningkatkan akurasi pemodelan ROP. Gandelman (2012) telah melaporkan peningkatan signifikan dalam pemodelan ROP dengan menggunakan jaringan saraf tiruan sebagai pengganti model ROP tradisional di sumur minyak di cekungan pra-garam lepas pantai Brasil. Jaringan saraf tiruan juga berhasil digunakan untuk prediksi ROP dalam karya Bilgesu dkk. (1997), Moran dkk. (2010) dan Esmaeili dkk. (2012). Namun, peningkatan dalam pemodelan ROP tersebut mengorbankan interpretasi model. Oleh karena itu, model ROP tradisional masih relevan dan menyediakan metode yang efektif untuk menganalisis bagaimana parameter pengeboran tertentu memengaruhi laju penetrasi.

ROPPlotter, sebuah perangkat lunak visualisasi data lapangan dan pemodelan ROP yang dikembangkan dalam Microsoft Excel VBA (Soares, 2015), digunakan dalam menghitung koefisien model dan membandingkan kinerja model.