WWW.LIBRUS.DOBROTA.BIZ
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - собрание публикаций
 

«УДК 539.196.3+546.26+546.214 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ БУРЕНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СТРОИТЕЛЬСТВА СКВАЖИН ––––––– DRILLING PARAMETERS PREDICTION FOR OPTIMIZATION OF ...»

– 2018

БУЛАТОВСКИЕ ЧТЕНИЯ СБОРНИК СТАТЕЙ

УДК 539.196.3+546.26+546.214

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ БУРЕНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ

ПРОЕКТИРОВАНИЯ СТРОИТЕЛЬСТВА СКВАЖИН

–––––––

DRILLING PARAMETERS PREDICTION FOR OPTIMIZATION OF

WELL CONSTRUCTION PLANNING

Галеев Сергей Рустемович Galeyev Sergey Rustemovich Engineer 2 categories, инженер 2 категории, LLC Bashnipineft ООО «БашНИПИнефть»

Линд Юлия Борисовна Lint Yulia Borisovna Candidate of Physical and Mathematical кандидат физико-математических наук, ученый секретарь, Sciences, Scientific Secretary, ООО «БашНИПИнефть» LLC Bashnipineft Хашпер Анна Леонидовна Hashper Anna Leonidovna Specialist, специалист, LLC RN-Ufanipineft ООО «РН-УфаНИПИнефть»

Хашпер Белла Леонидовна Hashper Bella Leonidovna Engineer, инженер, LLC Bashnipineft ООО «БашНИПИнефть»

Габбасов Булат Мазитович Gabbasov Bulat Mazitovich главный специалист, Chief Specialist, LLC Bashnipineft ООО «БашНИПИнефть»

Шлычков Константин Евгеньевич Shlychkov Konstantin Evgenyevich Chief Specialist, главный специалист, LLC Bashnipineft ООО «БашНИПИнефть»

Annotation. The paper is devoted to develАннотация. Целью работы является разработка информационopment of informational and analytical sysно-аналитической системы (ИАС), позволяющей на основе про- tem (IAS) that allows making recommendaмысловых данных по пробуренным на месторождении скважинам tions on selection of optimum drilling parameвыдавать рекомендации по выбору оптимальных параметро

–  –  –

В ведение При проектировании и строительстве нефтяных скважин для достижения максимально эффективного и безаварийного бурения возникает необходимость правильного подбора параметров и режима бурения, а также предупреждения и устранения возможных геологических осложнений в процессе бурения. Энергозатраты, качество работы и скорость бурения напрямую зависят от правильного подбора долота и забойного двигателя, кроме того, горную породу с конкретными механическими свойствами наиболее эффективно можно разбуривать только при определенных режимах бурения [1]. Еще одной актуальной проблемой при строительстве скважин является своевременное предупреждение и устранение осложнений в процессе бурения, поскольку ликвидация возникших осложнений требует значительных временных и материальных затрат [2]. Тем не менее, проекты на строительство скважин часто составляются на базе разрозненных данных, что является неэффективным в современных условиях .

Повысить эффективность проектирования строительства скважин можно путем автоматизированного анализа данных по ранее пробуренным скважинам с использованием современных информационных технологий. Авторами разработаны и реализованы алгоритмы автоматизированного подбора долота и винтового забойного двигателя (ВЗД), а также прогнозирования осложнений, возникающих в процессе бурения, позволяющие повысить скорость и точность принимаемых решений [3] .

Эффективность работы долота оценивается двумя показателями: механической скоростью проходки и проходкой на долото. Для достижения максимальной эффективности бурения необходимо рационально подобрать тип породоразрушающего технологического инструмента (ПТИ), а также правильно отрегулировать параметры рабочего режима: нагрузку на долото, расход промывочной жидкости, частоту вращения долота. Что касается осложнений, возникающих в процессе бурения, – наиболее эффективным способом их предупреждения в условиях отсутствия исчерпывающей информации о разбуриваемых пластах является подбор буровых растворов (БР) для бурения опасных интервалов .





Поскольку процесс бурения скважины во многом определяется геологией горных пород, слагающих ее стенки, то при выборе режима бурения и предупреждении осложнений большое значение приобретает накопление и обработка промыслового материала по ранее пробуренным скважинам .

Информационная система по параметрам бурения, отработке ПТИ и осложнениям на месторождениях РБ является основой разработанных авторами методов статистического анализа промысловых данных [4] .

База промысловых данных Поскольку и осложнения в процессе бурения скважины, и оптимальный режим бурения во многом определяются геологией горных пород, слагающих ее стенки, то при выборе оптимальных параметров бурения и предупреждении осложнений большое значение приобретает накопление и обработка промыслового материала по ранее пробуренным скважинам. Необходимая для заполнения базы данных информация содержится в разных источниках, и первоочередной задачей становится структуризация данных по осложнениям, и параметрам бурения разработка и реализация информационной модели хранения данных .

Общая структура формирования информационной модели на основе данных из указанных источников приведена на рисунке 1 .

Информационная модель хранения данных по параметрам бурения содержит следующие основные разделы, каждый из которых служит для хранения специфичной информации: реестр скважин, промысловые данные по осложнениям, промысловые данные по отработке ПТИ, дополнительные данные для проведения расчета, результаты расчета .

На основе данных, содержащихся в информационной модели, выполняется:

– прогнозирование осложнений и выдача рекомендаций по их предупреждению и ликвидации;

– анализ отработки ПТИ и формирование долотной программы;

– визуализация исходных данных и результатов расчета .

–  –  –

Рисунок 1 – Источники данных для формирования информационной модели

Выделение интервалов производится в следующей последовательности:

– первоначально интервалы выделяются по «техническому» признаку – по секциям бурения долотами с одинаковым диаметром или типоразмеру обсадных колонн (направление, кондуктор, техническая и эксплуатационная колонна) .

– далее, в пределах выделенного по секциям бурения интервала, анализируются и выделяются интервалы по «геологическому» признаку, учитывающему прочностные, физико-механические свойства разбуриваемых пород (плотность, твердость, абразивность) .

Алгоритм выделения интервалов по «геологическому» признаку заключается в сопоставлении фактических данных показателей работы долота и ВЗД с интервалами бурения при выполнении условий Vмех const, Н 50 м. По результатам анализа отработки ПТИ и режимных параметров бурения разрез был разделен на четыре интервала .

Для решения задачи подбора оптимальных пар «долото + ВЗД» в выделенных интервалах и определения соответствующих оптимальных режимов бурения в качестве критерия оценки эффективности отработки принята условная рейсовая скорость:

H Т п = Т СПО + Т пр + Т см.КНБК, (1) Vрейс =, Tбур + Т п Н – проходка на долото, м; Т п – время паузы между долблениями, ч; Tбур – время механичегде ского бурения, ч; Т СПО – нормативное время СПО (спуск 1 свечи – 3 мин; подъем – 3,5 мин);

Т пр – нормативное время промывки; Т пр = НглКпр; Нгл – глубина скважины, м; Кпр – коэффициент промывки, Кпр = 0,0005; Т см.КНБК – нормативное время смены КНБК = 5,0 ч .

Условная рейсовая скорость, в отличие от распространенных механической и рейсовой скорости, позволяет более корректно оценивать эффективность работы ПТИ, без учета фактора организационно-технического уровня работ бурового подрядчика, а также в случае двух и более долблений в пределах одного выделенного интервала бурения .

На основе выбранного критерия производится подбор наиболее эффективных компоновок в пределах каждого интервала на рассматриваемом месторождении и формирование долотной программы по новой скважине. Выбор компоновки осуществляется с учетом соответствия фактических режимнотехнологических параметров бурения техническим характеристикам и требованиям эксплуатации ПТИ .

Авторами предложена методика моделирования осложнений, возникающих в процессе бурения, на основе данных о пространственном положении скважины и параметров осложнений, возникших в уже пробуренных скважинах месторождения [5] .

– 2018

БУЛАТОВСКИЕ ЧТЕНИЯ СБОРНИК СТАТЕЙ

Формально рассматриваемая задача для каждого объекта представляет собой задачу идентификации системы с несколькими входами и выходами на основе множества маркированных примеров (в качестве которых выступают уже пробуренные скважины месторождения). Для выбора метода восстановления регрессии, наиболее адекватного для решения поставленной задачи, был проведен вычислительный эксперимент на нескольких модельных выборках. Сравнение полученных результатов приведено в таблице 1. Наибольшую эффективность (соотношение точности и скорости обучения) показала непараметрическая регрессия .

Таблица 1 – Сравнение методов аппроксимации функций

–  –  –

Основная идея непараметрических методов восстановления регрессии – отказ от выбора определенной модели зависимости между данными [6]. Т.о., требуемая зависимость приближается константой (x) = в окрестности каждой точки x X :

–  –  –

веса w i (x ) задаются так, чтобы они убывали по мере увеличения расстояния (x, xi ). Таким где образом, при вычислении функции в окрестности данной точки объекты, находящиеся дальше от нее, вносят меньший вклад в значение функции .

При решении данной задачи первостепенное значение приобретает выбор ширины окна, т.к .

при задании слишком большой ширины окна график функции будет похож на константу, а при задании слишком маленькой произойдет переобучение [6] .

Результаты вычислительного эксперимента Авторами проведен ретроспективный анализ разработанных алгоритмов по формированию долотной программы и прогнозированию осложнений и на нескольких месторождениях РБ. По результатам вычислительного эксперимента сформирована долотная программа, построены карты осложнений, и выданы рекомендации по предупреждению и ликвидации осложнений .

По результатам тестирования алгоритмов по подбору ПТИ на рассмотренных месторождениях сформирована выборка наилучших компоновок пар «долото + ВЗД» и соответствующих режимов бурения для каждого выделенного интервала бурения. Результаты выбора ПТИ по месторождению M1 представлены на рисунке 3 .

Фрагмент карты осложнений (поглощений бурового раствора), построенной расчетным модулем для конкретного месторождения (М1) и геологического объекта (О3) приведен на рисунке 4 .

–  –  –

Средняя относительная погрешность прогноза по тестовым скважинам составляет 12 %, что свидетельствует об адекватности построенных моделей .

При вводе координат новой скважины с использованием кластеризованной карты месторождения программно строится прогноз по наличию и интенсивности поглощений для всех объектов, разбуриваемых данной скважиной на графике 1 .

–  –  –

– 2018

БУЛАТОВСКИЕ ЧТЕНИЯ СБОРНИК СТАТЕЙ

На основе построенного прогноза проводится выдача рекомендаций по типу и параметрам бурового раствора, позволяющего предупредить поглощения при строительстве новой скважины, формируются рекомендации по ликвидации осложнений .

Выводы Ретроспективный анализ разработанной системы показал хорошее совпадение прогнозных значений с фактическими данными (результаты совпадают в 88 % случаев). Результаты тестирования разработанной ИАС проектирования бурения позволяют сделать выводы о том, что применение выбранных методов статистического анализа данных способствует повышению качества проектирования бурения, уменьшению вероятности появления нештатных ситуаций и сокращению затрат на строительство скважин. В настоящее время проводится апробация предложенных алгоритмов при строительстве новых скважин на месторождениях ПАО АНК «Башнефть» .

Литература:

1. Абдурахманов М.Т., Кагарманов Н.Ф. Проектирование профилей горизонтальных скважин // Технология строительства и эксплуатации скважин в осложненных условиях. Сборник научных трудов. – Уфа : Башнипинефть, 1991. – С. 98–102 .

2. Степанов Н.В. Моделирование и прогноз осложнений при бурении скважин. – М. : Недра, 1989. – 252 с .

3. Линд Ю.Б. Вопросы применения методов искусственного интеллекта при решении задач нефтедобывающей отрасли // Нефтегазовое дело. – 2013. – Т. 11. – № 3. – С. 107–111 .

4. Линд Ю.Б. База данных по параметрам строительства скважин на месторождениях Республики Башкортостан // Системы управления и информационные технологии. – 2012. – № 3 (49). – С. 91–94 .

5. Оперативное прогнозирование осложнений при бурении / Ю.Б. Линд [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2013. – № 2. – С. 55–57 .

6. Воронцов К.В. Лекции по алгоритмам восстановления регрессии. – М., 2007. – 37 с .

References:

1. Abdurahmanov M.T., Kagarmanov N.F. Designing of horizontal well profiles // Technology of construction and exploitation of wells in complicated conditions. Collected scientific papers. – Ufa : Bashnipineft, 1991. – P. 98–102 .

2. Stepanov N.V. Modeling and prediction of troubles in wells drilling. – M. : Nedra, 1989. – 252 p .

3. Lind Yu.B. Issues of artificial intelligence methods application in solving problems of the oil industry // Oil and Gas Business. – 2013. – V. 11. – № 3. – P. 107–111 .

4. Lind Yu.B. Database on wells constructing parameters for oilfields of Bashkortostan Republic // Control systems and information technology. – 2012. – № 3 (49). – С. 91–94 .

5. Operative troubles prediction while drilling / Yu.B. Lind [etc.] // Oil industry. – 2013. – № 2. – P. 55–57.



Похожие работы:

«Геосинтетические материалы "КазГеоСинтетика" ТОО "КазГеоСинтетика"• Первое производство геосинтетических материалов в Республике Казахстан • Современное высокотехнологичное оборудование от известных мировых производителей • Комплексное сопровождение проектно-изыскательских и строительно-мон...»

«"Научно-практический электронный журнал Аллея Науки" №5(21) 2018 Alley-science.ru НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЙ ЭЛЕКТРОННЫЙ ЖУРНАЛ "Аллея Науки" http://alley-science.ru ISSN 2587-6244 УДК 004.03:004.6:003.7 ББК 73+66.8+61.4 Редакционный совет: Александр В.Ч., до...»

«Министерство промышленности и торговли Российской Федерации (МИНПРОМТОРГ РОССИИ) Департамент химико-технологического Руководителям организаций комплекса и биоинженерных технологий (по списку) Кита...»

«РОССИЙСКИЙ ФОНД ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ РОССИЙСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ КОМИТЕТ ПО ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ И ПРИКЛАДНОЙ МЕХАНИКЕ ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ МЕХАНИКИ РАН ИНСТИТУТ МЕХАНИКИ МГУ ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ДОНСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ БИОМЕХАН...»

«СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ СУДОВ ДЛЯ ПРОЕКТА МАРШРУТ ТРАНСПОРТИРОВКИ ГРУЗОВ ОПИСАНИЕ ПРОЕКТА УСЛУГИ Маршрут транспортировки грузов (МаТраГ) является частью проекта Проектирование, настройка, производбудущего расширения и проект управления устьевым давлением ства, поставка, доставка, шеф-монтаж, (ПБР-ПУУД) компании Тенгизшевройл. Цель маршр...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ И МЕТРОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННО­ итс ТЕХНИЧЕСКИЙ СПРАВОЧНИК g _ ПО Н А И Л У Ч Ш И М доступным ТЕХНОЛОГИЯМ ПРОИЗВОДСТВО ЦЕМЕНТА Москва Бюро НДТ воротник крючком Содержание Введение Предисловие Область применен...»

«ТранСерв 1.1.1.1.1 инструкция по эксплуатации для замены жидкости в автоматической коробке передач Для продления жизни коробки передач и улучшения производительности 2 MANUALE OPERATIVO ВНИМАНИЕ ! Мы настоятельно рекомендуем тщательно изучить...»

«Эксплуатация и техническое обслуживание консоли Р20 Информация о версии ЭКСПЛУАТАЦИЯ И ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ КОНСОЛИ Р20 P/N 300753-591 rev A Copyright © May 2011 Precor Incorporated. Все права защищены. Технические характеристики могут бы...»







 
2019 www.librus.dobrota.biz - «Бесплатная электронная библиотека - собрание публикаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.