Comment évaluer les modèles de ROP des trépans PDC et l'effet de la résistance de la roche sur les coefficients du modèle ?

Abstrait

Dans un contexte de prix du pétrole actuellement bas, l'optimisation du forage est de nouveau au cœur des préoccupations afin de gagner du temps lors du forage des puits de pétrole et de gaz et de réduire les coûts opérationnels. La modélisation du taux de pénétration (ROP) est un outil essentiel pour optimiser les paramètres de forage, notamment le poids du trépan et la vitesse de rotation, et ainsi accélérer les processus de forage. Grâce à ROPPlotter, un nouvel outil entièrement automatisé de visualisation des données et de modélisation du ROP développé sous Excel VBA, cette étude examine la performance du modèle et l'impact de la résistance de la roche sur les coefficients de deux modèles de ROP différents pour trépans PDC : Hareland et Rampersad (1994) et Motahhari et al. (2010). bit PDC Les modèles sont comparés à une relation de vitesse de pénétration (ROP) générale de référence, développée par Bingham (1964), pour trois formations de grès différentes dans la section verticale d'un puits horizontal de schiste de Bakken. Pour la première fois, une tentative a été faite pour isoler l'effet de la résistance variable de la roche sur les coefficients du modèle ROP en étudiant des lithologies présentant par ailleurs des paramètres de forage similaires. De plus, une discussion approfondie est menée sur l'importance du choix des bornes appropriées des coefficients du modèle. La résistance de la roche, prise en compte dans les modèles de Hareland et de Motahhari mais pas dans celui de Bingham, entraîne des valeurs plus élevées des coefficients du modèle multiplicateur constant pour les premiers, ainsi qu'une augmentation de l'exposant du terme RPM pour le modèle de Motahhari. Le modèle de Hareland et Rampersad s'avère le plus performant des trois modèles avec cet ensemble de données particulier. L'efficacité et l'applicabilité de la modélisation ROP traditionnelle sont remises en question, car ces modèles reposent sur un ensemble de coefficients empiriques qui intègrent l'effet de nombreux facteurs de forage non pris en compte dans la formulation du modèle et spécifiques à une lithologie particulière.

Introduction

Les trépans PDC (polycrystalline diamond compact) sont aujourd'hui les plus utilisés pour le forage des puits de pétrole et de gaz. Leur performance est généralement mesurée par la vitesse de pénétration (ROP), qui indique la rapidité de forage du puits en termes de longueur de trou forée par unité de temps. L'optimisation du forage est une priorité pour les entreprises énergétiques depuis des décennies et revêt une importance accrue dans le contexte actuel de prix du pétrole bas (Hareland et Rampersad, 1994). La première étape pour optimiser les paramètres de forage et obtenir la meilleure ROP possible consiste à élaborer un modèle précis reliant les mesures effectuées en surface à la vitesse de forage.

Plusieurs modèles de vitesse de pénétration (ROP), y compris des modèles développés spécifiquement pour un type de trépan donné, ont été publiés. Ces modèles ROP contiennent généralement un certain nombre de coefficients empiriques dépendant de la lithologie et susceptibles de nuire à la compréhension de la relation entre les paramètres de forage et la vitesse de pénétration. L'objectif de cette étude est d'analyser la performance du modèle et la façon dont ses coefficients réagissent aux données de terrain en faisant varier les paramètres de forage, notamment la résistance de la roche, pour deux types de trépans.bit PDC Les modèles (Hareland et Rampersad, 1994 ; Motahhari et al., 2010) sont analysés. Leurs coefficients et leurs performances sont comparés à ceux d'un modèle de référence de vitesse de pénétration (Bingham, 1964), une relation simplifiée qui a constitué le premier modèle de vitesse de pénétration largement utilisé dans l'industrie et encore employé aujourd'hui. Des données de forage réalisées sur trois formations de grès présentant des résistances rocheuses différentes sont étudiées, et les coefficients de ces trois modèles sont calculés et comparés entre eux. Il est supposé que les coefficients des modèles de Hareland et de Motahhari, pour chaque formation rocheuse, présenteront une plus grande variabilité que ceux du modèle de Bingham, ce dernier ne prenant pas explicitement en compte les variations de résistance rocheuse. Les performances des modèles sont également évaluées, permettant ainsi de sélectionner le modèle de vitesse de pénétration le plus adapté à la région de schiste de Bakken, dans le Dakota du Nord.

Les modèles de vitesse de pénétration (ROP) présentés dans ce travail sont constitués d'équations rigides reliant quelques paramètres de forage à la vitesse de forage. Ils intègrent un ensemble de coefficients empiriques qui combinent l'influence de mécanismes de forage difficiles à modéliser, tels que l'hydraulique, l'interaction outil de coupe-roche, la conception du trépan, les caractéristiques de l'ensemble de fond de puits, le type de boue et le nettoyage du puits. Bien que ces modèles ROP traditionnels soient généralement peu performants par rapport aux données de terrain, ils constituent une étape importante vers des techniques de modélisation plus récentes. Des modèles modernes, plus puissants et basés sur des statistiques, offrant une plus grande flexibilité, peuvent améliorer la précision de la modélisation de la ROP. Gandelman (2012) a rapporté une amélioration significative de la modélisation de la ROP grâce à l'utilisation de réseaux de neurones artificiels au lieu des modèles ROP traditionnels dans les puits de pétrole des bassins pré-salés au large du Brésil. Les réseaux de neurones artificiels sont également utilisés avec succès pour la prédiction de la ROP dans les travaux de Bilgesu et al. (1997), Moran et al. (2010) et Esmaeili et al. (2012). Cependant, cette amélioration de la modélisation de la ROP se fait au détriment de l'interprétabilité du modèle. Par conséquent, les modèles ROP traditionnels restent pertinents et constituent une méthode efficace pour analyser comment un paramètre de forage spécifique affecte le taux de pénétration.

ROPPlotter, un logiciel de visualisation de données de terrain et de modélisation ROP développé en Microsoft Excel VBA (Soares, 2015), est utilisé pour calculer les coefficients du modèle et comparer les performances du modèle.