Real-Time Advisory Hole-Cleaning Model

Real-Time Advisory Hole-Cleaning Model. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img] PDF
Hole-Cleaning Report - Thesis - Real-Time Data - KFUPM.pdf
Restricted to Repository staff only until 7 December 2022.

Download (1MB)

Arabic Abstract

نظرًا لأن الحفر في الموارد غير التقليدية أصبح أكثر تعقيدًا، يصبح التنظيف الفعال للحفر أكثر صعوبة. قد يؤدي التنظيف غير الفعال للفتحة إلى ارتفاع وقت عدم الإنتاج (NPT) بسبب التدوير الضائع، والسحب المفرط أثناء التعثر، ومعدل الاختراق البطيء (ROP)، والتآكل المفرط للثقب، والأنابيب العالقة. هناك العديد من المعلمات المستخدمة لمراقبة ظروف تنظيف الفتحات: ROP، كثافة التدوير المكافئة (ECD)، اللزوجة البلاستيكية (PV)، نقطة الغلة (YP)، الميل ومتوسط حجم الجسيمات. المعلمات ذات التأثير الأعلى هي وزن الطين والسرعة الحلقيّة والميل وريولوجيا سائل الحفر. يقدم هذا البحث نموذجًا مبتكرًا لتحسين تنظيف الفتحات بكفاءة ومراعاة التغيرات في تشكيل الصخور، وريولوجيا الطين، ووزن الطين، والسرعة الحلقية، ومتوسط أحجام القطع. إنه قادر على تقييم تنظيف الحفرة من خلال الإبلاغ والسماح بالتدخل الفوري المطلوب لتحسين كفاءة عملية الحفر والتحكم فيها. تم تطوير واجهة سهلة الاستخدام لأتمتة العملية، وجمع البيانات في الوقت الفعلي، وتحليل البيانات، وعرض الرسوم البيانية للنتائج، والإبلاغ عن قيم المعلمات الأكثر سيطرة. يمكن أن يأخذ النموذج بيانات الانسيابية والكثافة بشكل مستقل من وحدة الكثافة والريولوجيا (DRU) بالإضافة إلى المعلمات المؤثرة التي تؤثر على عامل تنظيف الحفرة (HCF). تم تطبيقه على عدة آبار لها نفس خصائص التكوين ونوع الطين وتصميم البئر وملف مسار البئر. لديها مجموعة تصنيفات تحمل مؤشر (CCI) = [0، 1.5]. تكون حالة تنظيف الحفرة ضمن الحد المقبول عندما يكون HCF أكبر من 1. يشير HCF إلى حالة تنظيف حفرة سيئة عندما يقع HCF ضمن النطاق = [0.5، 1] وبالتالي يلزم اتخاذ إجراء تصحيحي. إذا كانت قيمة HCF أقل من 0.5، فهذا يشير إلى حدوث مشكلة. يوفر التطبيق المطور مخططًا للعمق مقسمًا إلى مناطق: مشكلة وظروف حرجة ونظيفة. تم التحقق من صحة النموذج باستخدام بيانات الوقت الحقيقي لـ 12 بئراً. تعكس القيم المقدرة لـ HCF من بيانات الوقت الحقيقي والبيانات التاريخية حالة البئر الفعلية. هذه المخرجات مفيدة لتحسين تنظيف الحفرة عن طريق ضبط خصائص الطين وفقًا لظروف قاع البئر المتغيرة والمعلمات الميكانيكية (ROP وGPM وRPM). هذا النظام هو أول نشر من نوعه في الموارد غير التقليدية القادرة على تحسين كفاءة تنظيف الفتحات في الوقت الفعلي. لقد ثبت أنه يعزز تنظيف الفتحة في الوقت الفعلي من خلال تقدير HCF على الفور لقراءات عمق البت الحالية. يصمم السرعة الحلقية بناءً على سرعات القطع والانزلاق ويصحح الميل وحجم القطع ووزن الطين باستخدام عوامل تصحيح محددة. يمكن أن يخدم هذا النهج الجديد خطوة نحو تطوير نظام هيدروليكي حفر آلي بالكامل.

English Abstract

As drilling in unconventional resources become more complex, effective hole-cleaning becomes more challenging. Inefficient hole cleaning may lead to high nonproductive time (NPT) due to lost circulation, excessive overpull while tripping, slow rate of penetration (ROP), excessive bit wear and stuck pipe. There are several parameters utilized to monitor hole-cleaning conditions: ROP, Equivalent Circulating Density (ECD), Plastic Viscosity (PV), Yield Point (YP), inclination and average particle size. The parameters of highest impact are mud weight, annular velocity, inclination and drilling fluid rheology. This paper presents an innovative model to optimize hole cleaning efficiently and account for changes in formation lithology, mud rheology, mud weight, annular velocity and average cutting sizes. It is capable of evaluating the hole cleaning by reporting and allowing the immediate intervention required to optimize and control drilling process efficiency. A user-friendly interface developed to automate the process, collect the real-time data, analyze the data, display charts of the results, and report the most dominating parameters values. The model can take the rheological and density data autonomously from a Density and Rheology Unit (DRU) in addition to the influential parameters that affect the hole cleaning factor (HCF). It was applied on several wells having same formation characteristic, mud type, well design and well trajectory profile. It has classification range of cuttings carrying index (CCI) = [0, 1.5]. The hole cleaning condition is within the acceptable limit when HCF is greater than 1. HCF indicates a poor hole cleaning condition when HCF falls within the range = [0.5, 1] and therefore a corrective action is required. If HCF is less than 0.5, it indicates that a problem will happen. The developed application provides a chart for the depth divided into regions: problem, critical, and clean conditions. The model is validated using real-time data for 12 wells. HCF estimated values from real-time and historical data reflected the actual well condition. These outputs are useful to optimize the hole-cleaning by adjusting mud properties in accordance with the changing downhole conditions and the mechanical parameters (ROP, GPM and RPM). This system is the first deployment of its kind in unconventional resources that is able to improve hole cleaning efficiency in real-time. It has proven to enhance hole cleaning in real-time through the estimation of the HCF instantly for the current bit depth readings. It models the annular velocity based on the cutting and slip velocities and corrects the inclination, cutting size, and the mud weight using specific correction factors. This novel approach can serve a step toward the development of a fully automated drilling hydraulics system.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Petroleum > Rock and Fluid Properties
Petroleum > Drilling Engineering
Department: College of Petroleum Engineering and Geosciences > Geosciences
Committee Advisor: Elkatatny, Salaheldin M.
Committee Members: Abdulraheem, Abdulazeez and Al Majed, Abdulaziz A.
Depositing User: MOHAMMED AL-MALKI (g201406680)
Date Deposited: 07 Dec 2021 11:16
Last Modified: 07 Dec 2021 11:16
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/141979