ווי צו וויסן די אפשאצונג פון PDC ביסל ROP מאָדעלס און די ווירקונג פון שטיין שטאַרקייַט אויף מאָדעל קאָואַפישאַנץ?

אַבסטראַקט

קראַנט נידעריק ייל פּרייז טנאָים האָבן באנייט די טראָפּ אויף דרילינג אַפּטאַמאַזיישאַן אין סדר צו שפּאָרן צייט דרילינג ייל און גאַז וועלז און רעדוצירן אַפּעריישאַנאַל קאָס. קורס פון דורכדרונג (ROP) מאָדעלינג איז אַ שליסל געצייַג אין אָפּטימיזינג דרילינג פּאַראַמעטערס, ניימלי ביסל וואָג און דריי-גיכקייַט פֿאַר פאַסטער דרילינג פּראַסעסאַז. מיט אַ ראָמאַן, אַלע-אָטאַמייטיד דאַטן וויזשוואַלאַזיישאַן און ROP מאָדעלינג געצייַג דעוועלאָפּעד אין Excel VBA, ROPPlotter, די אַרבעט ינוועסטאַגייץ מאָדעל פאָרשטעלונג און די פּראַל פון שטיין שטאַרקייט אויף מאָדעל קאָואַפישאַנץ פון צוויי פאַרשידענע PDC Bit ROP מאָדעלס: Hareland און Rampersad (1994) און Motahhari עט על. (2010). די צוויי PDC ביסל מאָדעלס זענען קאַמפּערד מיט אַ באַזע פאַל, גענעראַל ROP באַציונג דעוועלאָפּעד דורך Bingham (1964) אין דריי פאַרשידענע סאַנדסטאָון פאָרמיישאַנז אין די ווערטיקאַל אָפּטיילונג פון אַ באַקקען שאַלע האָריזאָנטאַל געזונט. פֿאַר די ערשטער מאָל, אַן פּרווון איז געווען געמאכט צו יזאָלירן די ווירקונג פון וועריינג שטיין שטאַרקייַט אויף ROP מאָדעל קאָואַפישאַנץ דורך ינוועסטאַגייטינג ליטהאָלאָגיעס מיט אַנדערש ענלעך דרילינג פּאַראַמעטערס. אין דערצו, אַ פולשטענדיק דיסקוסיע וועגן די וויכטיקייט פון סאַלעקטינג צונעמען מאָדעל קאָואַפישאַנץ גווול איז געפירט. שטיין שטאַרקייט, אַקאַונאַד אין האַרעלאַנד ס און מאָטאַהאַרי ס מאָדעלס אָבער נישט אין בינגהאַם ס, ריזאַלטיד אין העכער וואַלועס פון קעסיידערדיק מאַלטאַפּלייער מאָדעל קאָואַפישאַנץ פֿאַר די ערשטע מאָדעלס, אין אַדישאַן צו אַ געוואקסן רפּם טערמין עקספּאָנענט פֿאַר מאָטאַהאַרי ס מאָדעל. די מאָדעל פון Hareland און Rampersad איז געוויזן צו דורכפירן די בעסטער פון די דריי מאָדעלס מיט דעם באַזונדער דאַטאַסעט. די יפעקטיוונאַס און אָנווענדלעך פון טראַדיציאָנעל ROP מאָדעלינג איז אַ קשיא, ווייַל אַזאַ מאָדעלס פאַרלאָזנ זיך אַ סכום פון עמפּיריקאַל קאָואַפישאַנץ וואָס ינקאָרפּערייט די ווירקונג פון פילע דרילינג סיבות וואָס זענען נישט אַקאַונאַד אין די פאָרמיאַליישאַן פון די מאָדעל און זענען יינציק פֿאַר אַ באַזונדער ליטהאָלאָגי.

הקדמה

פּדק (פּאָליקריסטאַללינע דיאַמאָנד קאָמפּאַקט) ביטן זענען די דאָמינאַנט ביסל-טיפּ יוטאַלייזד אין דרילינג ייל און גאַז וועלז הייַנט. ביסל פאָרשטעלונג איז טיפּיקלי געמאסטן דורך די דורכדרונג קורס (ROP), אַן אָנווייַז פון ווי שנעל די געזונט איז דרילד אין טערמינען פון לענג פון דרילד לאָך פּער אַפּאַראַט צייַט. דרילינג אַפּטאַמאַזיישאַן איז געווען אין די פאָרפראַנט פון ענערגיע קאָמפּאַניעס 'אַגענדאַז פֿאַר דעקאַדעס איצט, און עס גיינז ווייַטער וויכטיקייט בעשאַס די קראַנט נידעריק ייל פּרייַז סוויווע (Hareland און Rampersad, 1994). דער ערשטער שריט אין אָפּטימיזינג דרילינג פּאַראַמעטערס צו פּראָדוצירן די בעסטער מעגלעך ROP איז די אַנטוויקלונג פון אַ פּינטלעך מאָדעל מיט די מעזשערמאַנץ פון די ייבערפלאַך צו דרילינג קורס.

עטלעכע ROP מאָדעלס, אַרייַנגערעכנט מאָדעלס דעוועלאָפּעד ספּאַסיפיקלי פֿאַר אַ זיכער ביסל טיפּ, האָבן שוין ארויס אין דער ליטעראַטור. די ROP מאָדעלס טיפּיקלי אַנטהאַלטן אַ נומער פון עמפּיריקאַל קאָואַפישאַנץ וואָס זענען ליטהאָלאָגי-אָפענגיק און קען פאַרמינערן די קאַמפּריכענשאַן פון די שייכות צווישן דרילינג פּאַראַמעטערס און קורס פון דורכדרונג. דער ציל פון דעם לערנען איז צו אַנאַלייז מאָדעל פאָרשטעלונג און ווי מאָדעל קאָואַפישאַנץ ריספּאַנד צו פעלד דאַטן מיט וועריינג דרילינג פּאַראַמעטערס, ספּעציעל שטיין שטאַרקייַט, פֿאַר צווייPDC ביסל מאָדעלס (Hareland און Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010). מאָדעל קאָואַפישאַנץ און פאָרשטעלונג זענען אויך קאַמפּערד מיט אַ באַזע פאַל ROP מאָדעל (Bingham, 1964), אַ סימפּליסטיק באַציונג וואָס געדינט ווי דער ערשטער ROP מאָדעל וויידלי געווענדט איבער אינדוסטריע און נאָך איצט אין נוצן. דרילינג פעלד דאַטן אין דריי סאַנדסטאָון פאָרמיישאַנז מיט וועריינג שטיין סטרענגקטס זענען ינוועסטאַגייטאַד, און מאָדעל קאָואַפישאַנץ פֿאַר די דריי מאָדעלס זענען קאַמפּיוטאַד און קאַמפּערד מיט איינער דעם אנדערן. עס איז פּאָסטולאַטעד אַז קאָואַפישאַנץ פֿאַר האַרעלאַנד ס און מאָטאַהאַרי ס מאָדעלס אין יעדער שטיין פאָרמירונג וועט שפּאַן אַ ברייט קייט ווי בינגהאַם ס מאָדעל קאָואַפישאַנץ, ווייַל וועריינג שטיין שטאַרקייַט איז נישט אַקאַונאַד פֿאַר בפירוש אין די לעצטע פאָרמיאַליישאַן. מאָדעל פאָרשטעלונג איז אויך עוואַלואַטעד, לידינג צו די ברירה פון דער בעסטער ROP מאָדעל פֿאַר די Bakken שאַלע געגנט אין צפון דעקאטע.

די ROP מאָדעלס אַרייַנגערעכנט אין דעם אַרבעט צונויפשטעלנ זיך פון ינפלעקסאַבאַל יקווייזשאַנז וואָס פאַרבינדן עטלעכע דרילינג פּאַראַמעטערס צו דרילינג קורס און אַנטהאַלטן אַ סכום פון עמפּיריקאַל קאָואַפישאַנץ וואָס פאַרבינדן די השפּעה פון שווער-צו-מאָדעל דרילינג מעקאַניזאַמז, אַזאַ ווי הידראַוליק, קאַטער-שטיין ינטעראַקשאַן, ביסל פּלאַן, דנאָ-לאָך פֿאַרזאַמלונג קעראַקטעריסטיקס, בלאָטע טיפּ און לאָך רייניקונג. כאָטש די בעקאַבאָלעדיק ROP מאָדעלס טאָן ניט דורכפירן גוט ווען קאַמפּערד מיט פעלד דאַטן, זיי צושטעלן אַ וויכטיק סטעפּינג שטיין צו נייַער מאָדעלינג טעקניקס. מאָדערן, מער שטאַרק, סטאַטיסטיק-באזירט מאָדעלס מיט געוואקסן בייגיקייַט קענען פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי פון ROP מאָדעלינג. גאַנדעלמאַן (2012) האָט געמאלדן באַטייטיק ימפּרווומאַנץ אין ROP מאָדעלינג דורך ניצן קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס אַנשטאָט פון טראדיציאנעלן ROP מאָדעלס אין ייל וועלז אין די פאַר-זאַלץ בייסאַנז אָפשאָר Brazil. קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס זענען אויך הצלחה יוטאַלייזד פֿאַר ROP פּראָגנאָז אין די ווערק פון Bilgesu עט על. (1997), Moran et al. (2010) און Esmaeili et al. (2012). אָבער, אַזאַ פֿאַרבעסערונג אין ROP מאָדעלינג קומט אויף די קאָסט פון מאָדעל ינטערפּריטאַביליטי. דעריבער, טראדיציאנעלן ROP מאָדעלס זענען נאָך באַטייַטיק און צושטעלן אַ עפעקטיוו אופֿן צו פונאַנדערקלייַבן ווי אַ ספּעציפיש דרילינג פּאַראַמעטער אַפעקץ די דורכדרונג קורס.

ROPPlotter, אַ פעלד דאַטן וויזשוואַלאַזיישאַן און ROP מאָדעלינג ווייכווארג דעוועלאָפּעד אין Microsoft Excel VBA (Soares, 2015), איז געניצט אין קאַלקיאַלייטינג מאָדעל קאָואַפישאַנץ און קאַמפּערינג מאָדעל פאָרשטעלונג.