Определение оптимальных параметров для забойной операции

Определение оптимальных параметров для забойной операции

Иллюстрации

Показать все

Реферат

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[0001] Это раскрытие относится к определению и/или оптимизации параметров, связанных с операцией бурения и/или другой операцией добычи углеводородов.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[0002] Во многих случаях, операции бурения и другие операции, связанные с добычей углеводородов из геологического пласта, осуществляются на основании измерительной информации, поступающей от забойных инструментов и оборудования в ходе операции без визуального контроля операции. Измерительная информация может состоять из различных типов данных, измеренных датчиками и зарегистрированных в определенных промышленных стандартах базы данных. Такую информацию можно использовать для описания операции и для обеспечения возможности создания и/или регулировки параметров управления для операции. Параметры управления могут генерироваться в рамках определенных вычислительных моделей.

ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[0003] Фиг. 1 демонстрирует иллюстративную систему для анализа и/или оптимизации в реальном времени забойной операции согласно настоящему раскрытию;

[0004] фиг. 2 демонстрирует пример процесса для анализа и/или оптимизации в реальном времени забойной операции согласно настоящему раскрытию;

[0005] фиг. 3 демонстрирует пример процесса для анализа и/или оптимизации в реальном времени иллюстративных забойных параметров согласно настоящему раскрытию;

[0006] фиг. 4A-4B графически демонстрируют пример архитектуры связывания данных для анализа и/или оптимизации в реальном времени забойного параметра согласно настоящему раскрытию;

[0007] фиг. 5 демонстрирует пример вычислительной процедуры в процедуре оптимизации согласно настоящему раскрытию;

[0008] фиг. 6 демонстрирует пример цикла управления для забойной операции согласно настоящему раскрытию;

[0009] фиг. 7 демонстрирует пример односкважинных и/или многоскважинных графических процессов для анализа и/или оптимизации в реальном времени забойной операции согласно настоящему раскрытию;

[0010] фиг. 8 - пример графического пользовательского интерфейса системы для анализа и/или оптимизации в реальном времени забойной операции согласно настоящему раскрытию; и

[0011] фиг. 9 демонстрирует пример способа определения оптимальных параметров для забойной операции.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

[0012] Это раскрытие относится к определению оптимальных параметров для забойной операции. В общем аспекте, в этом раскрытии описан компьютерно-реализуемый способ управления забойной операцией. Способ включает в себя прием непрерывного потока данных реального времени, связанного с текущей забойной операцией, в хранилище данных. При этом от пользователя поступает выбор забойного параметра. Затем, с помощью вычислительной системы, выбранный забойный параметр оптимизируется на основании части принятого потока данных для достижения целевого значения выбранного забойного параметра. Затем оптимизированный забойный параметр можно использовать в текущей операции.

[0013] В одном или более конкретных аспектах, комбинируемых с общим аспектом, способ может дополнительно включать в себя этап, на котором фильтруют принятый поток данных, связанный с текущей забойной операцией, до оптимизации выбранного забойного параметра. Процесс фильтрации может включать в себя, по меньшей мере, один из следующих иллюстративных процессов: фильтрации принятого потока данных до заранее определенной частоты дискретизации или удаления шума, связанного с принятым потоком данных. Процесс оптимизации выбранного забойного параметра может включать в себя, по меньшей мере, один из следующих иллюстративных процессов: максимизации выбранного забойного параметра на основании части принятого потока данных для достижения целевого значения выбранного забойного параметра или минимизации выбранного забойного параметра на основании части принятого потока данных для достижения целевого значения выбранного забойного параметра.

[0014] Могут быть включены дополнительные признаки, комбинируемые с любым из предыдущих аспектов. Например, текущая забойная операция является первой забойной операцией, способ может дополнительно включать в себя этап, на котором используют оптимизированный забойный параметр во второй забойной операции, отличной от первой забойной операции. Первая забойная операция может осуществляться в первом стволе скважины, и вторая забойная операция может осуществляться во втором стволе скважины, отличном от первого ствола скважины. Первая и вторая забойные операции могут перекрываться во времени.

[0015] В одном или более конкретных аспектах, комбинируемых с любым из предыдущих аспектов, способ оптимизации выбранного забойного параметра включает в себя прогнозирование выбранного забойного параметра в ходе текущей забойной операции. Использование оптимизированного забойного параметра в текущей операции может включать в себя регулировку ввода в забойный инструмент, осуществляющий текущую забойную операцию, например, эксплуатацию забойного инструмента с отрегулированным вводом, оптимизацию выбранного забойного параметра на основании другой части принятого потока данных для достижения целевого значения выбранного забойного параметра, и повторную регулировку ввода в забойный инструмент, осуществляющий текущую забойную операцию.

[0016] В одном или более конкретных аспектах, комбинируемых с любым из предыдущих аспектов, способ дополнительно включает в себя этап, на котором предварительно обрабатывают непрерывный поток данных реального времени в хранилище данных для сокращения времени вычисления и подготовки к следующим вычислительным процессам. Текущая забойная операция включает в себя, по меньшей мере, одно из: операции бурения; операции спуска; операции подъема; операции очистки; операции бурения и вращения без нагрузки; или операции добычи. По существу, непрерывный поток данных, связанный с текущей забойной операцией, может включать в себя, по меньшей мере, одно из: осевой нагрузки на долото; скорости вращения забойного двигателя; скорости вращения на поверхности; давления в затрубном пространстве; температуры; плотности; наклона; или азимута.

[0017] В одном или более конкретных аспектах, комбинируемых с любым из предыдущих аспектов, способ может дополнительно включать в себя этап, на котором вычисляют одну или более переменных, связанных с текущей забойной операцией, по меньшей мере, частично на основании, по существу, непрерывного потока данных, связанного с текущей забойной операцией. Одна или более переменных, связанных с текущей забойной операцией, может включать в себя, по меньшей мере, одно из: удельной гидромеханической энергии, плотности, эквивалентной плотности, степени естественного искривления или диаметра ствола скважины. Например, при вычислении удельной гидромеханической энергии, можно использовать нижеследующие уравнения:

E s = W e f f A b + 120 π N T R × A b + Q Δ P b R × A b , и

W e f f = W − Q 58 ρ m Δ P b

где E_s - удельная энергия, W - осевая нагрузка на долото, W_eff - эффективная осевая нагрузка на долото, Q - расход, ΔP_b - падение давления, R - радиус ствола скважины, A_b - площадь поперечного сечения ствола скважины, N - скорость вращения долота, T - крутящий момент, и ρ_m - плотность бурового раствора.

[0018] Один или более вариантов осуществления системы оптимизации параметров управления и автоматизации согласно настоящему раскрытию может включать в себя один или более из следующих признаков. Например, различные типы данных, необходимые для вычисления оптимизации можно получать одновременно автоматически. Типы данных можно передавать потоком на процессоры, которые используют алгоритм оптимизации для вычисления удельной гидромеханической энергии и определения наиболее энергоэффективных параметров управления для операции бурения. Система запланированной нагрузки и доставки может быть встроена для минимизации ненужной организации очереди данных. Минимальную частоту включения и исключения данных можно использовать для повышения эффективности системы.

[0019] Вычисление оптимизации может осуществляться на основании вычислений энергии, которые обновляются по собственной программе в реальном времени (например, почти мгновенно или, по меньшей мере, быстрее человеческой реакции) для контроля эффективности бурения с использованием определенных потоков данных. Можно осуществлять непрерывный контроль эффективности бурения, производительности долота, точки снижения скорости проходки из-за перегрузки долота, сравнение с прочностью пласта, и контроль других параметров.

[0020] Фиг. 1 демонстрирует иллюстративную систему 100 для анализа и/или оптимизации в реальном времени забойной операции согласно настоящему раскрытию. Иллюстративная система 100 может представлять собой систему оптимизации управления, управляющую забойной операцией. Система 100 включает в себя центральное вычислительное устройство 160 для обработки и вычисления. Центральное вычислительное устройство 160 может включать в себя центральный процессор, блоки памяти, блок хранения данных, интерфейс ввода/вывода, сетевой интерфейс, графический пользовательский интерфейс (GUI) и другие периферийные устройства. Вычислительное устройство 160 задействует модуль управления оптимизацией, который включает в себя источник 110 данных, модуль 120 предварительной обработки, модуль 130 сбора и классификации данных, модуль 140 последующей обработки и выходной монитор 150.

[0021] В некоторых вариантах осуществления, вычислительным устройством 160 может быть любой сервер, где хранятся одно или более размещаемых приложений, данные в хранилищах данных, веб-приложения и/или другой контент. На высоком уровне, вычислительное устройство 160 содержит компьютер или другое электронное вычислительное устройство (например, смартфон, планшет, КПК или другое), выполненное с возможностью приема, передачи, обработки, хранения или управления данными и информации. Используемый в настоящем раскрытии термин “компьютер” призван охватывать любое подходящее устройство обработки. На самом деле, вычислительным устройством 160 может быть любой компьютер или устройство обработки, например, блейд-сервер, персональный компьютер (ПК) общего назначения, Макинтош, рабочая станция, рабочая станция на UNIX или любое другое подходящее устройство. Другими словами, настоящее раскрытие предусматривает компьютеры, отличные от компьютеров общего назначения, а также компьютеры без традиционных операционных систем. Кроме того, проиллюстрированное вычислительное устройство 160 может быть выполнено с возможностью работать под любой операционной системой, включая Linux, UNIX, Windows, Mac OS, или любую другую подходящую операционную систему.

[0022] Центральный процессор (ЦП) вычислительного устройства 160 может включать в себя один или более процессоров, блейд-сервер, специализированную интегральную схему (ASIC), программируемую пользователем вентильную матрицу (FPGA) или другой подходящий компонент. В общем случае, ЦП выполняет программное обеспечение (например, инструкции, закодированные на материальных, невременных носителях) и оперирует данными для осуществления операций вычислительного устройства 160. Независимо от конкретной реализации, “программное обеспечение” может включать в себя машиночитаемые инструкции, аппаратно-реализованное программное обеспечение, жестко или гибко программируемое аппаратное обеспечение или любую их комбинацию на материальном носителе, выполненном с возможностью, при выполнении, осуществлять, по меньшей мере, описанные здесь процессы и операции. На самом деле, каждый программный компонент может быть полностью или частично записан или описан на любом подходящем компьютерном языке включая C, C++, Java, Visual Basic, ассемблер, Perl, 4GL любой подходящей версии, а также другие.

[0023] Один или более блоков памяти вычислительного устройства 160 может включать в себя любой модуль памяти или базы данных и может иметь форму энергозависимой или энергонезависимой памяти, включающей в себя, без ограничения, магнитные носители, оптические носители, оперативную память (ОЗУ), постоянную память (ПЗУ), сменные носители, или любой другой подходящий локальный или удаленный компонент памяти. Блоки памяти могут хранить различные объекты или данные, включающие в себя классы, структуры, приложения, данные резервной копии, бизнес-объекты, задания, веб-страницы, шаблоны веб-страниц, таблицы базы данных, хранилища, содержащие деловую и/или динамическую информацию и любую другую подходящую информацию, включающую в себя любые параметры, переменные, алгоритмы, инструкции, правила, ограничения или ссылки на них, связанные с целями вычислительного устройства 160.

[0024] Интерфейс вычислительного устройства 160 может содержать логику, закодированную в программном обеспечении и/или аппаратном обеспечении в подходящей комбинации и выполненную с возможностью осуществления связи с сетью. В частности, интерфейс может содержать программное обеспечение, поддерживающее один или более протоколов связи, связанных с передачами, что разрешает сетевому или интерфейсному оборудованию передавать физические сигналы на проиллюстрированное вычислительное устройство 160 и от него. Сеть способствует беспроводной или проводной связи между компонентами вычислительной среды, включающей в себя вычислительное устройство 160, а также с любым другим локальным или удаленным компьютером, например, дополнительными клиентами, серверами или другими устройствами, подключенными с возможностью обмена данными к сети, но не представленными на фиг. 1.

[0025] Сеть, подключенная с возможностью обмена данными к вычислительному устройству, может быть единичной сетью, но может быть непрерывной или прерывистой сетью без выхода из объема этого раскрытия. Сеть может быть, полностью или частично, сетью предприятия или защищенной сетью, тогда как в другом примере, по меньшей мере, часть сети может представлять соединение с интернетом. В ряде случаев, часть сети может представлять собой виртуальную частную сеть (VPN), например, соединение между вычислительным устройством и другими компьютерами или другими электронными устройствами. Кроме того, вся сеть или ее часть может содержать проводную или беспроводную линию связи. Пример беспроводных линий связи может включать в себя 802.11a/b/g/n, 802.20, WiMax и/или любую другую подходящую беспроводную линию связи. Другими словами, сеть охватывает любую внутреннюю или внешнюю сеть, сети, подсеть, или их комбинацию, выполненную с возможностью облегчать связь между различными вычислительными компонентами, включающими в себя вычислительное устройство 160. Сеть может передавать, например, пакеты интернет-протокола (IP), кадры протокола ретрансляции кадров, соты асинхронного режима передачи (ATM), речь, видео, данные и другую подходящую информацию между сетевыми адресами. Сеть также может включать в себя одну или более локальных сетей (LAN), сетей радиодоступа (RAN), городских сетей (MAN), глобальных сетей (WAN), полностью или частично, интернета и/или любую другую систему или системы связи в одном или более положений.

[0026] GUI вычислительного устройства 160 может генерировать визуальное представление одного или более размещаемых приложений, веб-приложений, массивов данных или других данных для обеспечения эффективного и удобного для пользователя представления данных, обеспечиваемых или передаваемых в системе. Термин “графический пользовательский интерфейс”, или GUI, можно использовать в единственном или множественном числе для описания одного или более графических пользовательских интерфейсов, и каждый из них отображает конкретный графический пользовательский интерфейс. Таким образом, GUI может представлять любой графический пользовательский интерфейс, в том числе, но без ограничения, веб-браузер, сенсорный экран или интерфейс командной строки (CLI), который обрабатывает информацию в вычислительном устройстве 160 и эффективно представляет информационные результаты пользователю. В целом, GUI может включать в себя множество элементов пользовательского интерфейса (ПИ), например интерактивные поля, выпадающие списки и кнопки, оперируемые пользователем на вычислительном устройстве 160.

[0027] Источник 110 данных может включать в себя технические данные, передаваемые в промышленном формате, например, на языке стандартной разметки для переноса информации с буровой площадки (WITSML). WITSML разработан для передачи данных для работы нефтяной вышки от разнесенного массива специалистов-подрядчиков на современной буровой установке или морской платформе. WITSML продолжает разрабатываться Energistics facilitated Special Interest Group для разработки стандартов XML для обмена данными бурения, завершений и вмешательств. WITSML облегчает свободный перенос технических данных по сетям между нефтяными компаниями, обслуживающими компаниями, подрядчиками на буровые работы, поставщиками приложений и контролирующими органами для функций бурения, завершений и вмешательств в отрасли добычи нефти и природного газа. Источник 100 данных может включать в себя данные, отвечающие другим стандартам и форматам, например, спецификации переноса информации с буровой площадки.

[0028] Источник 110 данных может представлять собой данные реального времени, “правильного времени” и/или буферизованные/сохраненные данные. В некоторых вариантах осуществления, данные “правильного времени” могут включать в себя, например, заранее определенные данные в заранее определенных условиях, например, шаблон данных при определенных условиях. В некоторых реализациях, источник 100 данных может включать в себя данные из активного хранилища данных, которое захватывает транзакции, когда данные изменяются в реальном времени, и объединять данные в хранилище совместно с поддержанием пакетных или запланированных циклических обновлений. В некоторых реализациях, источник 100 данных может включать в себя данные из хранилища данных реального времени, которое содержит заранее определенные данные при определенных заранее заданных условиях. В некоторых реализациях, источник 100 данных может включать в себя данные из заранее сохраненного модуля памяти или буфера для проверки, испытания или настройки вычислительного устройства 160 и/или выполняющегося на нем алгоритма вычисления.

[0029] Источник 100 данных может включать в себя такие типы данных, как глубина (измеренная и вертикальная), расход, осевая нагрузка на долото, скорость вращения долота, диаметр долота, длина утяжеленной бурильной трубы, механическая скорость проходки, крутящий момент и затяжка бурильной колонны, хлоридный фильтрат, пластическая вязкость, предел текучести, плотность промывочного раствора и прочность геля (например, 10 с и 10 минут). Также могут быть включены другие типы данных для вычисления оптимизации, например, кальциевого фильтрата, хлоридного фильтрата, крутящего момента, давления циркуляции, осевой нагрузки на долото, затяжки, диаметра долота, забойной компоновки, механической скорости проходки и оборотов в минуту.

[0030] Модуль 120 предварительной обработки может включать в себя модуль обработки, который фильтрует и/или регулирует источник 100 данных. Модуль 120 предварительной обработки может фильтровать данные к заранее определенной частоте дискретизации. Модуль 120 предварительной обработки может включать в себя один или более цифровых фильтров и/или один или более аналоговых фильтров. Модуль 120 предварительной обработки может включать в себя преобразователи сигнала, например, цифро-аналоговый преобразователь сигнал или аналогово-цифровой преобразователь сигнала для унификации данных сигнала, подлежащих обработке. Фильтрами могут быть полосовой фильтр, фильтр высоких частот, фильтр низких частот, фильтр средних частот, шумоподавительный фильтр, фильтр с задержкой, суммирующий фильтр, фильтр с преобразованием формата и/или другие типы фильтров. Фильтры могут представлять собой фильтры на основе быстрого преобразования Фурье, позволяющие манипулировать спектром до преобразования модифицированного спектра обратно в сигнал временного ряда, например, полосовые фильтры. Фильтры могут представлять собой фильтры на основе модели пространства состояний, например, фильтр Калмана.

[0031] После предварительной обработки потока данных на модуле 120 предварительной обработки, данные подлежат сбору и классификации на модуле 130. Модуль 130 сбора и классификации данных может включать в себя базу 131 данных и классификацию 133. Процесс сбора и классификации, в некоторых вариантах осуществления, можно использовать при оптимизации и прогнозировании. В случае массивов данных нормальной работы, данные классифицируются как бурение, подъем, спуск, очищение, бурение и вращение без нагрузки. Варианты осуществления настоящего раскрытия можно применять к другим операциям, не связанным с добычей, которые также можно классифицировать. Для классификации можно осуществлять некоторый анализ, например, прогнозирование механической скорости проходки, оценивание удельной энергии, эффективность бурения с использованием прочности породы на сжатие с использованием значения UCS/CCS или каротажных данных LWD, энергию профиля скважины, прогнозирование прихвата труб, прогнозирование вибрации, увеличение нарастания слоя выбуренной породы, отклонение коэффициента трения и т.д.

[0032] Данные и параметры, используемые в системе 100, могут храниться в базе 131 данных. Сохраненные данные и параметры могут быть любого типа, формата или структуры в зависимости от требований, предъявляемых системой 100. В некоторых реализациях, например, условие прихвата труб, данные и параметры могут принадлежать трем главным группам классификации: механической, дифференциальной и отсутствия прихвата. Группы могут представлять собой классификацию 133 в модуле 130 сбора и классификации. Переменные массива данных, которые могут быть общими для прихватывающих и неприхватывающих скважин и перечисленные в классификации 133, представляют собой измеренную глубину, фактическую вертикальную глубину, расход, осевую нагрузку на долото, скорость вращения долота, диаметр долота, длину утяжеленной бурильной трубы, механическую скорость проходки, крутящий момент и затяжку бурильной колонны, хлоридный фильтрат, пластическую вязкость, предел текучести, плотность промывочного раствора и прочность геля (например, 10 с и 10 минут). Переменные могут храниться в форме переменных с x₁ по x_n в классификации 133. Однако другие данные и параметры могут храниться в базе 131 данных, как указано системой 100.

[0033] Модуль 140 последующей обработки, в некоторых вариантах осуществления, может быть вычислительным центром, где выполняется анализ оптимизации и чувствительности. Оптимизация может сравнивать вычисления удельной энергии с вычислениями прочности породы. Прочность несвязанной породы (UCS) или прочность связанной породы (CCS) разрешает непрерывно оценивать производительность бурения для идентификации ограничителей, например, точек снижения скорости проходки из-за перегрузки долота, в системе бурения. Вычисленную удельную энергию можно использовать для определения точки отказа пласта породы, вычисленной из функции прочности породы. Прочность породы можно прогнозировать на основании анализа смещений скважины и проецировать на будущие профили скважины. Затем прочность породы можно повторно вычислять в реальном времени на основании измерений свойств породы, произведенных с помощью инструментов LWD/MWD. В некоторых реализациях, прочность породы можно вычислить с использованием послескважинных кабельных или послескважинных LWD/MWD каротажных инструментов.

[0034] Оптимизация, осуществляемая в модуле 140 последующей обработки, может применяться к долоту путем определения энергии, необходимой для разрыва пласта и гарантировать эффективное использование долота на протяжение его срока службы. Затем система 100 может рекомендовать параметры бурения для оптимизации эффективности бурения и срока службы долота. Износ и срок службы долота можно повторно вычислять, когда забойные инструменты оценивания пласта обновляют и корректируют любые изменения в пласте, которые приводят к изменению прочности на сжатие пласта. Затем можно прогнозировать процесс бурения и можно вычислять механическую скорость проходки (ROP) при оптимизированных параметрах бурения.

[0035] После прогнозирования ROP для оптимизированных параметров бурения, можно также вычислять влияние в форме времени отсутствия добычи или невидимого потерянного времени. Система может быть способна количественно оценивать негативное влияние не вполне оптимального бурения. В некоторых реализациях, оптимизация, осуществляемая в модуле 140 последующей обработки может применяться к непосредственно измеренным данным для оптимизации в ситуации реального времени. Оптимизация также может осуществляться в произвольной ситуации в целях моделирования. Оптимизацию также можно использовать для сравнения оптимизированных параметров с текущими параметрами для генерации отчета прогнозирования и/или оценивания.

[0036] Модуль 140 последующей обработки может включать в себя анализ чувствительности для вычисления оптимизации. Анализ чувствительности может определять, как параметры/переменные на выходе модели оптимизации можно сопоставлять с различными изменениями на входе модели. Анализ чувствительности может предоставлять возможность ранжировать по приоритету параметры бурения управления таким образом, чтобы можно было выбирать и оптимизировать параметры, наиболее эффективные в отношении изменения.

[0037] Выходной монитор 150 может отображать, печатать, и/или передавать результат анализа оптимизации пользователю и/или принимающей стороне, которая уполномочена изменять параметры управления. Выходной монитор 150 может включать в себя графический пользовательский интерфейс (GUI), который показывает источник 110 данных, текущие параметры управления, оптимизированные параметры управления, производительность бурения и/или другие данные, связанные с операцией бурения. GUI может отображаться на стационарном устройстве контроля, мобильном электронном устройстве или обоих. Выходной монитор 150 может быть подключен к модулю управления операцией бурения, в котором обновленный параметр бурения, генерируемый в результате оптимизации, можно использовать для обновленного управления бурением.

[0038] Фиг. 2 демонстрирует пример процесса 200 для анализа и/или оптимизации в реальном времени забойной операции согласно настоящему раскрытию. Процесс 200 демонстрирует пример использования потоковых данных для прогнозирования удельной энергии. По сравнению с фиг. 1, модуль 210 ввода буровой площадки функционирует аналогично источнику 110 данных на фиг. 1. Модуль 210 ввода буровой площадки может включать в себя модуль 211 каротажных данных и сервер 213 WITSML или соединение с сервером 213 WITSML. Модулем 210 ввода буровой площадки может оперировать менеджер 203 входных данных, который может инициировать, контролировать и управлять модулем 210 ввода буровой площадки.

[0039] В реализации, показанной на фиг. 2, модуль 210 ввода буровой площадки передает данные на клиентский модуль 220, например OpenWire. OpenWire может быть приложением, которое преобразует поток данных бурения из известных ресурсов на общеупотребительных языках, например WITSML, WITS, OPC, и т.д. Приложение OpenWire может вводить данные в известные базы данных или хранилища данных, например OpenWorks, EDM, Finder и т.д. Другие приложения можно также реализовать на клиентском модуле 220 для построения сложных приложений потоковой передачи данных.

[0040] Клиентский модуль 220 может дополнительно загружать поток данных в модуль 230 оценивания. Модулем 230 оценивания, в некоторых вариантах осуществления, может быть Engineers Data Model (EDM), WELLPLAN, Compass, StressCheck, Wellcat и/или другое коммерчески доступное или фирменное программное обеспечение для предсказательного оценивания. В некоторых реализациях, EDM используется на модуле 230 оценивания. Модуль 230 оценивания может обеспечивать системы бурения, планирования скважины и предоставления отчета об операциях в форме единой платформы для детализированных операций и инженерных работ от прототипа до плана и фактических фаз бурения или обслуживания скважины. Затем модуль 230 оценивания обрабатывает поток данных, направляет поток данных на модуль 235 внедрения плана скважины.

[0041] Клиентский модуль 220 может извещать сервер 240 менеджер учетных записей в системе защиты (SAM), пока модуль 235 внедрения плана скважины передает поток данных на сервер 240 SAM. Сервер 240 SAM может представлять собой базу данных, присутствующую на серверах, выполняющих операционную систему, например, сервере Windows, где хранятся учетные записи пользователей и дескрипторы защиты для пользователей на локальном компьютере. Затем сервер 240 SAM может обновлять две машины, машину-1 250 и машину-2 260, посредством обновления 241 данных и обновления 243 каротажа. Машину-1 250, в некоторых вариантах осуществления, можно сравнить с модулем 120 предварительной обработки, показанным на фиг. 1; и машину-2 260, в некоторых вариантах осуществления, можно сравнить с модулем 140 последующей обработки, показанным на фиг. 1.

[0042] Сервер 240 SAM может одновременно обновлять машину-1 250 и машину-2 260; или сервер 240 SAM может сначала обновлять машину-1 250 и затем машину-2 260. Выход машины-1 250 может дополнительно передавать обновление 245 траектории на машину-2 260. Машина-1 250 может включать в себя один или более цифровых фильтров и/или один или более аналоговых фильтров. Модуль 120 предварительной обработки может включать в себя преобразователи сигнала, например, цифро-аналоговый преобразователь сигнала или аналогово-цифровой преобразователь сигнала для унификации данных сигнала, подлежащих обработке. Фильтрами могут быть полосовой фильтр, фильтр высоких частот, фильтр низких частот, фильтр средних частот, шумоподавительный фильтр, фильтр с задержкой, суммирующий фильтр, фильтр с преобразованием формата и/или другие типы фильтров.

[0043] Одна из основных задач, стоящих перед машиной-1 250, состоит в снижении отношения сигнал/шум. Другой основной задачей машины-1 250 является фильтрация данных до желаемой конечной частоты дискретизации. Машина-1 250 может осуществлять сбор и классификацию данных. В случае нормальной работы, данные можно классифицировать как массивы данных таких категорий, как бурение, подъем, спуск, очищение и бурение и вращение без нагрузки. Варианты осуществления настоящего раскрытия можно применять к другим операциям, не связанным с добычей, которые также можно классифицировать. Затем преобразованные и классифицированные данные поступают на машину-2 260 посредством обновления 245 траектории.

[0044] Машина-2 260 осуществляет анализ оптимизации и чувствительности после приема обновления данных с сервера 240 SAM и машины-1 250. Обновление 243 каротажа и обновление 245 траектории могут включать в себя информацию, связанную с позицией траектории ствола скважины и соответствующими параметрами бурения, таким образом, чтобы данные бурения можно было связать с глубиной, а также временем. Машина-2 260 может сравнивать вычисления удельной энергии с вычислениями прочности породы. UCS или CCS разрешает непрерывно оценивать производительность бурения для идентификации ограничителей, например, точек снижения скорости проходки из-за перегрузки долота, в системе бурения. Вычисленную удельную энергию можно использовать для определения точки отказа пласта породы, вычисленной из функции прочности породы. Прочность породы можно прогнозировать на основании анализа смещений скважины и проецировать на будущие профили скважины.

[0045] Машина-2 260 может принимать ранее повторенное прогнозирование 270 удельной энергии. Прогнозирование 270 удельной энергии можно вычислять из потока данных, измеренного в предыдущий период. Машина-2 260 допускает управление, контроль и/или администрирование со стороны оператора 201. Оператор 201 может только контролировать ход работ или дополнительно вводить в машину-2 260 инструкции и/или значения параметров. Машина-2 260 осуществляет оптимизацию с обновленным потоком данных (обновлением 243 каротажа и обновлением 245 траектории), а также прогнозированием 270 удельной энергии. Оптимизация может базироваться на максимизации или минимизации целевого значения, например, удельной гидромеханической энергии, которую можно вычислять со следующими отклонениями.

[0046] Математическая формула для траектории ствола скважины сложной конструкции может использовать данные, позволяющие принимать решение по управлению вибрациями совместно с бурильной колонной и прогнозировать, когда вытаскивать изношенные долота, предотвращая налипание на забойную компоновку и налипание на долото. Целевой функцией может быть модифицированное отклонение механической удельной энергии, вычисленной в виде:

E s = W e f f A b + 120 π N T R × A b + Q Δ P b R × A b , и

W e f f = W − Q 58 ρ m Δ P b

где E_s - удельная энергия, W - осевая нагрузка на долото (тыс. фунтов на дюйм размера), W_eff - эффективная осевая нагрузка на долото (тыс. фунтов на дюйм размера), Q - расход (в галлонах в мин.), ΔP_b - падение давления (в фунтах на кв. дюйм), R - радиус проходного диаметра ствола скважины (в дюймах), A_b - площадь поперечного сечения ствола скважины (в кв. дюймах), N - скорость вращения долота (об/мин), T - крутящий момент (в футах на фунт силы), и ρ_m - плотность бурового раствора.

[0047] Множественные режущие структуры (например, при использовании долот и разбуривателей или буровых расширителей) могут оказывать значительное влияние на производительность тандемной режущей структуры и, таким образом, вычисления удельной энергии. Вследствие разных уровней агрессивности, боковое режущее усилие может приводить к разным уровням удельной энергии. Разные уровни агрессивности могут бурить разные пласты, приводя к разной удельной энергии. Выравнивание энергии чрезвычайно важно, когда разные режущие структуры используются в тандеме. Рассматривая новое условие равновесия, когда такие типы компонентов присутствуют в бурильной колонне, удельную гидромеханическую энергию можно задать в виде:

E s = W e f f b A b + W e f f r A r + 40 π μ N R ( ( 4 F s b + W e f f b ) A b + ( 4 F s r + W e f f r ) A r )

где W e f f = W − Q r 58 ρ m Δ P r