ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БУРИМОСТИ ИСХОДЯ ИЗ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ИЗЛУЧЕНИЯ, ИСПУСКАЕМОГО В ХОДЕ БУРОВЫХ РАБОТ
PREDICTING DRILLABILITY BASED ON ELECTROMAGNETIC EMISSIONS DURING DRILLING

ПРЕДПОСЫЛКИ СОЗДАНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Затраты на бурение нефтяных и газовых скважин, как правило, очень высоки. Следовательно, желательно повысить эффективность бурения, например, за счет уменьшения времени бурения, необходимого для достижения заданной глубины скважины. Оптимизация параметров бурения, таких как выбор бурового долота и условий эксплуатации, может значительно сократить необходимое время бурения.
КРАТКОЕ ИЗЛОЖЕНИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Вариант осуществления способа прогнозирования производительности бурового става включающий в себя: получение данных измерений электромагнитного излучения (ЭМИ), порожденного разрушением буровым ставом пород пласта в ходе буровых работ; выбор входных параметров, включающих: параметры бурового става, параметры режимов и данные измерений ЭМИ; ввод входных параметров в математическую модель буримости; генерирование параметра буримости горной породы с использованием модели буримости и входных параметров, параметра буримости горной породы, обеспечивающего определение производительности бурения.
Вариант осуществления системы прогнозирования производительности бурового става включает в себя: буровой став, содержащий буровое долото, соединенный с колонной бурильных труб, буровой став, размещаемый в скважине и выполняющий буровые работы; сенсорное устройство, функционально связанное с буровым ставом, датчик, измеряющий электромагнитное излучение (ЭМИ), порожденное разрушением буровым долотом пород пласта в ходе буровых работ; и процессор, соединенный с несколькими датчиками. Процессор способен передавать входные параметры в математическую модель буримости, входные параметры, включающие в себя: параметры бурового става, параметры режимов и данные измерений электромагнитного излучения (ЭМИ);  генерировать параметры буримости горной породы с использованием модели буримости и входные параметры, параметры буримости горной породы, обеспечивающие определение производительности бурения.
Вариант осуществления компьютерной программы прогнозирования производительности бурового става включающей в себя: материальный носитель информации, устройство обработки данных для считывания и хранения команд для исполнения устройством обработки данных способа, включающего в себя: получение данных измерений электромагнитного излучения (ЭМИ), порожденного разрушением буровым ставом пород пласта в ходе буровых работ; выбор входных параметров, включающих параметры бурового става, параметры режимов и данные измерений ЭМИ; ввод входных параметров в математическую модель буримости; и генерирование параметра буримости горной породы с использованием модели буримости и входных параметров, параметра буримости горной породы, обеспечивающего определение производительности бурения.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Объект, который рассматривается в качестве изобретения, в частности, указан и ясно заявлен в формуле изобретения. Вышеизложенные и другие признаки и преимущества настоящего изобретения очевидны из следующего подробного описания, которое следует рассматривать совместно с прилагаемыми чертежами с одинаково пронумерованными позициями.
На РИС. 1 представлен пример осуществления буровой системы, включающей в себя колонну бурильных труб, расположенную в буровой скважине в пласте.
На РИС. 2 представлен вид в перспективе примера осуществления бурового долота в сборе, который включает один или несколько датчиков для измерения электромагнитного излучения в процессе бурения.
На РИС. 3 представлены различные особенности зоны пласта под буровым долотом, которые образуются в процессе бурения.
На РИС. 4 представлен пример данных, представляющих зависимость между типом горной породы или типом пласта и током, измеренным в процессе бурения.
На РИС. 5 представлены примерные результаты полевых измерений токов, индуцированных в процессе бурения.
На РИС. 6 представлена блок-схема варианта осуществления системы обработки для генерации прогнозов буримости с использованием модели нейронной сети.
На РИС. 7 представлена блок-схема, представляющая вариант осуществления способа прогнозирования и/или моделирования параметров буримости в ходе буровых работ.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Раскрываются системы, устройства и способы прогнозирования буримости горных пород на основе данных измерений электромагнитного излучения (ЭМИ) в ходе буровых работ. Один из вариантов осуществления включает в себя: устройство (например, компоновку низа бурильной колонны или  буровое долото в сборе) получения данных измерений ЭМИ, излучаемого в процессе бурения, которое включает в себя датчики для измерения различных частот электромагнитного излучения, а также электрического тока, вызванного разрушением горных пород при бурении. Один вариант осуществления включает в себя прогностическую математическую модель буримости горных пород, которая вычисляет параметры буримости (например, износ коронки по отношению к механической скорости бурения) исходя из входных параметров, таких как параметры пласта, параметры бурового става, параметры режимов и данные измерений ЭМИ. Примерная модель модели нейронной сети прогнозирует буримость исходя из входных параметров, которые включают в себя данные измерений ЭМИ. Входные параметры, включая данные измерений ЭМИ, полученные в ходе буровых работ, оцениваются и обрабатываются для последующего использования в ходе буровых работ или обрабатываются в режиме реального времени для прогнозирования буримости при бурении.
На РИС. 1 представлен примерный вариант осуществления системы бурения 10 нисходящей скважины, компоненты которой расположены в буровой скважине 12. Колонна бурильных труб 14 располагается в буровой скважине 12, которая проникает, по меньшей мере, в один пласт 16. Колонна бурильных труб 14 представляет собой, например, трубу или несколько секций труб. Система 10 и/или колонна бурильных труб 14 включают буровой став 18. Различные измерительные инструменты встраиваются в систему 10, влияя на режимы измерения, такие как измерения (каротаж) при бурении сплошным забоем (LWD).
Буровой став 18, выполненный в виде компоновки низа бурильной колонны (КНБК), включает в себя буровое долото 20, прикрепляемое к нижнему концу колонны бурильных труб 14 корпусом 22 бурового става. Буровой став 18 спускается в скважину 12 буровой установкой 24. Буровой став 18 включает в себя различные компоненты, которые обеспечивают конструкционную и эксплуатационную опору буровому долоту 20, например, забойный двигатель 26 (также называемый винтовой забойный двигатель), стабилизатор или расширитель 28.
В одном варианте осуществления, буровое долото 20 и/или буровой став 18 включает в себя один или несколько датчиков 30 и связанные с ними схемы для оценки одного или нескольких параметров, относящихся к буровому ставу 18. Датчики 30 выполняют измерения в процессе бурения, связанные с буровым ставом, буровой скважиной и/или пластом. Например, датчики 30 включают в себя датчики для измерения электромагнитного излучения (ЭМИ), испускаемого при разрушении пород пласта при бурении скважины 12. Кроме того, датчики могут измерять параметры бурения, такие как число оборотов, вибрацию, ускорение, скорость, расстояние, угол, усилие, момент и давление. Другими измеряемыми параметрами являются параметры, обусловленные окружающими условиями, такими как температура и давление, а также параметры пласта, такие как удельное сопротивление и пористость. В одном варианте осуществления, датчики 30 соединены со скважинным блоком электронных средств 32, принимающим данные от датчиков 30 и передающим данные в систему обработки, такую как блок обработки 34 и/или в скважинный процессор. Для передачи данных в блок электронных средств 32 и наземный блок обработки 34 могут использоваться различные способы, такие как гидроимпульсная телеметрия, электромагнитная и акустическая телеметрия или бурильная труба со встроенным кабелем для передачи сигнала.
Наземный блок обработки 34 соединен линией связи с буровым ставом 18 и может располагаться, например, на поверхности, под водой и/или на поверхности морской платформы с палубным устьевым оборудованием или на морском судне. Наземный блок обработки 34 выполняет определенные функции, например, управление буровым ставом 18, передачей и приемом данных, обработку данных измерений, мониторинг бурового става 18, а также моделирование или прогнозирование с помощью математических моделей. Наземный блок обработки 34, в одном варианте осуществления, включает в себя процессор 36, устройство хранения данных (или машиночитаемый носитель) 38, данные, модели и/или компьютерные программы или программное обеспечение 40.
В одном варианте осуществления, датчики 30 измеряют электромагнитное излучение (ЭМИ), испускаемое в результате механического напряжения пород пласта и горных пород в ходе буровых работ. Для выполнения таких измерений могут использоваться различные типы датчиков. Измерения ЭМИ могут использоваться для оценки параметров пласта, таких как свойства горных пород и буримость горных пород. Явление ЭМИ и акустическая эмиссия, как правило, носит название "эмиссия разрушения". Эмиссия разрушения происходит при нескольких видах механических напряжений: растяжении, сжатии или кручении, происходящих в результате трения, ударов, бурения и т.д.
На РИС. 2 представлен вариант осуществления бурового става и/или КНБК 50. Узел 50 включает в себя буровое долото 52, инструмент 54 (например, зонд для каротажа в процессе бурения) и трубу или сегмент колонны бурильных труб 56. Конфигурация и компоненты бурового става в сборе 50 не ограничивается вариантами осуществления, описанными в данном документе. Например, буровое долото 52 не ограничивается вариантами осуществления, описанными в данном документе, и может представлять собой любой тип бурового долота для скважины, такой как шарошечное долото, лопастное долото или ударный перфоратор. Узел 50 может встраиваться в любую буровую систему, такую как система 10, описанную выше. Буровой став в сборе 50 включает в себя один или несколько датчиков для измерения ЭМИ во время бурения. Для измерения различных свойств излучения, в том числе различных спектральных составляющих и токов, связанных с ЭМИ, могут встраиваться несколько датчиков. В одном варианте осуществления узел 50 включает в себя датчик высокой частоты 58, датчик низкой частоты 60 и датчик средней частоты 62.
Например, датчик 60 низкой частот включает в себя одну или несколько индукционных катушек для измерения низкочастотной части спектра ЭМИ (например, радиочастотные (РЧ) сигналы ниже 300 кГц). Для приема сигналов средних частот (например, радиочастот от 300 кГц до 3 МГц) в датчик переменного тока, такой как катушка Роговского или пояс Роговского, встраивается  датчик средней частоты 62. Данное устройство позволяет измерять переменный по времени электрический ток, который наводится электромагнитным излучением от разрушенной зоны горной породы (представляющий собой тензочувствительный элемент, обсуждаемый ниже), ближайшей к буровому долоту. Датчик высокой частоты 58 включает в себя один или несколько датчиков, например, датчиков антенного типа, для измерения высокой частоты (например, выше 3 МГц), как части спектра ЭМИ. В одном варианте осуществления, обнаруженные частоты ЭМИ находятся в основном в радиодиапазоне (т.е. на радиочастотах), хотя возможно обнаружение и других частот.
В систему 10, буровой став 18 и/или буровой став в сборе 50 могут встраиваться другие типы измерительных инструментов. Такие инструменты могут включать в себя инструменты измерения удельного сопротивления, приборы акустического каротажа, инструменты измерения ядерного магнитного резонанса (ЯМР), зонды гамма-каротажа, приборы радиоактивного каротажа, инструменты тестирования пласта и другие необходимые инструменты. Каждый такой инструмент обрабатывает сигналы и данные в соответствии с заданной программой и предоставляет информацию о некоторых свойствах пласта, которые могут использоваться для прогнозирования буримости.
По меньшей мере, один процессор, такой как скважинный блок электронных средств 32 и/или наземный блок обработки 34 способен генерировать и/или использовать математическую модель. Модель может использоваться для выбора и/или оптимизации параметров бурения, таких как выбор бурового долота и параметры режимов. В одном варианте осуществления, модель способна оценивать или прогнозировать производительность бурения с точки зрения разных скоростей проходки и/или параметров износа инструмента (упоминаемых, как правило, в качестве параметров "буримости" или "буримости горной породы"). Буримость горной породы описывается влиянием ряда параметров (например, параметров режима, параметров пласта, параметров, обусловленных окружающими условиями, и/или параметров текучей среды скважины) на производительность бурения. Исходные данные для модели включают в себя различные параметры и данные измерений, включая данные измерений ЭМИ, принятых в ходе буровых работ, которые применимы в режиме реального времени для прогнозирования буримости или могут использоваться для последующего исследования методом моделирования.
Буримость горной породы, как описано здесь, является показателем или оценкой разрушения горных пород давлением, а энергия, необходимая для такого разрушения, является показателем производительности бурения. Как описано в настоящем документе, "разрушение" относится к уменьшению размера или изменению формы буровым долотом пород пласта или горных пород в ходе буровых работ. Буримость включает в себя показатели производительности бурения или условия бурения, такие как механическая скорость бурения (ROP) и износ бурового долота.
Как описано в настоящем документе, понятие "горные породы" относится к любой породе пласта, которая деформируется или разрушается (например, образует трещины, дробится или выкрашивается) в ходе буровых работ, не ограничиваясь вариантами осуществления и примерами, описанными в настоящем документе. Горная порода может представлять собой любую комбинацию твердого или агрегатного материала (например, минералы и/или органические вещества, такие как уголь), составляющие, по меньшей мере, часть пласта. Примерами горных пород являются осадочные горные породы (например, песчаник), магматические породы (например, гранит) и метаморфические породы. Горная порода может содержать один минерал или другой, или представлять собой комбинацию нескольких минералов.
Модель выбирается или настраивается на основе физики процесса бурения в условиях повышенного давления в скважине. Модель настраивается с учетом того, что механизм разрушения горных пород в условиях высокого давления сильно отличается от их разрушения в атмосферных условиях.
Например, моделирование резания горной породы в условиях высокого давления во время подземного бурения, указывает на то, что механические свойства дробленой горной породы являются более важными показателями буримости горных пород, чем механические свойства исходной упругой породы, так как процесс деформации и экструзии дробленой горной породы потребляет большую часть энергии, затрачиваемую на разрушение горных пород под давлением в скважине. Соответственно, модель использует данные измерений ЭМИ в ходе буровых работ для оценки или прогнозирования количества энергии, потребляемой при дроблении породы, которое может быть использовано как показатель буримости.
На РИС. 3 представлены различные механизмы разрушения горной породы в пласте в процессе бурения. Поскольку буровое долото 70 врезается в горную породу, то в зоне горных пород, непосредственного у бурового долота 70, происходят различные процессы, в том числе образование трещин, фрагментация и дробление горной породы. Благодаря таким процессам генерируется электромагнитная энергия.
Зона под буровым долотом представляет собой зону деформации с относительным смещением между частицами в материальном теле (горной массе), т.е. меру того, насколько данное локальное смещение отличается от перемещения твердого тела. Деформации являются результатом напряжений в горной массе под действием внешних сил, в том числе бурового долота и/или из-за изменения его температуры. Данная зона, обозначенная как зона 72, идентифицируется как замкнутый объем горной массы, которая выступает в качестве тензочувствительного элемента, так как зона 72 реагирует на процесс напряжение/деформация во время бурения, испуская электромагнитную и/или энергию звуковой волны.
Во время бурения проявляют себя различные механизмы разрушения. Под коронкой бурового долота формируется зона раздробленной горной породы или щебня 74 за счет воздействия коронки на горную породу. Другие механизмы разрушения могут включать в себя радиальные трещины 76, образованные в результате растягивающего напряжения и микротрещин 78, образованных в зоне 72. При достаточно высоком напряжении в горной породе и достаточном количестве существующих трещин, параллельных компоновке низа бурильной колонны, могут срезаться более крупные фрагменты 80 горной породы. В дополнение к этим механизмам, периодически прилагается механическое усилие при осуществлении ударного бурения. Со всей очевидностью коронка всегда пробуривается через горную породу с трещинами и буримость сильно зависит от количества удельной энергии, необходимой для создания новых обрабатываемых поверхностей (например, трещин и/или дробленки) в горных породах. Удельная энергия представляет собой энергию, необходимую для перемещения единицы объема горных пород.
Процесс бурения при атмосферном давлении отличается от процессов, выполняемых в условиях высокого давления. В атмосферных условиях резец врезается в длинные трещины (например, трещины 76) в горной породе, образуя осколки упругой породы большого размера (например, фрагменты 80). Эти осколки, как правило, отлетают в сторону от режущей поверхности за счет высвобождения энергии упругой деформации. Кроме того, при осуществлении процесса бурения при атмосферном давлении, удельная энергия численно близка к прочности на одноосное сжатие (UCS) горной породы.
В условиях высокого давления, например, в условиях бурения пласта/коллектора, дифференциальное давление является важным фактором, определяющим буримость. Дифференциальное давление определяется как разница между давлением бурового раствора или другой текучей среды в стволе скважины (скважинное давление) и давлением в порах горной породы (поровое давление). Разрушение породы под давлением в среде бурового раствора не создает осколки. Вместо этого, буровой шлам, образующийся в процессе бурения, не содержит осколков упругого материала, а, как правило, включает в себя полностью разрушенный и допрессованный материал (например, порошоковатую породу 74).
Испускание электромагнитного излучения (ЭМИ) происходит из-за различных эффектов при разрушении горной породы. Такие эффекты представляют собой изменения в плотности поверхностных электрических зарядов, генерацию газоразрядных процессов и токов, а также механического движения поверхностных зарядов и двойных электрических слоев. В условиях высокого давления ЭМИ проявляется в зоне механических напряжений 72 как отклик на процесс напряжения/деформации, с помощью которого образуются трещины и дробленая горная порода. Какой бы механизм электромагнитного излучения не рассматривался, характеристики ЭМИ (например, частоты, амплитуды и ширина импульса) зависят от количества удельной энергии, необходимой для создания новых обрабатываемых поверхностей (трещин) в горной породе. Поскольку буримость (например, износ бурового долота или срок полезного использования, и/или ROP) в значительной мере зависит от количества удельной энергии, то данные измерений ЭМИ могут использоваться в качестве значимых показателей буримости.
Различные характеристики ЭМИ могут служить показателями, подлежащими измерению и обработке, для прогнозирования буримости, поскольку характеристики в значительной мере зависят от свойств горных пород и условий бурения. Например, импульсные сигналы ЭМИ испускаются благодаря образованию трещин в горной породе, причем их ширина импульса прямо пропорциональна длине трещины, а частоты (например, от низких до средних радиочастот) обратно пропорциональны ширине трещины. Другие параметры импульсов ЭМИ также могут служить показателями разрушения горных пород. Например, время увеличения амплитуды импульса от начала импульса до его максимума может служить показателем длины трещины.
В дополнение к индуцированному ЭМИ, токи наводятся бурением. Такие токи следуют по замкнутой цепи, в которой ток течет из зоны горной породы под коронкой к буровому долоту (или другому устройству для разрушения породы) и возвращается обратно в зону горной породы. После разрушения горной породы с последующим ЭМИ, излучение вызывает появление электрического тока, который измеряется различными устройствами и способами. Примером такого устройства является пояс Роговского.
Измеренные токи зависят от типа пробуриваемой горной породы, и, следовательно, могут быть показателем типа горной породы. Например, на РИС. 4 представлены результаты 90 лабораторного эксперимента с током, измеренным в замкнутой цепи при резании различных типов горных пород.
Величина амплитуды 91 соответствует чередованию алевролитов-песчаников, величина 92 соответствует к крупнозернистым алевролитам, величина 93 соответствует глине, величина 94 соответствует среднезернистому песчанику с высоким содержанием крупнозернистого материала, величина 95 соответствует крупнозернистому / среднезернистому песчанику с кальцитом, величина 96 соответствует крупнозернистому / среднезернистому песчанику с кальцитом / кремнеземом, величина 97 соответствует граниту, величина 98 соответствует мелкозернистому песчанику с кальцитом, а величина 99 соответствует граниту с трещинами, заполненными кальцитом. Со всей очевидностью измеренный ток показывает четкую зависимость от типа породы.
На РИС. 5 представлены примерные результаты полевых измерений 82 токов, индуцированных в процессе бурения. Результаты полевых измерений 82 показывают механическую скорость бурения 84 в сравнении с данными измерения тока 86. Для проведения измерения величины тока, создавалась замкнутая цепь, по которой, в ходе буровых работ, протекал ток из зоны в пласте под буровым долотом к буровому долоту, а затем на блок управления и возвращался в пласт. Измерения проходили вблизи блока управления. Глубинный интервал 87 показывает данные замеры тока в водонасыщенной части пласта, а глубинный интервала 88 показывает данные замеры тока в нефтенасыщенной части пласта. Как показано в этом примере, данные замеров тока зависят от типа буримой горной породы, например, насыщенной водой или насыщенной нефтью, а величина тока обратно пропорциональна механической скорости бурения.
Исходя из приведенных выше соображений, строится модель нейронной сети, которая позволять оценить буримость и/или производительность или создать прогноз, исходя из входных параметров, относящихся к операциям в ходе бурения. Такие параметры могут включать в себя параметры породы пласта, включая тип горной породы и физические параметры, параметры режимов, параметры буровой установки или параметры бурового става, индукционные токи и параметры ЭМИ, измеренные в процессе бурения.
Модель, используя приведенные выше параметры, оценивает буримость и разрабатывает прогноз. Оценка или прогноз буримости зависит от множества критериев или характеристик (например, геомеханических свойств горных пород, параметров машины, параметров рабочего процесса и т.д.). Прогноз буримости разрабатывается исходя из различных спрогнозированных или оцененных параметров, таких как прогнозируемая механическая скорость бурения (ROP), прогноз износа коронки или прогноз срока службы. В одном варианте осуществления, прогнозом буримости является оценка износа бурового долота с течением времени в зависимости от механической скорости бурения (ROP).
Параметры буровой установки или бурового става, то есть технические параметры выбранной буровой установки, оказывают серьезное влияние на буримость. Примерные параметры включают в себя тип коронки (например, шарошечная коронка, перфораторная буровая коронка, коронка, армированная поликристаллическими синтетическими алмазами (PDC), коронка, армированная природными алмазами (NDB)), и геометрические или конструкционные параметры, такие как диаметр, размер и количество резцов.
Порода пласта или геологические параметры влияют на производительность бурения, а также на износ буровой установки. Примерные свойства породы пласта включают в себя: тип горной породы, физические параметры горной породы (например, текстуру и размер зерна, параметры прочности на разрыв), а также структурные параметры (например, расстояние между отдельностями, падение отдельности и расстояние, перпендикулярное отдельности, отделяющее смежные боковые породы открытого разлома, в котором разделительным пробелом является воздух или вода и наличие пустой породы). Параметры прочности породы на разрыв включают в себя твердость по Моосу и прочность на одноосное сжатие (UCS), которые связаны с такими свойствами, как плотность, пористость, эластичность и пластичность.
Параметры режима включают в себя параметры или условия самого процесса бурения. Примерами таких параметров являются измеренная глубина залегания, истинная вертикальная глубина залегания, нагрузка на долото (WOB), число оборотов, расход, вес бурового раствора, тип бурового раствора (например, буровой раствор на основе воды или масла) и режим бурения (например, вертикальным давлением, роторным столом и ударным действием).
Кроме того, параметры ЭМИ являются входными, которые основаны на данных измерения ЭМИ горной массы (например, зоны 72), которая испытывает напряжение/деформацию во время бурения. Данные измерений параметров ЭМИ являются показателями свойств горных пород и показателями разрушения пород при определенных условиях бурения. Параметры ЭМИ могут браться из измерений, выполненных в предыдущих буровых работах (т.е. бурение осуществлялось до операции, для которой желателен прогноз буримости), или во время текущей операции, для которой желателен прогноз буримости. Например, предыдущая операция бурения может выполняться в другой буровой скважине в том же пласте или зоне, представляющей интерес (например, периферийной скважине), выполняться в другой буровой скважине в других зонах, или выполняться в той же скважине, как текущая операция. Прогнозы от предыдущих буровых работ можно использовать при выборе, как параметров режима бурения, так и параметров бурового става, такого как тип коронки.
Параметры ЭМИ измеряются в ходе буровых работ, для которых желателен прогноз буримости. Например, в ходе буровых работ, проведены измерения ЭМИ и выполнен ввод входных данных в нейронную сеть или другую модель в режиме реального времени или почти реального времени. Такие измерения используются для обновления оценок буримости или прогнозирования и корректировки параметров бурения (например, нагрузки на долото, расхода, числа оборотов) в ходе буровых работ.
Один или несколько из указанных выше входных параметров выбираются исходя из данных от любого подходящего источника, такого как периферийная скважина в том же пласте или месторождении, а также скважин, представляющих интерес, или других скважин в других зонах, имеющих сходство с пластом, представляющим интерес, тем самым, используя в прогнозе данные, полученные от таких источников.
В одном варианте осуществления изобретения модель выполнена в виде нейронной сети, входными параметрами которой, служат данные измерений ЭМИ и другие параметры. Нейронные сети используются из-за их способности идентифицировать сложные связи, когда существуют достаточно данных, но нельзя создать детерминистскую модель.
На РИС. 6 представлен пример системы обработки 100, способной осуществлять оценку буримости или прогнозирование с использованием модели нейронной сети. Система обработки 100 встраивается в один или несколько блоков обработки или устройства, такие как скважинный блок обработки, наземный блок обработки или их комбинацию. Хотя модель, описанная в данном примере, является нейронной моделью сети, это не является ограничением для использования других типов моделей.
Система обработки данных включает в себя КНБК, инструмент или другое скважинное устройство 102 (например, буровой став в сборе 50). Устройство 102 может подключаться к скважинному блоку обработки 104 для приема и/или обработки данных измерений, таких как данные измерений ЭМИ. Блок контроля бурения и/или блок мониторинга 106 и скважинный блок обработки 104 обеспечивают входные данные для модуля 108 прогнозирования буримости, который может представлять собой отдельное устройство обработки или встраиваться в наземный или скважинный блоки.
Наземные и скважинные блоки обеспечивают входные данные 110 для модели нейронной сети 112, которая включает в себя соответствующие данные, программы и информацию для предоставления данных прогноза буримости пользователю или автоматическому регулирующему устройству. Например, выходные данные прогноза буримости от нейронной сети 114 для блока контроля бурения и/или блока мониторинга 106 используются для корректировки параметров бурения и улучшения буримости. Нейронная сеть 112 включает в себя алгоритм оценки или прогнозирования буримости исходя из данных измерений и других исходных данных, описывающих ход буровых работ, буровой став и пласт.
Система обработки 100 и ее компоненты (например, скважинный блок обработки 104, модуль прогнозирования 108 или блок 106) включает в себя различные компоненты для передачи, хранения и обработки данных. Такие компоненты включают в себя, например, еще одну систему хранения данных, устройства ввода, устройства вывода, память, системную шину, устройства отображения и другое.
Входные параметры, используемые в модели, не ограничиваются конкретными параметрами или вариантами осуществления, описанными в данном документе. Рассматриваются любые другие параметры или данные, представляющие интерес, которые могут оказать влияние на буримость. Например, в модели можно использовать большое количество накопленных данных из скважин, пробуренных в прошлом. Такие данные описывают различные модели поведения, ситуации и события в процессе бурения скважины или последовательности скважин, и могут использоваться как "накопленные знания" для процесса прогнозирования.
На РИС. 7, описывается способ 120 выполнения буровых работ и/или прогнозирования параметров пласта и/или горной породы, таких как буримость. Способ 120 может выполняться с помощью компьютерной системы обработки данных (например, системы обработки 100, скважинного блока электронных средств 32 и/или наземного блока обработки 34) посредством программ или программного обеспечения и генерации математической модели. По меньшей мере, часть способа 120 может выполняться с использованием ранее полученных и сохраненных данных, или может выполняться с использованием данных в режиме реального времени, получаемых в ходе буровых работ. Способ 120 включает в себя один или несколько этапов 121-124. В одном варианте осуществления способ 120 включает в себя выполнение всех этапов 121-124 в описанном порядке. Тем не менее, некоторые этапы могут быть опущены, добавлены или изменена их последовательность.
На первом этапе 121 осуществляются буровые работы. Операция может выполняться в буровой скважине, для которой требуется прогноз или в других буровых скважинах (например, периферийных скважинах или предыдущих скважинах). Ход буровых работ выполняется с помощью подходящей системы бурения, такой как система 10.
На втором этапе 122 выполняются различные измерения. Такие измерения включают в себя измерения ЭМИ в ходе буровых работ. В одном варианте осуществления используется буровой став с датчиками для измерения различных свойств ЭМИ. Примером может служить буровой став в сборе 50 на РИС. 2.
Измерения ЭМИ чувствительны к изменениям параметров буровой установки, геологических параметров и параметров процесса бурения и позволяют осуществлять оценку или прогноз параметров буримости, которые могут использоваться для улучшения или оптимизации буровых работ. Различные характеристики ЭМИ могут служить показателями, подлежащими измерению и обработке с целью прогнозирования буримости. В одном варианте осуществления несколько датчиков ЭМИ встроены в буровой став для измерения в различных частотных диапазонах, например, высокочастотном, среднечастотном и низкочастотном. Измерения ЭМИ проводятся и обрабатываются для выполнения последующих буровых работ или обрабатываются немедленно в реальном режиме времени в процессе бурения.
На третьем этапе 123, создается или обновляется модель прогнозирования буримости с использованием различных входных параметров, в том числе данных измерений ЭМИ. В одном из вариантов осуществления создается и/или обновляется модель нейронной сети с помощью, по меньшей мере, данных измерений ЭМИ. Примерная нейронная сеть показана на РИС. 5. Как уже говорилось выше, прогностическая модель основана на принципах и физических показателях, непосредственно связанных с разрушением горных пород и количеством потребляемой при этом энергии.
Модель нейронной сети использует алгоритм прогнозирования буримости для оценки или прогноза параметров буримости исходя из различных входных данных, включая данные измерений ЭМИ. Примерным прогнозом буримости может служить прогноз долговечности коронки, который оценивает характеристики износа и/или срок полезной службы коронки. Например, модель нейронной сети, используя различные входные данные (в том числе параметры пород пласта, параметры режимов, параметры бурового става и данный измерений ЭМИ), и выбранную механическую скорость бурения (ROP), выдает спрогнозированый или оценочный срок службы коронки. Срок службы коронки представляет собой оценку времени между начальным износом (например, до начала бурения или первого использования в процессе бурения) и последующим износом. Срок полезной службы рассчитывается исходя из прогнозируемого времени между начальным износом и максимальной величиной износа для заданной механической скорости бурения (ROP).
На четвертом этапе 124, прогноз буримости используют при выборе и/или модификации бурового става и/или параметров режимов, чтобы улучшить или оптимизировать ход буровых работ. На основе прогноза буримости, параметров режимов и/или бурового става выбираются будущий ход буровых работ или текущий ход буровых работ, результатом чего является улучшенная или оптимальная буримость. Например, на основе предсказания буримости выбирается тип бурового долота, что обеспечивает наименьший износ для требуемой механической скорости бурения (ROP). Кроме того, исходя из прогноза, могут выбираться параметры режимов, такие как нагрузка на долото и число оборотов в минуту.
В одном из вариантов осуществления, прогнозирование буримости и выбор параметра режима выполняется в режиме реальном времени в ходе бурения. Исходя из прогноза буримости, меняются параметры режимов для улучшения буримости, например, увеличения срока службы бурового долота, при этом оставаясь в пределах других ограничений (например, общего времени, необходимого для бурения скважины). Применение модели нейронной сети (или другой подходящей модели) позволяет оператору и/или процессору имитировать или прогнозировать влияние текущих уровней  параметров бурения на дальнейшее бурение скважины. Система бурения, таким образом, может предвидеть процесс бурения и определять оптимальный набор действий.
Например, скважинный процессор, такой как блок электронных средств 32 взаимодействует в режиме реального времени с наземным компьютером, таким как наземный блок обработки 34. Спрогнозированные параметры буримости оцениваются исходя из измерения рабочих параметров, сделанных наземным блоком обработки 34, скважинных измерений ЭМИ, а также других данных, введенных в модель нейронной сети. Параметры буримости используются наземным блоком обработки 34 для корректировки параметров режимов и обеспечения большей эффективности бурения.
Системы и способы, описанные здесь, обладают различными преимуществами по сравнению с известным уровнем техники. Описанные здесь варианты осуществления улучшают или оптимизируют производительность буровых работ, особенно в условиях высокого давления. Прогнозы, предоставляемые такими вариантами осуществления, позволяют выбирать или изменять параметры бурения до начала бурения и во время бурения. Например, прогнозы позволяют осуществлять оптимальный выбор коронки перед бурением и выбор условий бурения, достаточных для поддержания оптимальной производительности бурения (например, ROP).
Кроме того, как обсуждалось выше, наличие дифференциального давления в процессе бурения негативно влияет на способность моделей, которые используют параметры, такие как прочность на одноосное сжатие (UCS) и угол трения (N), обеспечить эффективный прогноз буримости. Например, прогнозы ROP, основанные на таких моделях дают заниженный прогноз влияние давления на бурение. Варианты осуществления модели, описанные в настоящем документе, используют другие свойства, включая данные измерений ЭМИ, которые дают лучший прогноз по сравнению с другими моделями.
Как правило, некоторые описания, изложенные здесь, сводятся к алгоритму, который хранится на машинных носителях. Алгоритм (например, алгоритм прогнозирования буримости) выполняется системой компьютерной обработки, обеспечивая операторов необходимыми выходными данными.
В поддержку излагаемых здесь описаний, используются различные компоненты анализа, включающие в себя цифровые и/или аналоговые системы. Цифровые и/или аналоговые системы могут встраиваться, например, в скважинный блок электронных средств 32 или блок обработки 34. Система сдержат такие компоненты, как процессор, цифровой преобразователь, цифро-аналоговый преобразователь, накопитель, память, вход, выход, линия связи (проводная, беспроводная, линия гидроимпульсной скважинной телеметрии, оптическая или иная), пользовательские интерфейсы, компьютерные программы, процессоры обработки сигналов (цифровые или аналоговые) и другие подобные компоненты (такие как резисторы, конденсаторы, катушки индуктивности и другие), обеспечивающие эксплуатацию и анализ устройств и способы, описанные здесь и хорошо известные в отрасли техники, к которой относится данное изобретение. Считается, что данные описания могут быть, но не обязательно, реализованы в сочетании с набором команд, исполняемых компьютерной программой, хранящейся на машиночитаемом носителе, включающем в себя: память (ПЗУ, ОЗУ), оптический диск (CD-ROM) или магнитный носитель (диски, жесткие диски), или любой другой тип, который при выполнении предписывает компьютеру реализовать способ по настоящему изобретению. Данные команды обеспечивают эксплуатацию оборудования, контроль, сбор и анализ данных и другие функции, которые сочтут уместными системный администратор, владелец, пользователь или другой персонал, в дополнение к функциям, описанным в данном описании.
Кроме того, могут встраиваться другие компоненты, обеспечивающие излагаемые здесь варианты осуществления. Например, в поддержку различных вариантов осуществления, описанных здесь или в поддержку других функций настоящего изобретения, могут встраиваться: источник питания (например, по меньшей мере, генератор, удаленный источник питания и аккумуляторная батарея); компоненты системы охлаждения; нагреватели; механизмы, создающие тяговое усилие (такое как поступательное перемещение, пропульсивное усилие или вращательное усилие); цифровой процессор сигналов; аналоговый процессор сигналов; датчик; магнит; антенна; передатчик; приемник; приемопередатчик; контроллер; оптический блок; электрический блок или электромеханическое устройство.
Элементы вариантов осуществления описывались в "единственном" или "множественном" числе. Это означает использование одного или нескольких элементов. Термины "включающий в себя" и "имеющий" и их производные означают, что могут быть и другие элементы, помимо перечисленных. Термин "или", используемый при перечислении, по меньшей мере, двух элементов обозначает любой элемент или комбинацию элементов.
Понятно, что различные компоненты или технологии смогут обеспечить некоторые необходимые или полезные функции или признаки. Соответственно, эти функции и признаки, необходимые для поддержки прилагаемой формулы изобретения и ее модификации, признаются, по существу, включенными как часть излагаемых здесь описаний и как часть описанного изобретения.
Поскольку изобретение описывалось со ссылкой на пример осуществления, то должно быть понятно, что могут быть сделаны различные изменения и могут быть использованы эквиваленты вместо элементов изобретения, без отступления от объема настоящего изобретения. Кроме того, очевидно, что вышеупомянутое изобретение может быть далее развито в нескольких вариантах путем адаптации конкретного инструмента, ситуации или материала к принципам изобретения без отступления от его основного объема. Таким образом, предполагается, что изобретение не ограничивается конкретным вариантом осуществления, описанным как наилучший способ осуществления настоящего изобретения, но что изобретение будет включать все варианты осуществления, попадающие в объем прилагаемой формулы изобретения.