자동화된 스트링거 감지로 가동 중단 시간을 줄이고 드릴링 효율성을 높입니다.

수평 시추는 수십 년에 걸쳐 발전하여 성숙된 석유 생산 지역에서 신뢰할 수 있는 유정 건설 기술이 되었습니다. 그러나 지질학적으로 복잡한 시추 환경에는 많은 과제가 남아 있습니다.

하나의 어려운 드릴링 시나리오는 드릴 비트가 사암과 같은 부드러운 구조물 내에 삽입된 단단한 스트링거를 만날 때 발생합니다. 지층에서 스트링거로 이동할 때 암석 역학의 갑작스러운 변화는 종종 드릴 비트의 편향과 도그레그(dogleg)로 알려진 유정 경로의 이탈을 초래합니다.

굴곡으로 인한 급격한 방향 변화는 시추 어셈블리를 계획된 경로에서 벗어나 때로는 원하는 저수지 구역 밖으로 이동시켜 시추 효율을 낮춥니다. 도그레그에서 생성된 정하중은 바닥 구멍 어셈블리(BHA)를 손상시키고 비트의 조기 마모, 작동 수명 단축, 유지 관리 비용 증가 및 다운홀 이동 증가로 이어질 수 있습니다. 곡선 경로는 또한 케이싱이나 완성 스트링이 끼일 위험을 증가시켜 유정이 계획된 목표 깊이(TD)까지 완성되지 못하게 할 수 있습니다.

북해의 성숙한 유전 운영자는 제한되지 않은 압축 강도가 낮은 모래층에 산재된 단단한 방해석 스트링거가 포함된 저수지 구역을 통해 다각적 유정을 시추하는 동안 이러한 문제에 직면했습니다. 운영자는 이 구간을 통해 총 침투율(ROP)을 높여 리프팅 비용을 낮게 유지하는 것을 목표로 했습니다.

그러나 각 스트링거에 생성된 도그렉은 유정 경로를 평활하게 만들고 TD까지 시추를 계속할 수 있도록 하기 위해 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 리밍 작업을 수행하기 위해 뒤로 당겨야 하는 경우가 많았습니다. 평균적으로 운영자는 1,000m(3,300피트)의 시추 작업에 대해 리밍 시 2.7시간의 보이지 않는 손실 시간(ILT)을 축적했으며 총 ROP를 상당히 낮추었습니다. 두 가지 모두 운영자의 유정당 리프팅 비용이 계획보다 증가했습니다.

Baker Hughes는 운영자와 협력하여 이전보다 더 빨리 스트링거를 식별하여 로컬 도그레그를 최소화하고 리밍 시간을 단축하며 유정을 계획대로 효율적으로 전달하는 자동화된 스트링거 감지 서비스를 개발했습니다.

운영자의 입력을 통해 서비스 제공업체는 빠른 시정 조치를 안내하기 위해 안정적이고 일관적인 조기 스트링거 감지를 제공하는 자동화된 서비스를 개발했습니다. 이 서비스에는 고급 MWD(Measurement-while-drilling) 센서 서브에 내장된 자동 스트링거 감지 모듈이 포함되어 있습니다. 잠수함에는 다양한 진동 및 하중 측정값을 수집하는 여러 동적 센서가 포함되어 있습니다. 감지 모듈은 두 가지 MWD 측정값(접선 가속도와 비트에서의 동적 토크)을 결합하여 BHA의 고주파 비틀림 진동(HFTO) 값을 계산하는 물리 기반 알고리즘을 사용합니다.

HFTO는 단단한 지층에서 암석 상호 작용 중에만 발생하는 50Hz~450Hz 사이의 주파수를 갖는 비틀림 진동입니다. 연질 지층에서 경질 지층으로 전환하는 동안 HFTO 반응의 뚜렷한 변화는 시추 중 실시간으로 스트링거를 감지하는 주요 지표가 됩니다.

WOB(웨이트 온 비트) 및 다운홀 굽힘 모멘트를 포함하여 스트링거 감지에 전통적으로 사용되는 기타 지표는 유정 궤적 및 표면의 드릴링 매개변수의 변화에 ​​영향을 받습니다. 결과적으로, 지층과 스트링거 사이의 이러한 매개변수의 데이터 분포에 중복이 종종 존재합니다(그림 1). HFTO에 영향을 미치는 주요 매개변수인 접선 가속도와 동적 토크는 이러한 변화에 영향을 받지 않습니다. 그림 1에서 볼 수 있듯이 접선 가속도의 분포는 연질 지층과 경질 지층 사이의 명확한 구분을 보여줍니다.

HFTO 진폭은 알고리즘에 의해 자동으로 계산되고 최대 HFTO 진폭 임계값과 비교됩니다. 계산된 진폭이 이 임계값을 초과하는 경우 감지 서비스는 비트에서 스트링거를 식별합니다. 이 서비스는 HFTO 진폭을 저대역폭 머드 펄스 원격 측정을 통해 표면으로 전송되는 1비트 값(스트링거/스트링거 없음)으로 자동 집계합니다. 이러한 1비트 값은 최적의 시간 간격으로 표면으로 전송되며, 여기서 다른 측정값과 함께 추가 해석 및 의사 결정을 위해 장비에 있는 서비스 제공업체의 독점 자동화 드릴링 최적화 시스템에 집계됩니다. 드릴러는 이와 동일한 스트링거 감지 값을 거의 즉각적으로 확인합니다.