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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Drilling parameters = modelling, prediction, and real-time optimization = Parâmetros de perfuração: modelagem, previsão e otimização em tempo real
Title Alternative: Parâmetros de perfuração : modelagem, previsão e otimização em tempo real
Author: Khadra, Patrick, 1988-
Advisor: Mendes, José Ricardo Pelaquim, 1971-
Abstract: Resumo: Otimização em tempo real de parâmetros de perfuração é muito importante durante a operação de perfuração, e pode economizar tempo e custos da operação. Otimização de perfuração tem como objetivo otimizar os parâmetros controláveis, tais como peso na broca e a velocidade de rotação da broca, encontrando a combinação ótima destes dois parâmetros, o que leva a uma taxa de perfuração mais eficiente. Uma extensa revisão da literatura sobre otimização de perfuração foi realizada no início deste projeto, mencionando diferentes autores e obras que contribuíram para o desenvolvimento de otimização de perfuração. O modelo de taxa de penetração de acordo com o modelo de Bourgoyne e Young (Applied Drilling Engineering) foi escolhida para estudar os efeitos das diferentes variáveis que afetam a taxa de penetração, e o método do Zamora (Zamora, M. 1989) foi usada para estimar a pressão dos poros. Foram utilizados dados de perfuração iniciais para dois poços submarinos de petróleo no Brasil, que fornecendo todos os parâmetros importantes em um relatório detalhado. A análise de regressão linear múltipla, que é um método estatístico, foi usada para se estudar a relação entre os diferentes parâmetros de perfuração apresentados no modelo de Bourgoyne e Young. O modelo implementado utiliza os dados de uma secção do poço considerado para prever a taxa de penetração para a próxima secção. Os resultados da regressão foram utilizados para comparar as taxas medidas e previstas de penetração, que é um método vantajoso para evitar problemas que podem ser encontrados durante o processo de perfuração, porque as ações podem ser tomadas de modo correspondente no local quando as duas taxas de penetração têm tendências opostas. Finalmente, a análise de sensibilidade foi realizada para encontrar a combinação ideal de peso na broca e velocidade de rotação da broca para uma taxa melhor de penetração

Abstract: Real-time optimization of drilling parameters is very important during drilling operation, and it can save time and cost of the operation. Drilling optimization aims to optimize controllable drilling parameters such as weight on bit and bit rotational speed by finding the optimum combination of these two parameters, which leads to a more efficient drilling rate. An extensive literature review on drilling optimization was conducted in the beginning of this project, mentioning different honourable authors and works who contributed to the drilling optimization development. Bourgoyne and Young rate of penetration model (Applied Drilling Engineering) has been selected to study the effects of the different variables affecting the rate of penetration, and Zamora¿s method (Zamora, M. 1989) was used to estimate the pore pressure. Initial drilling data for two subsea oil wells in Brazil were used, which contains all the important parameters in a detailed report. Multiple linear regression analysis, which is a statistical method, has been used to study the relationship between the different drilling parameters presented in Bourgoyne and Young model. The implemented model uses the data of a considered section of the well to predict the rate of penetration for the next section. The results of the regression were used to compare the measured and predicted rates of penetration, which is a beneficial method to prevent problems that may be encountered during the drilling process, since actions can be taken correspondingly on site whenever the two rates have opposite trends. Finally, sensitivity analysis was conducted to find the optimum combination of weight on bit and bit rotational speed for a better penetration rate performance
Subject: Poços de petroleo - Perfuração
Perfuração submarina
Otimização
Controle em tempo real
Analise de regressão - Modelos matemáticos
Language: Inglês
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2016
Appears in Collections:FEM - Tese e Dissertação

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