Проектирование и оптимизация траектории скважин с использованием численных методов

Понимание дизайна и оптимизации Wellbore Trajectory

Проектирование и оптимизация траекторий скважин представляют собой фундаментальные процессы в современной разведке и разработке нефти и газа. Траекторная оптимизация является фундаментальным аспектом конструкции скважины, позволяя буровым операциям эффективно достигать целевых резервуаров при минимизации эксплуатационных рисков и затрат. В современной разведке и разработке нефти и газа оптимизация и контроль траектории скважин является ключевой технологией для повышения эффективности бурения, снижения затрат и обеспечения безопасности.

Проектирование траектории скважины предполагает создание точного трехмерного пути от места бурения поверхности до зон недр. Этот процесс требует тщательного рассмотрения геологических образований, характеристик пласта, ограничений бурения и экономических факторов. Планирование скважины и проектирование траектории скважины в частности представляет собой сложный итерационный процесс, который обычно занимает несколько месяцев и значительные усилия от инженеров бурения и других специалистов в области.

Сложность траектории конструкции значительно возросла с развитием технологий направленного и горизонтального бурения. Это важнейшая техника в нефтегазовой отрасли, позволяющая получить доступ к удаленным запасам углеводородов, которые труднодоступны при вертикальном бурении. Современные траектории скважин должны проходить через несколько геологических слоев, избегать существующих скважин и геологических опасностей, максимально контактировать с зонами продуктивного пласта.

Критическая важность траекторной оптимизации Wellbore

Максимизация восстановления ресурсов и производительности

Правильная траектория позволяет буровым операциям достигать целевых пластов, избегая при этом геологических опасностей и максимизируя производительность скважин. Оптимизированная траектория скважин позволяет осуществлять бурение при минимальных геострессовых нагрузках и способствует более длительному сроку службы скважин. Процесс оптимизации напрямую влияет на экономическую жизнеспособность буровых проектов, влияя как на первоначальные затраты на бурение, так и на долгосрочные производственные показатели.

Для достижения эффективного восстановления подземных энергетических ресурсов необходимо определить подходящую траекторию для добывающей скважины. Траектория должна быть рассчитана на максимальное сближение с резервуаром при сохранении буроспособности и стабильности скважины. Это становится особенно важным в гетерогенных резервуарах, где производственные зоны могут распределяться нерегулярно по всей подповерхности.

Сокращение времени бурения и эксплуатационных затрат

Точное планирование траектории имеет жизненно важное значение для сокращения времени и затрат на бурение при одновременном повышении безопасности. Точное планирование и выполнение траектории обеспечивают: Эффективность: сокращение времени бурения и эксплуатационных расходов. Оптимизируя траекторию скважины, операторы могут минимизировать измеренную глубину, необходимую для достижения целевых зон, уменьшить количество необходимых струн корпуса и уменьшить общее время, затрачиваемое на бурение.

Траекторная оптимизация особенно важна для проектов, в которых скважины проектируются со ссылкой на заданную платформу. Следовательно, необходимость оптимизации траектории возрастает с ограничением фиксированного местоположения поверхности нерегулярной геометрией резервуара. Это особенно актуально для морских буровых работ, где фиксируются местоположения платформы и несколько скважин должны быть пробурены из одного местоположения поверхности.

Обеспечение стабильности и безопасности скважин

Стабильность скважин представляет собой одно из наиболее важных соображений при проектировании траектории. Эффективный анализ риска стабильности скважин в направленных скважинах важен при исследовании нефтяных и газовых ресурсов в сложных глубоких образованиях. Оптимизированная траектория должна учитывать условия стресса на месте, механические свойства пород и распределение давления пор, чтобы минимизировать риск проблем нестабильности скважин, таких как коллапс скважины, застрявшая труба и потеря циркуляции.

Безопасность: Минимизация рисков нестабильности скважин и геологических опасностей остается первостепенной задачей на протяжении всего процесса бурения. Траектория должна быть разработана таким образом, чтобы избежать зон разломов, перенапряженных образований и других геологических опасностей, которые могут поставить под угрозу целостность скважины или представлять риски безопасности для бурового персонала и оборудования.

Экологические соображения

Защита окружающей среды: уменьшение площади поверхности и нарушение окружающей среды становятся все более важным фактором оптимизации траектории. Путем бурения нескольких скважин с одной площадки или платформы операторы могут значительно уменьшить возмущение поверхности, минимизировать фрагментацию среды обитания и снизить общее воздействие буровых работ на окружающую среду. Расширенное бурение и многосторонние технологии скважин обеспечивают доступ к более крупным районам резервуаров из меньшего количества поверхностных местоположений.

Численные методы в траекторной оптимизации Wellbore

Численные методы включают математические алгоритмы для моделирования и оптимизации стволов скважин, обеспечивающие решения, которые трудно или невозможно достичь с помощью ручных вычислений или простых аналитических подходов.В буровой работе невертикальных скважин в сложных образованиях традиционная статическая траекторная функция в сочетании с классическим алгоритмом оптимизации испытывает трудности с адаптацией к колебаниям параметров, вызванным изменениями формирования, и не имеет производительности в реальном времени.

Эти методы могут обрабатывать сложные геологические модели и ограничения, позволяя инженерам оценивать варианты множественных траекторий и определять оптимальные решения на основе различных объективных функций.Применение методов численной оптимизации произвело революцию в проектировании траекторий скважины, позволив одновременно учитывать несколько конкурирующих целей, таких как минимизация длины скважины, уменьшение крутящего момента и сопротивления, предотвращение геологических опасностей и максимизация контакта с резервуаром.

Преимущества численных подходов оптимизации

Численные методы предлагают несколько ключевых преимуществ по сравнению с традиционными подходами проб и ошибок к проектированию траектории. Они позволяют систематически исследовать пространство решения, могут обрабатывать несколько ограничений одновременно и обеспечивать количественные показатели качества траектории. Оптимизация траектории бурения представляет собой многообъективный процесс, в котором такие параметры, как минимальное отклонение, длина скважины и трение, являются целями, в то время как другие параметры, такие как способность отклонения BHA, являются ограничениями.

Современные подходы к численной оптимизации могут интегрировать данные в реальном времени от буровых работ до постоянного уточнения прогнозов и рекомендаций по траектории. По сравнению с проектированием траектории скважины оптимизация траектории скважины требует расчета результатов оптимизации в реальном времени, что требует более высокой вычислительной эффективности. Эта возможность особенно ценна в приложениях геоуправления, где корректировки траектории должны быть сделаны на основе геологической информации, встречающейся во время бурения.

Общие численные методы траекторной оптимизации

К задачам проектирования траекторий скважин применялся широкий спектр численных методов оптимизации. Каждый метод имеет свои сильные, слабые стороны и области применимости. Выбор подходящего метода оптимизации зависит от конкретных характеристик задачи проектирования траекторий, включая количество переменных, характер ограничений, сложность целевой функции и доступность вычислительных ресурсов.

Методы оптимизации на основе градиента

Методы оптимизации на основе градиентов используют производную информацию для руководства поиском оптимальных решений. Эти методы особенно эффективны для задач с плавными, непрерывными объективными функциями и ограничениями. Они работают путем вычисления градиента (первой производной) объективной функции по отношению к переменным конструкции и перемещения в направлении самого крутого спуска (или подъема для задач максимизации).

Другие теоретически ориентированные подходы охватывают последовательный алгоритм восстановления градиента среди различных методов оптимизации, применяемых к проблемам траектории скважины. Методы на основе градиента обычно быстро сходятся, когда начинаются с хорошей начальной догадки, и могут эффективно решать проблемы со многими переменными дизайна. Однако они могут попасть в ловушку локального оптимума и требуют дифференцируемости целевой функции.

Общие методы на основе градиента включают в себя наиболее крутой спуск, сопряженный градиент и квази-ньютоновские методы. Эти подходы успешно применяются к задачам оптимизации траектории, где цель состоит в том, чтобы минимизировать затраты на бурение, уменьшить длину скважины или оптимизировать другие непрерывно изменяющиеся параметры. Основное ограничение заключается в том, что методы на основе градиента могут бороться с высоконелинейными проблемами или с прерывистыми ограничениями.

Генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы представляют собой класс методов эволюционной оптимизации, вдохновленных естественным отбором и биологической эволюцией. Генетический алгоритм является одним из алгоритмов оптимизации, используемых в оптимизации размещения скважин многочисленными исследователями. Эти алгоритмы работают путем поддержания популяции потенциальных решений, которые развиваются в течение последовательных поколений посредством операций отбора, кроссовера и мутации.

Оптимизация траекторий скважины для достижения смещения недр, включающего сложную комбинацию вертикальных, отклоняющихся и горизонтальных компонентов скважины, требует минимизации как длины скважины, так и фрикционного крутящего момента на струне бурения. Генетические алгоритмы особенно хорошо подходят для таких многообъективных задач оптимизации, поскольку они могут поддерживать разнообразную популяцию решений, представляющих различные компромиссы между конкурирующими целями.

Ключевые преимущества генетических алгоритмов включают их способность обрабатывать дискретные и непрерывные переменные одновременно, их устойчивость к локальному оптимуму и их способность эффективно исследовать большие пространства решений. Результаты показывают, что методология MOGA превосходит подходы к однообъективной функции, приводящие к быстрой конвергенции в направлении набора оптимальных решений Парето. Многообъективные генетические алгоритмы (MOGA) особенно ценны для оптимизации траектории, поскольку они могут идентифицировать набор оптимальных решений Парето, представляющих различные компромиссы между целями.

Однако генетические алгоритмы обычно требуют больше оценок функций, чем методы, основанные на градиентах, и могут потребовать тщательной настройки параметров алгоритма, таких как размер популяции, скорость кроссовера и скорость мутации. Анализ показывает, что, приняв адаптивный подход, который позволяет поведенческим параметрам генетического алгоритма развиваться по мере прогрессирования итераций, предлагаемая MOGA сходится быстрее к лучшим конечным решениям.

Оптимизация теплой частицы

Оптимизация роя частиц (PSO) — это популяционная стохастическая техника оптимизации, вдохновленная социальным поведением стада птиц или обучения рыб. Следовательно, в этой статье описывается метод проектирования и оптимизации направленных и горизонтальных траекторий скважин на основе алгоритма PSO техники численной оптимизации. В PSO каждое решение-кандидат представлено как частица в пространстве поиска, и частицы перемещаются через пространство решения под влиянием их собственного наиболее известного положения и наиболее известных позиций других частиц в рое.

PSO имеет несколько привлекательных функций для приложений оптимизации траекторий. Он относительно прост в реализации, имеет несколько параметров для настройки и может эффективно обрабатывать нелинейные, недифференцируемые объективные функции. В исследовании Onwunalu была разработана и применена оптимизация типа и местоположения новых скважин в разработке нефтяных месторождений. Алгоритм продемонстрировал хорошую производительность в поиске практически оптимальных решений для сложных задач проектирования траекторий.

Алгоритм PSO работает, имея каждую частицу регулировать свою скорость на основе собственного опыта и опыта соседних частиц. Этот механизм социального обучения позволяет рою сходится в сторону перспективных областей пространства решения, сохраняя при этом разнообразие, чтобы избежать преждевременной конвергенции к локальному оптимизатору. Бисвас разработал новый гибридный подход оптимизации, который сочетает клеточные автоматы с оптимизацией серого волка и оптимизацией роя частиц для решения нелинейной и ограниченной математической задачи оптимизации конструкции траектории скважины.

Симулированный отжиг

Моделируемое отжигание — вероятностная техника оптимизации, вдохновлённая процессом отжига в металлургии, где материалы нагреваются, а затем медленно охлаждаются для уменьшения дефектов и достижения более стабильной кристаллической структуры.В оптимизации смоделированное отжигание начинается с высокой «температурой», что позволяет алгоритму принимать худшие решения с высокой вероятностью, позволяя исследовать пространство раствора.По мере того как температура постепенно снижается, алгоритм становится более избирательным, в конечном итоге сходимым к почти оптимальному решению.

Ключевым преимуществом симулированного отжига является его способность избегать локального оптимума, время от времени принимая решения, которые хуже текущего решения. Это делает его особенно полезным для высоко нелинейных задач оптимизации траектории со многими локальными оптимами. Алгоритм относительно прост в реализации и может обрабатывать дискретные и непрерывные переменные, а также сложные ограничения.

Однако смоделированное отжиг может быть вычислительно дорогостоящим, поскольку требует многих оценок функций, а его производительность критически зависит от графика охлаждения (скорости, с которой температура снижается). Для достижения хороших результатов необходима тщательная настройка графика охлаждения и других параметров. Несмотря на эти проблемы, смоделированное отжиг успешно применяется к различным задачам оптимизации траектории, особенно к тем, которые включают дискретные решения, такие как выбор точки обсадки или выбор типа траектории.

Гибридные и передовые подходы к оптимизации

Признавая, что ни один алгоритм оптимизации не является универсально превосходным для всех задач, исследователи разработали гибридные подходы, которые сочетают в себе сильные стороны нескольких методов. Не наблюдалось ни одного алгоритма, дающего желаемые результаты или точный выход; поэтому исследователи использовали гибридизацию разных алгоритмов. Эти гибридные методы могут использовать глобальные возможности поиска эволюционных алгоритмов с локальными возможностями уточнения методов на основе градиента.

Два алгоритма оптимизации или два численных метода вместе могут быть интегрированы, или может быть достигнуто сочетание и соответствие методов для получения желаемых результатов характеристик. Например, для идентификации перспективных областей пространства решения может быть использован генетический алгоритм, за которым следует метод на основе градиента для уточнения решения до локального оптимума. Этот двухэтапный подход может значительно сократить вычислительное время при сохранении качества решения.

Другие передовые подходы включают в себя оптимизатор серого волка, который имитирует иерархию лидерства и механизм охоты серых волков, и алгоритм Гука-Дживса, метод прямого поиска, который не требует градиентной информации. Другие подходы, ориентированные на теорию, охватывают ... алгоритм Гука-Дживса, модель Дубинса среди различных методов оптимизации, исследуемых для приложений траектории проектирования.

Глубокое обучение и методы искусственного интеллекта

Последние достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения открыли новые возможности для оптимизации траектории скважины. Поэтому в этой статье предлагается модель оптимизации траектории скважины, основанная на глубоком обучении подкреплению для реализации невертикальной конструкции и управления траекторией скважины во время бурения. Эти подходы на основе ИИ могут изучать оптимальную политику управления из опыта и адаптироваться к изменяющимся условиям в режиме реального времени.

Глубокое обучение усилению для траекторного контроля

Глубокое обучение с подкреплением сочетает в себе алгоритмы обучения с глубокими нейронными сетями для обработки высокоразмерных состояний и пространств действия. Нацеленный на требования оптимизации в реальном времени сложных сценариев бурения, алгоритм TD3 принят для решения проблемы высокоразмерного непрерывного принятия решений посредством обновления стратегии задержки, сети двойного Q и сглаживания целевой стратегии. Эти методы позволяют автономным агентам изучать оптимальные стратегии управления бурением посредством проб и ошибок в моделируемых средах.

Алгоритм Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) представляет собой один из таких подходов, который показал перспективность для оптимизации траектории скважины. Для проектирования траектории скважины детерминированная стратегия выгодна, поскольку она обеспечивает согласованные рекомендации по траектории для заданных состояний скважины и геологических условий. Алгоритм изучает политику, которая отображает состояния скважины на оптимальные параметры бурения, позволяя контролировать траекторию в реальном времени во время буровых операций.

Другие подходы к глубокому усилению обучения включают Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) и Deep Q-Networks (DQN). Впоследствии Ван (2022) предложил алгоритм управления траекторией скважины на основе DDPG, и на этой основе адаптивный контроль отслеживания траекторий скважины был реализован путем трансферного обучения. Экспериментальные результаты показывают, что алгоритм отслеживания траектории скважины на основе DDPG, предложенный Ваном, имеет сильное противопоставление.

Машинное обучение для геоуправления решениями

Алгоритмы машинного обучения можно обучить принимать решения по геоуправлению на основе данных по логистике и бурению в режиме реального времени. Это исследование успешно интегрирует планирование траектории скважин, динамическое моделирование бурения и оценки МО, устанавливая SVM-GWO в качестве мощной модели для принятия решений по управлению в различных геологических формациях. Векторные машины поддержки (SVM) в сочетании с алгоритмами оптимизации, такими как оптимизация серого волка (GWO), продемонстрировали высокую точность в прогнозировании оптимальных корректировок траектории.

Алгоритмы оптимизации: алгоритмы ИИ и ML анализируют исторические данные бурения для прогнозирования оптимальных траекторий скважин. Адаптивное управление: Эти модели непрерывно учатся на буровых операциях и адаптируют траекторию в режиме реального времени для оптимизации производительности. Эта адаптивная способность особенно ценна в гетерогенных образованиях, где геологические условия могут значительно отличаться от предсверлительных прогнозов.

Основные ограничения и соображения в траекторной оптимизации

Эффективная оптимизация траектории должна учитывать многочисленные ограничения и соображения, которые отражают физические реалии буровых работ и геологические условия. Эти ограничения могут быть в целом классифицированы на ограничения бурения, геологические ограничения и эксплуатационные ограничения.

Кривизна и доглеговая тяжелая тяга

Одним из наиболее фундаментальных ограничений в конструкции траектории является максимально допустимая кривизна или тяжесть доглега. Мы внедрили алгоритм ограничения собачьей ноги, чтобы учесть кривизну требований к траекториям скважин и обеспечить их сверлильность в соответствии с предписанным порогом. Чрезмерная кривизна может привести к проблемам сверления, таким как высокий крутящий момент и сопротивление, трудности с беговым корпусом и повышенный износ бурового оборудования.

Тяжесть доглега, обычно измеряемая в градусах на 100 футов или градусах на 30 метров, представляет собой скорость изменения направления скважины. Различные буровые сборки и размеры отверстий имеют разные максимальные возможности тяжести доглега. Ротари управляемые системы обычно допускают более высокие доглеговые разрывы, чем обычные направляющие буровые двигатели, обеспечивая большую гибкость в конструкции траектории.

Ограничение кривизны обеспечивает сверлимость траектории скважины в полевых условиях. Алгоритм оптимизации должен обеспечивать, чтобы проектируемая траектория оставалась в пределах допустимой буровой способности имеющейся технологии бурения на всем протяжении скважины. Это ограничение особенно важно при бурении с расширенным охватом, где поддержание контроля траектории на длинных горизонтальных участках является сложной задачей.

Геологические опасности и предотвращение столкновений

Траекторная оптимизация должна учитывать геологические опасности, такие как зоны разломов, перенасыщенные пласты, нестабильные сланцевые участки и обедненные зоны. Эти модели выявляют потенциальные зоны разломов, что позволяет избежать нестабильных образований и оптимизировать конструкцию траектории. Геомеханические модели помогают предсказать, где наиболее вероятны проблемы устойчивости скважин, позволяя траектории быть спроектированной для минимизации этих рисков.

В районах с высокой плотностью скважин избегание столкновений становится критическим ограничением. Избегание столкновения: методы магнитного диапазона помогают обнаруживать близлежащие скважины, предотвращая столкновения и обеспечивая безопасное расстояние между скважинами. Траектория должна поддерживать адекватное отделение от существующих скважин на протяжении всей своей длины, обычно требуя минимального расстояния разделения, которое учитывает позиционную неопределенность как в запланированной скважине, так и в смещенных скважинах.

Современные алгоритмы оптимизации траекторий могут включать вероятностные ограничения на предотвращение столкновений, которые учитывают неопределенность в позиционировании скважины. Такой подход гарантирует, что вероятность столкновения остается ниже приемлемого порога даже при рассмотрении кумулятивных эффектов ошибок обследования и геологических неопределенностей.

Торк, драг и гидравлические ограничения

Механические силы, действующие на сверло, представляют важные ограничения в конструкции траектории. Чрезмерный крутящий момент может предотвратить вращение сверла, а чрезмерное сопротивление может помешать опустить или поднять сверло. Результаты показывают, что по сравнению с реальной конструкцией первый сценарий сокращает TMD на 69 м. Во втором, третьем и четвертом сценариях общий крутящий момент уменьшается на 61%, 50% и 31% соответственно.

Ограничения в области гидравлических систем обеспечивают наличие достаточного расхода и давления для очистки отверстия, охлаждения бита и работы инструментов для забоя. В конструкции траектории должны учитываться потери давления во всей циркуляционной системе и обеспечиваться достаточное давление в насосе для поддержания надлежащей очистки отверстия при сохранении давления разрушения пласта ниже давления разрыва.

Часто выполняются моделирующие обсадные ходы, чтобы убедиться, что спроектированная траектория позволяет запускать нити корпуса на запланированные глубины без превышения ограничений оборудования. Это особенно важно для длинных горизонтальных скважин, где сопротивление корпуса может стать ограничивающим фактором.

Целевые ограничения и контакт с водохранилищем

Основная цель любого скважинного скважины - достижение заданных целевых зон в резервуаре. Во-первых, карта потенциала производительности формируется на основе данных характеристик участка резервуара (при наличии). Во-вторых, на основе метода быстрого марширования, пути скважин генерируются из ряда входных позиций в ряд точек выхода на противоположных сторонах резервуара. Траектория должна быть рассчитана на пересечение целевых зон под соответствующими углами и положениями для максимизации производительности.

Для горизонтальных скважин траектория должна быть идеально расположена в наиболее продуктивной части резервуара при сохранении достаточного расстояния от контактов воды или газа.Точка посадки (где скважина становится горизонтальной) и азимут горизонтального участка должны быть тщательно подобраны, чтобы максимизировать воздействие резервуара, избегая при этом барьеров для потока.

В сценариях с несколькими целями траектория должна быть рассчитана на пересечение нескольких целевых зон в оптимальной последовательности. Однако мы подчеркиваем, что вышеупомянутые подходы учитывают только траектории между одним местоположением источника и одной целью, что указывает на то, что оптимизация с несколькими целями остается сложной проблемой, требующей сложных подходов к оптимизации.

Методы траекторного проектирования и методы расчета

Математические представления и вычисления траекторий ствола скважины составляют основу оптимизации траектории.Разработано несколько стандартизированных методов вычисления положения и направления ствола скважины по результатам измерений обследования.

Минимальный метод кривизны

Метод минимальной кривизны возник как принятый отраслевой стандарт для расчета 3D-направлений съемки.С помощью этой модели траектория скважины представлена серией круглых дуг и прямых линий.Этот метод предполагает, что скважина следует гладкой кольцевой дуге между геодезическими станциями, что обеспечивает хорошее приближение фактической геометрии скважины.

Метод минимальной кривизны вычисляет положение и направление скважины на каждой из станций обследования на основе измеренной глубины, наклона и азимута измерений. После этого для проектирования 3D-профиля для определения обзора использовался метод минимальной кривизны (MCM). Метод предпочтительнее более простых подходов, таких как тангенциальный метод или сбалансированный тангенциальный метод, поскольку он обеспечивает более точные расчеты положения, особенно в скважинах со значительной кривизной.

Для целей траектории проектирования метод минимальной кривизны может быть использован в обратном порядке для определения требуемых наклона и изменений азимута, необходимых для достижения целевого положения.Это составляет основу для многих алгоритмов оптимизации траектории, которые должны вычислять геометрические свойства траекторий кандидата.

Кривые Безье и параметрические представления

В современных подходах к проектированию траекторий используются представления параметрических кривых, такие как кривые Безье, для определения плавных, непрерывных траекторий скважины. Модуль проектирования и оптимизации позволяет пользователям строить 3D траектории скважины с использованием кривых Безье и оптимизировать их с учетом геомеханических и гидравлических характеристик с использованием принципа гидравлической механической удельной энергии (HMSE) и минимального времени бурения.

Кривые Безье предлагают несколько преимуществ для проектирования траекторий. Они обеспечивают плавные, непрерывные кривые, которыми можно легко манипулировать, регулируя контрольные точки. Кривые определяются полиномиальными уравнениями, что делает их вычислительно эффективными для оценки и дифференциации. Это особенно полезно для методов оптимизации на основе градиента, которые требуют производной информации.

Использование представлений параметрической кривой также упрощает задачу оптимизации за счет уменьшения числа проектных переменных. Вместо указания положения скважины во многих дискретных точках траектория может быть определена меньшим числом контрольных точек или параметров кривой. Это уменьшение размеров может значительно повысить эффективность алгоритмов оптимизации.

Метод быстрого марша

В данной работе разработан и применен новый процесс оптимизации на основе метода быстрого марширования для оптимизации траекторий скважин в гетерогенных нефтегазохранилищах. Метод быстрого марширования — это численная методика, изначально разработанная для отслеживания движущихся интерфейсов и адаптированная для оптимизации траектории в гетерогенных резервуарах.

Мы разработали подробные процедуры этого алгоритма оптимизации, который ищет оптимальный путь, максимизируя соотношение выгод и затрат. Метод работает путем распространения фронта через модель резервуара, причем скорость распространения определяется качеством резервуара или другими соответствующими свойствами. Полученная траектория следует по пути минимального времени в пути или максимальной выгоды, естественно избегая низкокачественных областей резервуара.

Метод быстрого марширования особенно хорошо подходит для оптимизации траектории в гетерогенных резервуарах, поскольку он автоматически учитывает пространственные изменения свойств резервуара. Метод может обрабатывать сложные геометрии резервуара и естественным образом создает гладкие сверлимые траектории в сочетании с соответствующими ограничениями кривизны.

Многоцелевая оптимизация в траектории проектирования

Оптимизация траектории скважины обычно включает в себя несколько конкурирующих целей, которые должны быть сбалансированы для достижения общей оптимальной конструкции. Подходы к оптимизации с одной целью, которые фокусируются только на одном критерии, могут создавать траектории, которые плохо работают по отношению к другим важным соображениям.

Общие объективные функции

Наиболее распространенные цели оптимизации траектории включают минимизацию измеренной глубины, минимизацию времени бурения, минимизацию крутящего момента и сопротивления, максимизацию контакта с резервуаром и минимизацию риска нестабильности скважины. Этот метод применяется для оптимизации процесса бурения нефтяной скважины в Бохайском море, исследуя четыре сценария оптимизации: определение приоритета истинной измеренной глубины (TMD), определение приоритета крутящего момента, определение приоритета давления коллапса и равное балансирование всех трех целей.

Экономические цели, такие как минимизация общей стоимости скважины или максимизация чистой приведенной стоимости, также могут быть включены в рамки оптимизации. Эти экономические цели обычно сочетают затраты на бурение (которые увеличиваются с измеренной глубиной и временем бурения) с производственными выгодами (которые увеличиваются с контактом с резервуаром и производительностью скважины).

В процессе оптимизации траекторий все большее значение приобретают такие экологические цели, как минимизация поверхностного следа или сокращение выбросов парниковых газов. Эти цели могут быть включены в многообъективные рамки оптимизации наряду с традиционными техническими и экономическими целями.

Парето Оптимальность и анализ компромиссов

Многообъективные задачи оптимизации обычно не имеют единого оптимального решения, а скорее набора паретооптимальных решений, представляющих различные компромиссы между целями.Решение является паретооптимальным, если не существует другого решения, которое улучшает одну цель без ухудшения по крайней мере одной другой цели.

Другие теоретические подходы охватывают ... эволюционный поиск, подлежащий оптимальности Парето, среди различных методов оптимизации, применяемых для проектирования траекторий. Многообъективные эволюционные алгоритмы особенно хорошо подходят для определения оптимального набора Парето, поскольку они поддерживают популяцию разнообразных решений на протяжении всего процесса оптимизации.

Оптимальный набор Парето предоставляет лицам, принимающим решения, ряд вариантов траектории, представляющих различные компромиссы между конкурирующими целями. Например, одна траектория может минимизировать время бурения, но привести к более высокому крутящему моменту и перетаскиванию, в то время как другая может минимизировать крутящий момент и перетаскивание за счет более длительного времени бурения. Изучая оптимальный набор Парето, инженеры могут выбрать траекторию, которая наилучшим образом соответствует приоритетам и ограничениям проекта.

Траекторная оптимизация и геоуправление в реальном времени

Хотя планирование траектории предварительного бурения имеет важное значение, все большее значение приобретает возможность оптимизации траекторий в режиме реального времени в ходе буровых работ. Геоуправление предполагает внесение корректировок траектории на основе геологической информации, полученной при бурении, для обеспечения того, чтобы стволы скважины оставались в целевой зоне.

Интеграция данных в реальном времени и интеграция данных в режиме реального времени

Современные инструменты для ведения лесозаготовок (LWD) обеспечивают измерения свойств формирования в реальном времени, положения скважины и параметров бурения. Информированное принятие решений: Операторы используют эти данные для принятия обоснованных решений во время бурения, оптимизируя траекторию скважины на основе встречающихся геологических условий. Эти данные в реальном времени позволяют постоянно обновлять геологические модели и траекторию оптимизации.

Траектория скважин была перепроектирована и выбрана после построения новых моделей устойчивости скважин и геомеханических напряжений с использованием данных лесозаготовок при бурении (LWD). Этот адаптивный подход позволяет корректировать траекторию, чтобы избежать неожиданных геологических опасностей или лучше ориентироваться на производственные зоны, которые отличаются от прогнозов до бурения.

Интеграция данных в реальном времени в оптимизацию траектории требует алгоритмов, которые могут быстро обрабатывать новую информацию и генерировать обновленные рекомендации по траектории. Непрерывная оптимизация: инструменты мониторинга в реальном времени обеспечивают обратную связь по параметрам бурения, позволяя динамически корректировать путь скважины. Интеграция данных: Эти инструменты интегрируют различные потоки данных для обеспечения всестороннего обзора операций бурения.

Ротари-рулевые системы и траекторный контроль

В отличие от традиционных методов, RSS обеспечивает непрерывное вращение буровой струны, обеспечивая корректировки траектории скважины в режиме реального времени. Это позволяет точно управлять рулевым управлением, позволяя бурильщикам с точностью перемещаться по сложным геологическим образованиям. Ротари управляемые системы (RSS) произвели революцию в направленном бурении, обеспечивая непрерывный контроль траектории при вращении всей буровой струны.

Технология RSS обеспечивает ряд преимуществ для оптимизации и управления траекторией. Непрерывное вращение уменьшает трение и улучшает очистку отверстий по сравнению с обычным направленным бурением с грязевыми двигателями. Возможность делать небольшие, частые регулировки траектории позволяет более точно контролировать траекторию и лучше ориентироваться на резервуар.

Адаптивность системы к различным профилям скважин, снижение вибрации бурения и расширенные возможности геодезической съемки способствуют повышению производительности бурения, более быстрым темпам и более экономичному размещению скважин.Эти возможности делают RSS особенно ценным для сложных профилей траектории, таких как S-кривые, скважины с расширенным охватом и многосторонние скважины.

Адаптивный контроль и принятие решений

Основная задача управления траекторией скважины в нефтяных и газовых скважинах заключается в корректировке параметров бурения бита в режиме реального времени для направления траектории скважины к целевому нефтяному резервуару. Для этого требуются сложные алгоритмы управления, которые могут обрабатывать измерения в режиме реального времени и генерировать соответствующие корректировки параметров бурения.

Агент траектории скважины необходим для динамической настройки стратегии принятия решений о траектории бурения в соответствии с параметрами поля в реальном времени, и он должен обладать способностью адаптироваться к новым сценариям. Подходы, основанные на машинном обучении, показывают особую перспективу для адаптивного управления траекторией, поскольку они могут учиться на опыте и обобщать новые ситуации.

Специализированные приложения и передовые методы

Расширенная оптимизация Reach Drilling

Дробление с расширенным охватом (ERD) является ключевым достижением в нефтегазовой отрасли, позволяя получить доступ к углеводородам, расположенным далеко от буровой платформы. Оптимизация траекторий скважин при бурении с расширенным охватом имеет важное значение для максимизации добычи ресурсов, минимизации воздействия на окружающую среду и обеспечения экономически эффективных операций. скважины ERD представляют уникальные проблемы из-за их экстремальной длины и высокой силы крутящего момента и сопротивления.

Траекторная оптимизация для скважин ERD должна тщательно балансировать конкурирующие цели достижения отдаленных целей при сохранении буроспособности и стабильности скважины. Траектория обычно включает в себя длинный участок сборки для достижения требуемого наклона, за которым следует расширенный касательной или горизонтальный участок. Минимизация крутизны в касательной секции имеет решающее значение для снижения крутящего момента и сопротивления.

Технология моделирования играет жизненно важную роль в оптимизации траекторий скважин в бурении с расширенным охватом (ERD), предоставляя инженерам возможность моделировать различные сценарии, оценивать риски и определять наиболее эффективные пути бурения. Расширенные инструменты моделирования могут прогнозировать крутящий момент и сопротивление, оценивать сценарии работы корпуса и оценивать стабильность скважины на всей запланированной траектории.

Сайдтрек и оптимизация рельефа

Сайдтреки бурятся из существующих скважин для доступа к новым зонам водохранилищ или обхода проблем в исходном стволе скважины. Этот тип скважины является основным техническим средством для эксплуатации оставшейся нефти в тонких слоях нефти, маргинальных нефтяных месторождениях и мертвых нефтяных районах. В последние годы широко используется и развивается технология сайдтрекинга горизонтальных скважин.

Траекторная оптимизация боковых скважин должна учитывать ограничения, налагаемые существующими скважинами, включая местоположение точки отката, возможность скорости сборки в существующем корпусе и необходимость избегать исходного скважины после выхода. Существующие методы исследования для оптимизации траектории боковых горизонтальных скважин разнообразны, и они обеспечивают параметры траектории, такие как длина горизонтальной скважины и расстояние входа.

Для проведения интервенции скважины для сброса сточных вод требуют особенно точного управления траекторией, чтобы пересечь скважину-мишень. Планирование перехвата: при бурении скважины-сброса магнитные средства определения дальности для точного перехвата скважин-мишеней для целей интервенции. Траектория должна быть спроектирована таким образом, чтобы приблизиться к скважине-мишени под соответствующим углом, сохраняя при этом достаточный зазор до окончательного перехвата.

Многосторонний Well Design

Многосторонние скважины включают в себя несколько боковых ветвей, пробуренных из основного скважинного скважины, что обеспечивает доступ к нескольким зонам резервуара или увеличенный контакт резервуара из одного основного скважинного скважины.Траекторная оптимизация для многосторонних скважин особенно сложна, поскольку она должна учитывать взаимодействия между несколькими боковыми скважинами и обеспечивать успешное бурение и завершение каждой боковой скважины.

Оптимизация должна определять оптимальное количество боковых, их расстояние, ориентацию и длину для максимизации производства при сохранении буроспособности и возможности завершения.Способность и производительность этого подхода оптимизации скважин были продемонстрированы в серии исследований 2D и 3D-симуляций, где оптимально прогнозируется одна траектория скважины и оптимально проектируются несколько боковых сторон различных кривизн.

Технологии моделирования и инструменты визуализации

Передовые технологии моделирования и визуализации играют решающую роль в оптимизации траектории, позволяя инженерам оценивать варианты траектории, выявлять потенциальные проблемы и эффективно сообщать проекты.

Геологическое и геомеханическое моделирование

Программное обеспечение моделирования позволяет инженерам создавать подробные геологические модели подземной среды, включая образования, неисправности и свойства резервуара.Анализ сценариев: Инженеры могут моделировать различные траектории скважин и сценарии бурения на основе геологических данных, целей скважин и эксплуатационных ограничений.

Понимание режимов стресса: Геомеханические модели помогают прогнозировать распределение стресса на месте и его влияние на стабильность скважины. Эти модели объединяют геологическую структуру, механические свойства пород и данные о давлении пор, чтобы предсказать, где наиболее вероятны проблемы стабильности скважины. Затем траектория может быть оптимизирована для минимизации рисков стабильности, избегая проблемных ориентаций напряжения или слабых образований.

Трехмерные геологические модели обеспечивают основу для оптимизации траектории, определяя пространственное распределение свойств резервуара, геологических опасностей и ограничений бурения.Эти модели постоянно обновляются по мере поступления новых данных от буровых работ, что позволяет проводить адаптивную оптимизацию траектории.

Моделирование динамики бурения

Инструменты моделирования динамики бурения моделируют механическое поведение бурильной струны и предсказывают крутящий момент, сопротивление, пряжку и вибрацию. Эти симуляции необходимы для проверки того, что спроектированная траектория может быть пробурена с помощью доступного оборудования и для выявления потенциальных механических проблем до того, как они произойдут в полевых условиях.

Модели крутящего момента и сопротивления вычисляют фрикционные силы, действующие на бурильную установку, когда она движется через скважину. Эти модели учитывают геометрию скважины, конфигурацию бурильной установки, свойства грязи и контактные силы между бурильной струной и стенкой скважины. Прогнозы помогают инженерам оценить, достаточна ли имеющаяся мощность буровой установки для бурения и наведения на запланированную траекторию.

Инструменты моделирования гидротехники моделируют поток буровой жидкости через циркуляционную систему и предсказывают потери давления, эффективность очистки отверстий и эквивалентную плотность циркуляции. Эти модели обеспечивают возможность бурения запланированной траектории при сохранении надлежащей очистки отверстий и нахождении в безопасном рабочем окне между давлением пор и давлением разрушения.

3D визуализация и поддержка принятия решений

Передовой инструмент визуализации поможет строительству скважин, предоставляя специалистам по планированию скважин и инженерам-бурильщикам информацию о возможных проблемных областях и возможностях во время бурения. Новый подход к проектированию траектории скважин сделает планирование скважин более интерактивным, надежным и эффективным с точки зрения времени.

Трехмерные средства визуализации позволяют инженерам просматривать запланированную траекторию в контексте геологических структур, смещенных скважин и поверхностных объектов.Эти инструменты поддерживают интерактивную траекторию проектирования, где инженеры могут манипулировать параметрами траектории и сразу видеть влияние на геометрию скважины, клиренс столкновения и контакт резервуара.

Модуль визуализации обеспечивает 3D-изображение строящейся скважины в отношении смещенных скважин, визуализацию статистики и фильтрацию данных пробуренных скважинных участков для определения, например, областей с высоким ROP и низкой турбулентностью. Эта возможность позволяет инженерам учиться на производительности смещенной скважины и включать эти знания в новые траекторные конструкции.

Проблемы и будущие направления

Вычислительная сложность и эффективность

Одной из основных задач оптимизации траекторий является вычислительная стоимость оценки сложных объективных функций и ограничений.Высокоточные симуляции механики бурения, стабильности скважины и производительности резервуара могут быть вычислительно дорогими, ограничивая количество вариантов траектории, которые могут быть оценены при оптимизации.

Методы суррогатного моделирования и моделирования с уменьшенным порядком предлагают потенциальные решения, создавая упрощенные модели, которые приближают поведение сложных симуляций при гораздо более низких вычислительных затратах.Методы машинного обучения могут быть обучены результатам моделирования высокой точности для создания быстро работающих суррогатных моделей, которые позволяют проводить более обширные исследования оптимизации.

Параллельные вычислительные и облачные платформы оптимизации позволяют одновременно выполнять несколько оценок траектории, что значительно сокращает время настенных часов, необходимое для исследований оптимизации. Эти технологии позволяют проводить более комплексные исследования оптимизации, которые учитывают более широкий спектр сценариев и неопределенностей.

Количественная неопределенность и надежная оптимизация

Траекторная оптимизация должна учитывать неопределенности в геологических моделях, свойствах резервуаров и параметрах бурения.Детерминистические подходы к оптимизации, предполагающие совершенное знание, могут создавать траектории, которые плохо работают, когда фактические условия отличаются от прогнозов.

Надежные подходы к оптимизации направлены на выявление траекторий, которые хорошо работают в различных возможных сценариях, а не на оптимизацию для одного детерминированного сценария. Эти подходы явно учитывают неопределенность в процессе оптимизации и производят траектории, которые менее чувствительны к изменениям неопределенных параметров.

Стохастические методы оптимизации используют вероятностные представления неопределенных параметров и стремятся оптимизировать ожидаемую производительность или минимизировать вероятность сбоя.Эти методы требуют многих оценок объективной функции для различных реализаций неопределенных параметров, что делает вычислительную эффективность особенно важной.

Интеграция нескольких источников данных

Современная оптимизация траектории должна интегрировать данные из нескольких источников, включая сейсмические исследования, журналы скважин, базовый анализ, данные о производительности бурения и данные о производстве. Каждый источник данных предоставляет различную информацию в разных масштабах и с различными уровнями неопределенности.

Методы слияния данных, которые объединяют информацию из нескольких источников при правильном учете их соответствующих неопределенностей, необходимы для создания надежных геологических и геомеханических моделей. Методы машинного обучения показывают перспективы для интеграции различных типов данных и извлечения соответствующих шаблонов, которые информируют оптимизацию траектории.

Проблема интеграции данных усугубляется необходимостью обновления моделей в режиме реального времени по мере поступления новых данных в процессе бурения. Для поддержки решений по геоуправлению в режиме реального времени необходимы эффективные алгоритмы для постепенного обновления моделей и быстрой повторной оптимизации.

Автономные буровые системы

Будущее оптимизации траектории лежит в полностью автономных системах бурения, которые могут планировать и выполнять оптимальные траектории с минимальным вмешательством человека. Удаленная эксплуатация: Робототехника позволяет удаленные буровые операции в сложных условиях, снижая операционные риски и затраты. Эти системы будут интегрировать сбор данных в режиме реального времени, геологическую интерпретацию, оптимизацию траектории и управление бурением в систему замкнутого цикла.

Достижение автономного бурения требует достижений в нескольких областях, включая сенсорные технологии, обработку данных в реальном времени, искусственный интеллект и системы управления. Система должна быть в состоянии распознавать и реагировать на широкий спектр условий бурения и геологических сценариев, требующих надежных моделей машинного обучения, обученных на обширных исторических данных.

Безопасность и надежность являются первостепенными проблемами для автономных буровых систем. Система должна быть способна обнаруживать аномальные условия, оценивать риски и принимать соответствующие корректирующие действия. Человеческий надзор и возможности вмешательства должны поддерживаться для обработки ситуаций, которые превышают автономные возможности системы.

Лучшие практики для реализации траекторной оптимизации

Определение четких целей и ограничений

Успешная оптимизация траектории начинается с четкого определения целей и ограничений для конкретной планируемой скважины. Это требует тесного сотрудничества между инженерами-бурильщиками, геофизиками, инженерами-резерваторами и оперативным персоналом, чтобы обеспечить включение всех соответствующих соображений в рамки оптимизации.

Относительная важность различных целей должна быть четко сформулирована либо посредством весовых факторов в однообъективной формулировке, либо посредством предпочтительной артикуляции в многообъективном подходе.Ограничения должны основываться на реалистичных возможностях оборудования, геологических условиях и оперативной практике, а не на чрезмерно консервативных предположениях, которые излишне ограничивают пространство решения.

Анализ валидации и чувствительности

Оптимизированные траектории должны быть тщательно проверены с помощью моделирования и анализа чувствительности перед реализацией. Это включает в себя проверку того, что траектория удовлетворяет всем ограничениям, оценку производительности в различных сценариях и оценку чувствительности к неопределенным параметрам.

Сравнение с офсетной производительностью скважины обеспечивает ценную валидацию оптимизационного подхода. Если оптимизированная траектория значительно отличается от успешных офсетных скважин, причины различий должны быть поняты и обоснованы. Изучение как успешных, так и проблемных офсетных скважин помогает уточнить оптимизационный подход для будущих скважин.

Планирование на случай непредвиденных обстоятельств должно осуществляться для выявления альтернативных вариантов траектории, если первичный план не может быть выполнен из-за непредвиденных условий. Наличие заранее запланированных альтернатив позволяет быстро принимать решения во время буровых работ и сокращает непроизводительное время.

Постоянное совершенствование и обучение

Траекторную оптимизацию следует рассматривать как непрерывный процесс совершенствования, а не разовую деятельность. Систематический сбор и анализ данных о производительности бурения позволяет совершенствовать модели, валидировать предположения и улучшать подходы к оптимизации с течением времени.

Последующий анализ, сравнивающий запланированные и фактические траектории и показатели, обеспечивает ценную обратную связь для улучшения будущих траекторий. Понимание коренных причин отклонений от плана помогает определить области, в которых модели нуждаются в улучшении или где должны быть включены дополнительные ограничения.

Системы управления знаниями, которые учитывают извлеченные уроки и передовой опыт в исследованиях по оптимизации траекторий, позволяют организациям создавать институциональные знания и избегать повторения прошлых ошибок. Обмен успешными подходами к оптимизации в проектах и областях ускоряет внедрение передовой практики.

Заключение

Проектирование и оптимизация траекторий скважин с использованием численных методов стали неотъемлемой частью современных нефтегазовых операций.Эволюция от простого планирования 2D-траектории до сложной 3D-оптимизации, включающей в себя множество целей, сложных ограничений и адаптации в режиме реального времени отражает растущую сложность и требования к производительности современных буровых работ.

Методы численной оптимизации, включая градиентные алгоритмы, генетические алгоритмы, оптимизацию роя частиц и имитируемое отжига, обеспечивают мощные инструменты для выявления оптимальных траекторий, которые уравновешивают конкурирующие цели, такие как минимизация затрат на бурение, максимизация контакта с резервуаром и обеспечение стабильности скважины.Появление подходов искусственного интеллекта и машинного обучения, особенно глубокого обучения подкреплению, предлагает новые возможности для адаптивного управления траекторией и автономных систем бурения.

Успешная оптимизация траектории требует интеграции нескольких дисциплин, включая бурение, геонауку, проектирование резервуаров и операции. Она требует высококачественных данных, сложных возможностей моделирования и эффективных вычислительных методов. Область продолжает быстро развиваться с развитием сенсорной технологии, вычислительной мощности, алгоритмов оптимизации и искусственного интеллекта, создавая новые возможности для улучшения проектирования траектории и управления.

По мере того, как отрасль движется к более сложным средам бурения, включая сверхглубокую воду, расширенный охват и нетрадиционные ресурсы, важность оптимизации траектории будет только возрастать.Продолжающаяся разработка и применение передовых численных методов будет иметь важное значение для решения этих проблем при сохранении безопасности, минимизации затрат и максимизации восстановления ресурсов.

Для получения дополнительной информации о бурении и оптимизации траектории посетите Общество инженеров-нефтяников и изучите ресурсы OnePetro . Дополнительное техническое руководство можно найти через Международную ассоциацию подрядчиков по бурению . Академические исследования методов оптимизации доступны через ScienceDirect и Springer.