搜索

概述

墨西哥vs波兰水位Halliburton项目管理创新钻井优化方法导致阿曼新田记录,部分方式是利用Pason系统自动化解决方案、实时钻井优化和高质量数据提高水井建设率

Halliburton项目管理团队(HPM)作为全球统包项目管理和交付领先者部署一套技术、工程服务及行业知识以安全高效交付水井LSTK项目往往外包给垂直集成服务公司,原因是钻井程序复杂或规模大,Halliburton在全球获得数个项目授标

阿曼向HPM展示NOC挑战性目标,HPM响应结构化定向成功策略前12个月,HPM的主要焦点是部署适当人员和服务,识别钻场特有挑战,可靠识别并跟踪隐性损失时间和非生产时间,以更好地控制并减少底层时间第二阶段是探索利用新技术和与其他行业顶尖专家协作提高底部性能和渗透率

本文描述为持续提高性能而部署的解决方案的挑战和分步顺序,以及Halliburton和Pason整合优化钻探性能的优缺点项目团队通过有效侧重于流程执行,得以实现出海口和注入水口最佳复合时间的现场记录。

建立控制器 自动化消除限制器

HPM钻探队在阿曼北部工作约9个月后,拼命寻找一致和可重复的路径图,以大幅改善ROP

初始+9个月中,钻探队依赖钻探手手控ROP、权位对位权(WOB)、差分压力、泵压和叉路不论钻机经验如何,单人很难实时成功监控并适应多位持续变异ROP、WOB和钻探过程变化不定,无法从井到井重复使用虽然钻探计划声音良好,但由于极多变异和缺乏控制,团队无法显著改善ROP

为了帮助解决这一问题,HPM团队委托Pason系统先增强钻机现有电子钻探记录器和传感器集安装提高数据质量和实时可见度,第二将Pason自动钻探器和DAS技术整合入钻机现有可编程逻辑控制系统

初始实验目标如下:

  • 优化水井中与TCI和Met机钻探的12+4段(结果底部ROP改善6.9%)
  • 优化水井中61.58段,初始钻井时使用Geo-PilotQ自动机系统iCruisei智能自备系统iCruisei客户批准选定水井后,通过本节向泥马运动过渡可实现大量节省
  • Pason数据提供分析服务在整个规划良好执行阶段实现更多效益,重点是实时数据、钻关键性能指示数和通过高级空间碎片协委会浏览表时间码增强钻机活动跟踪
实验程序分三个阶段组织:
  • 第一阶段:安装Pason系统,通过提高数据质量并访问实时数据一秒解析深入了解钻探性能
  • 阶段2:安装DAS目标基础系统以改进对钻探作业的控制并更好地识别ROP限值
  • 阶段3:DAS边界技术整合到规划阶段和钻探阶段
Pason系统培训在办公点和钻机场都已完成,项目目标通知整个团队钻探工程师、RTOC工程师、钻机机管理员、公司人(DSV)和方向公司都收到常用消息:设置钻探参数并让PasonDAS控制块速度和WOB
使用Pason自动驱动器为2个选机安装6次试运行运行期间Pason EDR记录主动DAS控制限值(ROP控件、WOB控件、托盘限值或目标差分压值)。
钻井操作期间,这些信息鼓励围绕修改现有水井规划展开对话水井后分析允许Halliburton优化团队清晰识别每个水井段的限值并修改未来水井规划
Halliburton使用Pason收集、汇总和存储数据识别出数个ROP限值
  • 表面托盘
  • 地质不确定性
  • 高密度编队
  • 钻点限制
  • 差分压力
团队理解并量化ROP限值后,Halliburton优化团队就能为即将到来的水井创建钻探参数优化计划
Halliburton使用自动化成功实现高水平ROP优化,高度关注良好数据这就意味着对高质量高分辨率数据的要求和依赖

高质量/高分辨率数据

  • HPM团队分析工具需要高质量数据产生一致性和可重复钻探计划
  • 数据精度可靠性密钥
  • 高分辨率(1秒)实时数据允许实时监控并实时分析钻探性能,允许按需修改当前钻探计划
  • 适用传感器数据消除数据实时清洗需求

焦点数据良好

Halliburton公司和Pason公司都投入数以百万计美元和数以百计人时开发行业引导人工智能和机器学习软件解决方案,侧重于更安全高效钻井其中许多解决方案部署前沿技术,但现实是,它们依赖精确、高质量和可靠的数据产生有价值和有意义的输出
Passon研发部认识到这一需求,花了几年时间重新设计Passon系统接收、存储和管理数据的方式,包括多项举措,重点是通过远程诊断和24小时监测组件水平和整体系统健康预测和预防维护Passon设备结果是压倒性成功 Pason创建标准可扩展安全数据传输系统的目标 从原传感器数据到解析和AI解决方案
前三方传感器项目中 数据质量不最优寻找数据提供者时没有缺漏或数据质量问题”,Khaled Abdelaal表示解决 Pason系统问题
Halliburton优化团队完成了最小数据清理工作,以确保精确底部ROP和ROP限制数据剖析Pason数据Hub存储的40多口水井并发现不到2%数据精度问题,经运行某些数据清理算法消除供参考的其他数据记录系统显示数据精度和/或可靠性误差达30%

差分减少和适当控制参数的重要性

变差减少关键原因如下:

  • 更容易精确识别性能约束符需要钻系统控制状态来正确识别和量化每一段性能限制
  • 可靠部署改良钻探策略
  • 精确归结水井计划的具体修改
持续改善周期“识别-计划-执行-审查”可用于为后续水井创建优化路径图
更多水井使用Passon系统钻探后发现更多效率提高和成本节约机会

改善BottomRP

客户通常只关注ROP改进量度投资回报ROP易于量化并快速从井到水比较还有其他几个领域可实现成本节约和重大钻探改善比较难测量,因此常被忽视

    最大平均ROP时间并显著减少钻出时间
  • 识别因当前系统约束而无法进一步增加ROP的部分深入理解主要的ROP限制段为制定消除这些限制量的缓解计划提供基础
    • 位选择、BHA配置、泥重、叉度限值、目标差分压和其他因素可修改以进一步优化钻井作业
  • 减少振荡减少钻机和井下设备磨损
    • 降低钻机字符串、电机和比特的压力
    • 更一致深度裁剪或比特接触可显著减少比特穿孔质量
    • 最小机场机场
  • 工具面很容易由方向手持有
    • 越平滑WOB越平滑三角洲p
  • 最小比特穿戴减少钻井机能
  • 长运行潜力

解决Passon系统问题

我们注意到前三方传感器项目数据质量不最优数据提供商没有缺漏或数据质量问题

Khaled Abdelaal-Hell首席工程师

通过消除钻弦关节内隐式连接实现改善连接时间

需要强调的一个具体领域是Passon系统部署后连接时间的改善,因为预期不会产生这种可观的费用节省。

第一井竣工前 公司人已经表示 出行性能提高水井后数据分析证明钻机乘员观察到了什么:取出钻机并代之以DAS系统10%至20%快速破解连接一致性控制应用WOB减少内孔复发单此保存108分钟

注-阿曼另一次Pason测试也取得了类似结果,客户识别单连通时间共减1000分钟以上

Halliburton和Pason在阿曼协同工作,利用自动化高质量数据为ROI做出重大贡献,并证明规划过程为成功创建蓝图

失效计划规划失效

Pason多年来与数个伙伴协作,并承认改变客户工作流可能具有挑战性。通过计划周全的训练程序增强熟练机组人员的能力,可对钻机工地自动化工作的成功产生巨大影响。稳健试计划是关键项目管理团队应该包括钻井操作中的所有人,必须有一个冠军,并必须定义可衡量的结果数据库中应包含钻井承包商和其他服务公司,并计及现有承包商/运营商的最佳做法
保守运维参数
人工钻孔时,钻井者往往保持井内钻机设备限制这会减少钻孔优化机会优化钻探性能时,钻机字符串和机机设备限制应记录为操作边界,使钻机可搜索最优性能而无损设备风险设置正确边界可能需要多商家(bit商家、方向公司等)回购各方培训并设定正确边界后,DAS边界自动机系统可充分使用以确保优化空间最大化
精确路径引导高效行程
规划阶段应挑战现有限值并突出可持续改进的潜在领域Halliburton优化团队审查后发现下列领域需要改进:
  • 过度保守操作参数
  • 无法一贯地遵守路径图限制
跟踪路径限制时,必须使用宽限窗口,不经常系统修改并允许系统优化
底部钻探性能平均底部ROP提高10.5%
  • 上表底部ROP基于系统部署前和部署后5口井由Rig1和2平均ROP
  • 内接ROP系统在Rig 1提高9.2%和Rig2提高11.9%。

离托姆钻探性能

  • 鞋轨钻出时间减少31%
  • DC/HWDP16洞内公开问题减少27%

全时改进

  • 4%提高总井时间
  • 墨西哥vs波兰水位水井建设率提高12%

获取量测获取托管

测试期间,持续重复成功Pasen多参数自动驱动器运行Halliburton路径图,其中包括ROP、WOB、差分压力和叉子的目标和限值AutoDriler自动调整主动控制状态通过自动化实时优化帮助进一步量化和可视化限值限值可安全推高使用这些新限值重构钻探计划,最终实现ROP优化成功部署AutoDriller系统帮助改善Rig1底部ROP平均9.2%和Rig2平均11.9%。

Halliburton通过整合Pason独有自动化技术及其创新钻井优化过程实现重大ROP优化继续使用破记录方法为客户创造价值

图标

准备下一步

墨西哥vs波兰水位与综合水井建设专家交谈

获取触摸