Оценка эффективности внедрения технологических решений по повышению качества крепления скважин, разработанных на основе цифровых технологий
https://doi.org/10.31660/0445-0108-2023-3-68-83
Аннотация
В статье показан процесс формирования мероприятий на основе цифровых технологий с целью повышения качества цементирования скважин на месторождениях Западной Сибири. Выявлена и решена проблема, связанная с низким качеством входной информации, за счет привлечения нескольких независимых источников. Обоснована экономическая эффективность разработанных методов сокращения трудозатрат на сбор данных для моделирования с использованием алгоритмов машинного обучения. Приведены перспективы сокращения затрат на проведение ремонтно-изоляционных работ в случае внедрения разработанных решений. Представлена ключевая информация по сформированным гипотезам и целям реализации каждой из них. Описана методика анализа результатов опытно-промышленных работ с использованием различных математических алгоритмов. Дана оценка эффективности разработанных решений путем сравнения результатов цементирования опытных скважин и скважин, построенных по базовой технологии. В качестве обобщающего результата приведена динамика роста качества цементирования на месторождениях Западной Сибири. На основе собранной опытной информации скорректированы решения, которые повторно внедряются для окончательной оценки эффективности.
Об авторах
Д. В. Шаляпин
Тюменский индустриальный университет»;
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «КогалымНИПИнефть»
Россия
Россия
Шаляпин Денис Валерьевич, аспирант;
научный сотрудник отдела разработки рабочих проектов управления проектирования строительства скважин
Тюмень
Д. Л. Бакиров
ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг»
Россия
Россия
Бакиров Данияр Лябипович, кандидат технических наук, заместитель генерального директора по научной работе в области строительства скважин
г. Москва
В. Г. Кузнецов
Тюменский индустриальный университет»
Россия
Россия
Кузнецов Владимир Григорьевич, доктор технических наук, профессор кафедры бурения нефтяных и газовых скважин
г. Тюмень
Список литературы
1. Оптимизация технико-технологических решений для строительства сложнопрофильных скважин / Д. Л. Бакиров, Э. В. Бабушкин, В. А. Бурдыга [и др.]. – DOI 10.30713/0207-2351-2019-8(608)-39-44. – Текст : непосредственный // Нефтепромысловое дело. – 2019. – № 8 (608). – С. 39–44.
2. Оптимизация затрат на бурение и обустройство месторождения в условиях геологической неопределенности / Д. Л. Бакиров, М. М. Фаттахов, Я. И. Баранников [и др.]. – DOI 10.30713/0130-3872-2018-10-22-28. – Текст : непосредственный // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2018. – № 10. – С. 22–28.
3. Галкин, В. И. Статистическое моделирование расширяющегося тампонажного состава / В. И. Галкин, А. А. Куницких. – DOI 10.15593/2224-9923/2017.3.2. – Текст : непосредственный // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2017. – Т. 16, № 3. – С. 215–224.
4. Development and Characterization of Smart Cement for Real Time Monitoring of Ultra-Deepwater Oil Well Cementing Applications / C. Vipulanandan, R. Krishnamoorti, R. Saravanan [et al.]. – Text : electronic // Offshore Technology Conference, Texas, USA, 5–8 May, 2014. – URL: https://doi.org/10.4043/25099-MS. – Published: May, 05, 2014.
5. Application of Machine Learning to accidents detection at directional drilling / E. Gurina, N. Klyuchnikov, A. Zaytsev [et al.]. – Text : electronic // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2020. – Vol. 184. – URL: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.106519.
6. Machine Learning as New Approach for Dogleg Severity Prediction / A. Fakhrylgayanov, A. A. J. Soh, A. Osman. – Text : electronic // SPE/IADC Middle East Drilling Technology Conference and Exhibition, Abu Dhabi, UAE, 25–27 May, 2021. – URL: https://doi.org/10.2118/202160-MS.
7. Using Drilling and Logging Data for Developing 1D Mechanical Earth Model for a Mature Oil Field to Predict and Mitigate Wellbore Stability Challenges / M. Afsari, M. Amani, S. M. Razmgir [et al.] // International Oil and Gas Conference and Exhibition in China, Beijing, China, 8–10 June, 2010. – URL: https://doi.org/10.2118/132187-MS. – Published: June, 08, 2010.
8. Совершенствование методики анализа данных по креплению скважин / Д. В. Шаляпин, Д. Л. Бакиров, М. М. Фаттахов, В. Г. Кузнецов. – DOI 10.33285/0130-3872-2022-5(353)-36-39.– Текст : непосредственный // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2022. – № 5 (353). – С. 36–39.
9. Применение методов машинного обучения для повышения качества крепления скважин / Д. В. Шаляпин, Д. Л. Бакиров, М. М. Фаттахов [и др.]. – DOI 10.31660/0445-0108-2020-5-81-93. – Текст : непосредственный // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. – 2020. – № 5. – С. 81–93.
10. Исследование фактической информации по креплению скважин с применением машинного обучения и нейронных сетей / Д. В. Шаляпин, Д. Л. Бакиров, М. М. Фаттахов [и др.]. – DOI 10.31660/0445-0108-2021-3-108-119. – Текст : непосредственный // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. – 2021. – № 3 (147). – С. 108–119.
Рецензия
Для цитирования:
Шаляпин Д.В., Бакиров Д.Л., Кузнецов В.Г. Оценка эффективности внедрения технологических решений по повышению качества крепления скважин, разработанных на основе цифровых технологий. Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2023;(3):68-83. https://doi.org/10.31660/0445-0108-2023-3-68-83
For citation:
Shalyapin D.V., Bakirov D.L., Kuznetsov V.G. An evaluation of the effectiveness of implementing technological solutions based on digital technologies to improve well casing quality. Oil and Gas Studies. 2023;(3):68-83. (In Russ.) https://doi.org/10.31660/0445-0108-2023-3-68-83
Просмотров:
431
Послать статью по эл. почте 
Оставить комментарий 