نشریه ژئومکانیک و ژئوانرژی

نشریه ژئومکانیک و ژئوانرژی

تخمین نرخ نفوذ مته براساس رگرسیون خطی و غیر خطی چندگانه در سازند گورپی در یکی از میادین جنوب‌غربی ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
مهندسی معدن -ژئومکانیک نفت، دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود
چکیده
نرخ نفوذ مته (ROP) یکی از پارامترهای کلیدی در عملیات حفاری است که می‌تواند تأثیر زیادی بر هزینه‌ها و زمان حفاری داشته باشد. تاکنون مطالعات بسیار گسترده‌ای در مورد پارامترهای مؤثر بر نرخ نفوذ مته انجام شده است. بسیاری از این پارامترهای فیزیکی و مکانیکی سنگ به صورت آزمایشگاهی یا صحرایی مورد مطالعه قرار گرفته‌اند. هنوز روش کامل و جامعی شامل کلیه پارامترهای موثر بر نرخ نفوذ مته جهت مطالعه و بررسی قابلیت حفاری و نفوذ در سنگ ارائه نشده است. این مقاله به بررسی امکان تخمین نرخ نفوذ مته در سازند گورپی واقع در یکی از میادین جنوب‌غرب ایران با استفاده پارامترهای حفاری، ژئومکانیکی و زمین‌شناسی می‌پردازد. در این مقاله با بهر‌ه‌گیری از داده‌های حفاری، پتروفیزیکی و زمین‌شناسی 6 حلقه چاه در سازند گورپی تلاش شد رابطه‌ای با نرخ نفوذ مته بدست آید. براساس داده‌های پتروفیزیکی و همچنین نتایج آزمایش مکانیک سنگی بر روی نمونه‌های مغزه، مدل ژئومکانیکی برای چاه‌های مذکور ساخته شد. با تعیین پارامترهای ژئومکانیکی، پیش پردازش داده‌ها انجام و بانک اطلاعاتی برای داده‌ها تشکیل گردید. پس از حذف داده‌های پرت، به روش رگرسیون خطی و غیر خطی چندگانه داده‌ها تحلیل شدند. در نهایت برای سازند گورپی معادله‌ای براساس پارامترهای موجود به دست آمد که با مقایسه مقدار واقعی نرخ نفوذ در یکی از چاه‌ها، صحت‌سنجی آن مورد ارزیابی قرار گرفت که نتیجه مطلوبی حاصل شد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Estimation of Drill Penetration Rate Based on Multiple Linear and Non-linear Regression in the Gurpi Formation in One of the Fields in Southwestern Iran

نویسنده English

Heydar Saemi
Mining Engineering - Petroleum Geomechanics, Faculty of Mining, Petroleum and Geophysics Engineering, Shahrood University of Technology
چکیده English

The Rate of Penetration (ROP) is one of the key parameters in drilling operations that can significantly affect drilling costs and time. Extensive studies have been conducted on the parameters influencing the rate of penetration. Many of these physical and mechanical rock parameters have been studied in laboratory or field settings. However, a comprehensive method that includes all factors affecting the rate of penetration for evaluating drilling capability and rock penetration has yet to be presented. This paper investigates the possibility of estimating the rate of penetration in the Gurpi formation located in one of the fields in southwest Iran using drilling, geomechanical, and geological parameters. By utilizing drilling, petrophysical, and geological data from six wells in the Gurpi formation, an effort was made to establish a relationship with the rate of penetration. Based on the petrophysical data and the results of rock mechanics tests on core samples, a geomechanical model was developed for the aforementioned wells. After determining the geomechanical parameters, data preprocessing was performed, and a database was created. Following the elimination of outlier data, multiple linear and Non-linear regression analysis was conducted on the dataset. Finally, an equation based on the available parameters was derived for the Gurpi formation, and its validity was evaluated by comparing the actual rate of penetration in one of the wells, resulting in favorable outcomes.

کلیدواژه‌ها English

Rate of Penetration (ROP)
uniaxial compressive strength
tensile strength
pore pressure
geomechanical model
multiple linear and Non-linear regression
[1] عادل زاده، محمدرضا، (1385)، اصول مهندسی حفاری .انتشارات ستایش.
[2] درویش‌زاده، علی. (1380)، زمین شناسی ایران .مؤسسه انتشارات امیرکبیر؛ تهران.
[3] E. M. Galle, H. B. Woods. (1963). “Best Constant Weight and Rotary Speed for Rotary Rock Bits.” API Drilling and Production Practice. American Petroleum Institute.
[4] Moradi, H., Bahari, M.H., Bagher, M., Sistani, N., 2010. Drilling rate prediction using an innovative soft computing approach 5, 1583–1588.
[5] Bahari, A., Baradaran Seyed, A., 2007. Trust-region approach to find constants of Bourgoyne and Young penetration rate model in Khangiran Iranian gas field. In: Latin American & Caribbean Petroleum Engineering Conference. Society of Petroleum Engineers.
[6] Arabjamaloei, R., Shadizadeh, S., 2011. Modeling and Optimizing Rate of Penetration Using Intelligent Systems in an Iranian Southern Oil Field (Ahwaz Oil Field). Pet. Sci. Technol. 29, 1637–1648.
[7] Bataee, M., Mohseni, S., 2011. Application of Artificial Intelligent Systems in ROP Optimization: a Case Study in Shadegan Oil Field. Society of Petroleum Engineers, Muscat, Oman.
[8] Monazami, M., Hashemi, A., Shahbazian, M., 2012. Drilling rate of penetration prediction using artificial neural network: A case study of one of Iranian southern oil fields. J. Oil Gas Bus 6, 21–31.
[9] Amar, K., Ibrahim, A., 2012. Rate of Penetration Prediction and Optimization using Advances in Artificial Neural Networks, a Comparative Study. Proc. 4th Int. Jt. Conf. Comput. Intell 647–652.
[10] Akhlaghi, N., Rezaei, F., 2012. Estimated rate of penetration using artificial neural networks and optimize drilling parameters in directional wells in Ahvaz field. J. Chem. 1, 1–11.
[11] Jing Ning, Fan Honghai, Yinghu, Z., Liu Tianyu, 2013. A New Model of ROP Prediction for Drilling Engineering with Data Mining Technology. Int. J. Adv. Inf. Sci. Serv. Sci. 5, 597–604.
[12] Duan, J., Zhao, J., Xiao, L., Yang, C., Li, C., 2015. A ROP Optimization Approach Based on Improved BP Neural Network PSO. Adv. Swarm Comput. Intell. 9142, 185–193.
[13] Ansari, H.R., Sarbaz Hosseini, M.J., Amirpour, M., 2016. Drilling rate of penetration prediction through committee support vector regression based on imperialist competitive algorithm. Carbonates and Evaporites.
[14] Bezminabadi, S.N., Ramezanzadeh, A., Jalali, S.-M.E., Tokhmechi, B., Roustaei, A., 2017. Effect of Rock Properties on Rop Modeling Using Statistical and Intelligent Methods: A Case Study of an Oil Well in Southwest of Iran. Arch. Min. Sci. 62, 131–144.
[15] Anemangely, M. 2017, “Developing a New Rock Drillability Index for Oil and Gas Reservoirs Based on Drilling rate”.
[16] Wynd, J.G., 1965, Biofacies of the Iranian Oil Consortium agreement area: (IOOC) Report 1084, 86p., Tehran Unpublished.
[17] Fjaer E., Holt R. M., Horsrud P., Raaen A. M., & Risnes R. (1992); Petroleum Related Rock Mechanics Developments in Petroleum Science, 33; Elsevier; 1992.
[18] Abdideh, M., Fathabadi, M.R., 2013. Analysis of stress field and determination of safe mud window in borehole drilling ( case study : SW Iran ) 105–110
[19] Blanton, T.L., Olson, J.E., 1997. Stress magnitudes from logs: effects of tectonic strains and temperature. In: SPE Annual Technical Conference and Exhibition. Society of Petroleum Engineers
[20] Garcia, S., Luengo, J., Herrera, F., 2015. Data preprocessing in data mining. Springer.
[20] Howard, N.K., 2005. Multiscale analysis of landscape data sets from northern Ghana: Wavelets and pattern metrics. Cuvillier Verlag.
[21] Paul, R.K., 2006. Multicollinearity: Causes, effects and remedies. IASRI, New Delhi.
[22] Jaccard, J., Turrisi, R., 2003. Interaction effects in multiple regression. Sage.
[23]Montgomery, D.C., Peck, E.A., Vining, G.G., 2015. Introduction to linear regression analysis. John Wiley & Sons.