Detecção automatizada de longarinas aumenta a eficiência da perfuração com menos tempo de inatividade

A perfuração horizontal evoluiu ao longo de décadas para se tornar uma técnica confiável de construção de poços em regiões maduras de produção de petróleo. No entanto, muitos desafios permanecem em ambientes de perfuração geologicamente complexos.

Um cenário de perfuração desafiador surge quando a broca encontra longarinas duras intercaladas em formações mais macias como arenito. A mudança repentina na mecânica da rocha ao passar da formação para a longarina geralmente resulta em deflexão da broca e um desvio no caminho do poço conhecido como dogleg.

As rápidas mudanças de direção causadas por doglegs diminuem a eficiência de perfuração, movendo o conjunto de perfuração para fora de seu caminho planejado e, às vezes, para fora da zona de reservatório desejada. As cargas estáticas geradas em um dogleg podem danificar o conjunto do fundo do poço (BHA) e levar ao desgaste prematuro da broca, redução da vida útil, custos de manutenção mais altos e mais viagens no fundo do poço. O caminho curvo também aumenta o risco de revestimento preso ou colunas de conclusão, o que pode impedir que o poço seja concluído até a profundidade alvo planejada (TD).

Um operador de um campo maduro no Mar do Norte enfrentou tais desafios ao perfurar poços multilaterais através de seções de reservatório contendo longarinas de calcita dura intercaladas em formações de areia com baixa resistência à compressão não confinada. O operador pretendia manter seus custos de elevação baixos aumentando a taxa bruta de penetração (ROP) através dessas seções.

Mas os doglegs criados em cada longarina geralmente exigiam puxar para trás para executar uma operação de alargamento cara e demorada para suavizar o caminho do poço e permitir que a perfuração continuasse até o TD. Em média, o operador acumulou 2,7 horas de tempo perdido invisível (ILT) no escareamento para cada 3.300 pés (1.000 m) perfurado e alcançou uma ROP bruta significativamente menor - ambos os quais aumentaram os custos de levantamento por poço do operador acima do planejado.

Trabalhando com o operador, a Baker Hughes desenvolveu um serviço automatizado de detecção de longarinas que identificaria as longarinas mais cedo do que era possível para minimizar doglegs locais, reduzir o tempo de alargamento e fornecer poços com eficiência conforme o planejado.

Com informações do operador, o provedor de serviços desenvolveu um serviço automatizado que fornecia detecção de stringer confiável, consistente e precoce para orientar ações corretivas rápidas. O serviço inclui um módulo automatizado de detecção de longarina embutido em um sub sensor avançado de medição durante a perfuração (MWD). O submarino contém vários sensores dinâmicos que coletam uma variedade de medições de vibração e carga. O módulo de detecção usa um algoritmo baseado em física que combina duas medições MWD - aceleração tangencial e torque dinâmico na broca - para calcular um valor para oscilação de torção de alta frequência (HFTO) no BHA.

HFTOs são vibrações de torção com frequências entre 50 Hz e 450 Hz que ocorrem apenas durante interações bit-rock em formações duras. A mudança distinta na resposta do HFTO durante a transição de formações suaves para formações duras o torna um indicador importante para detectar longarinas em tempo real durante a perfuração.

Outros indicadores tradicionalmente usados ​​para detecção de longarinas, incluindo peso na broca (WOB) e momento de flexão no fundo do poço, são influenciados por mudanças na trajetória do poço e nos parâmetros de perfuração na superfície. Como resultado, muitas vezes existe uma sobreposição na distribuição de dados desses parâmetros entre a formação e uma longarina (Fig. 1). A aceleração tangencial e o torque dinâmico, os principais parâmetros que influenciam o HFTO, não são influenciados por tais mudanças. Como mostra a Fig. 1, a distribuição da aceleração tangencial mostra uma clara separação entre formações moles e duras.

A amplitude HFTO é calculada automaticamente pelo algoritmo e comparada a um limite máximo de amplitude HFTO. Se a amplitude calculada exceder esse limite, o serviço de detecção identifica uma stringer no bit. O serviço agrega automaticamente a amplitude HFTO a um valor de 1 bit (stringer/sem stringer) que é transmitido à superfície por meio de telemetria de pulso de lama de baixa largura de banda. Esses valores de 1 bit são enviados para a superfície em intervalos de tempo ideais, onde são agregados junto com outras medições no sistema de otimização de perfuração automatizado proprietário do provedor de serviços na plataforma para posterior interpretação e tomada de decisão. O perfurador vê esses mesmos valores de detecção de longarinas quase instantaneamente.