СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ФОРМИРОВАНИЮ КОМПОНОВКИ НИЗА БУРИЛЬНОЙ КОЛОННЫ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ НАПРАВЛЕННЫМ БУРЕНИЕМ скважин

Ф. А. Агзамов, И. Д. Мухаметгалиев

Аннотация


Введение Рассматриваются вопросы разработки системы поддержки принятия решений (СППР) для формирования компоновки низа бурильной колонны (КНБК) в процессе управления бурением наклонно-направленных и горизонтальных скважин (ННГС) и программного обеспечения, реализующего данную СППР. СППР включает в себя экспертную систему (ЭС), базу знаний, блоки аналитики и моделирования, базу данных бурового оборудования. Блоки аналитики и моделирования содержат процедуры расчета оптимальных для заданной скважины параметров КНБК по результатам бурения исходя из требований к профилю скважины, механической скорости проходки (МСП) и уменьшения прихватоопасности. Обсуждаются способы применения ЭС в составе автоматизированной системы оперативного управления бурением ННГС. Исследуется состав применяемого забойного бурового оборудования: долота, калибраторы лопастные спиральные, винтовые забойные двигатели, бурильные яссы, утяжеленные бурильные трубы и трубы бурильные толстостенные. Анализируется информация об основных параметрах бурового оборудования, влияющих на прихватоопасность, формирование траектории скважины и обеспечение необходимой МСП. Формируется структура базы данных бурового оборудования, используемых для расчета вышеописанных параметров. Результатом работы, выполненной с использованием программного обеспечения СППР, является формирование отчета, задающего состав наименований и последовательность установки экземпляров необходимого забойного бурового оборудования. Цели и задачи Для реализации СППР для формирования КНБК в процессе управления бурением ННГС разработать ЭС, базу знаний, блоки аналитики и моделирования, а также базу данных бурового оборудования, работающих в составе автоматизированной системы оперативного управления бурением наклонно-направленных и горизонтальных скважин. Результаты Представлены онтологическая модель описания и выбора успешных решений формирования КНБК, разработанная в программе Protégé на основе результатов оценки и анализа основных атрибутов опыта выбора КНБК, а также структура базы данных бурового оборудования, на основании которой по результатам дедуктивного вывода в соответствии с решающими правилами базы знаний производится выбор соответствующего оборудования КНБК.

Ключевые слова


база данных бурового оборудования;система поддержки принятия решений;компоновка низа бурильной колонны;экспертная система;онтологическая модель;диаграмма «Сущность - Связь»;database of drilling equipment;decision support system;bottom hole assembly;expert system;ontological model;Entity - Relationship diagram;

Полный текст:

PDF

Литература


Исмаков Р.А., Хафизов А.Р., Мухаметгалиев И.Д., Гуменников С.Г., Галлямов М.Р. Анализ работы имитационных тренажерных комплексов для обучения практическим навыкам бурения // Нефтегазовое дело. 2016. Т. 14. № 4. С. 9-13.

Алимбеков Р.И., Васильев В.И., Нугаев И.Ф., Агзамов З.В. Система автоматизированного управления траекторией движения бурового инструмента // Проблемы машиноведения, конструкционных материалов и технологий: сб. ст. Уфа: УГНТУ, 1997. С. 122-130.

Chernyakhovskaya L.R. Intellectual Decision Support Based on the Ontological Analysis of Corporate Knowledge // Computer Science and Information Technologies (CSIT'2013): The 15th International Workshop. Vienna. 2013, P. 13-17.

Cordy L. Cumulative Rock Strength as a Quantitative Means of Evaluating Drill Bit Selection and Emerging PCD Cutter Technology // IADC/SPE Asia Pacific Drilling Technology: Materials of International Conference. Jakarta, Indonesia. 2002. URL: https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-77217-MS (дата обращения: 14.10.2019). DOI: 10.2118/77217-MS.

Clegg J.M. Improved Optimization of Bit Selection Using Mathematically Modelled Bit Performance Indices // IADC/SPE Asia Pacific Drilling Technology: Materials of International Conference and Exhibition. Bangkok, Thailand. 2006. URL: https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-102287-MS (дата обращения: 15.10.2019). DOI: 10.2118/102287-MS.

Barton S.P. Changing Selection Concepts: True Optimization of Drill Bits with Latest-Generation Rotary-Steerable Systems // SPE Annual Technical Conference and Exhibition: Materials of International Conference. Orleans, Louisiana, USA. 2009. URL: https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-124865-MS (дата обращения: 11.10.2019). DOI: 10.2118/124865-MS.

Barton S.P. Bit Selection Using Mathematically Modeled Indices Deliver Significant Improvement in Directional Drilling Performance // Offshore Technology Conference: Materials of International Conference. Houston, Texas, USA. 2009. URL: https://www.onepetro.org/conference-paper/OTC-19915-MS (дата обращения: 11.10.2019). DOI: 10.4043/19915-MS.

Jamshidi E., Mostafavi H. Soft Computation Application to Optimize Drilling bit Selection Utilizing Virtual Intelligence and Genetic Algorithms // IPTC 2013: Materials of International Petroleum Technology Conference. Beijing, China. 2013. URL: https://www.onepetro.org/conference-paper/IPTC-16446-MS (дата обращения: 13.10.2019). DOI: 10.2523/IPTC-16446-MS.

Russell S.C. Characterizing Drilling Applications and Bit Designs Using Common Responses Improves Bit Selection Outcomes // IADC/SPE Drilling: Materials of International Conference and Exhibition. Worth, Texas, USA. 2014. URL: https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-167917-MS (дата обращения: 16.10.2019). DOI: 10.2118/167917-MS.

Roberts D.V. Tablet-Based Mobile App Software Provides Precise and Instant Bit Selection in the Field // Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference: Materials of International Conference. Abu Dhabi, UAE. 2016. URL: https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-183424-MS (дата обращения: 16.10.2019). DOI: 10.2118/183424-MS.

Nygaard R. How to Select PDC Bit for Optimal Drilling Performance // Rocky Mountain Oil and Gas Technology Symposium: Materials of International. Denver, Colorado, USA. 2007. URL: https://www. onepetro.org/conference-paper/SPE-107530-MS (да-та обращения: 16.10.2019). DOI: 10.2118/107530-MS.

Macini P. Drill-Bit Catalog and Bit Index: a New Method for Bit Performance Evaluation // SPE Latin American and Caribbean Petroleum Engineering Conference: Materials of International Conference. Rio de Janeiro, Brazil. 2005. URL: https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-94798-MS (дата обращения: 12.10.2019). DOI: 10.2118/94798-MS.

Amorim D.S. BHA Selection and Parameter Definition Using Vibration Prediction Software Leads to Significant Drilling Performance Improvements // SPE Latin America and Caribbean Petroleum Engineering Conference: Materials of International Conference. Mexico City, Mexico. 2012. URL: https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-152231-MS (дата обращения: 24.10.2019). DOI: 10.2118/152231-MS.

Chen D.C.K. Integrated BHA Modeling Delivers Optimal BHA Design // SPE/IADC Middle East Drilling and Technology Conference: Materials of International Conference. Cairo, Egypt. 2007. URL: https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-106935-MS (дата обращения: 24.10.2019). DOI: 10.2118/106935-MS.

Greenaway R. Improving Reliability and Consistency in BHA Configuration Through the Use of an Expert Tool-Selection System // SPE/ICoTA Coiled Tubing and Well Intervention: Materials of International Conference and Exhibition. The Woodlands, Texas, USA. 2007. URL: https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-107100-MS (дата обращения: 19.10.2019). DOI: 10.2118/107100-MS.

Bjornsson E. Drilling Optimization Using Bit Selection Expert System and ROP Prediction Algorithm Improves Drilling Performance and Enhances Operational Decision Making by Reducing Performance Uncertainties // SPE Annual Technical Conference and Exhibition: Materials of International Conference. Houston, Texas, USA. 2004. URL: https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-90752-MS (дата обращения: 24.10.2019). DOI: 10.2118/90752-MS.

Shi X. Integrated Drilling Database Enables Automated Drilling Engineering Design // SPE/IATMI Asia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition: Materials of International Conference. Nusa Dua, Bali, Indonesia. 2015. URL: https://www.onepetro. org/conference-paper/SPE-176331-MS (дата обращения: 14.10.2019). DOI: 10.2118/176331-MS.

Protégé. URL: http://protege.stanford.edu (дата обращения: 20.10.2019).

Ayazyan G.K., Tausheva E.V. Parametric Synthesis of PID Controllers with Constrained // Soft Computing and Measurement (SCM): Materials of XXI International Conference. Saint Petersburg, Russia. 2018. Vol. 1. pp. 356.

Agzamov Z.V. Head-Target Tracking Control of Well Drilling // Journal of Physics: Conference Series. 2018. Vol. 1015. No. 3. pp. 032159. URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1015/3/032159/pdf (дата обращения: 14.10.2019). DOI: 10.1088/1742-6596/1015/3/032159.

Исмаков Р.А., Рахматуллин Д.В., Мухаметгалиев И.Д. Применение виртуального программы-тренажера для ЭВМ «Слайд Мастер 1.18» для обучения практическим навыкам бурения нефтяных и газовых скважин с использованием забойных телеметрических систем // Электронный научный журнал «Нефтяная провинция». 2015. № 4. С. 122-135.

Алимбеков Р.И., Васильев В.И., Нугаев И.Ф., Семеран В.А., Агзамов З.В. Проблема автоматизации управления траекторией ствола наклонно-направленных скважин // Проблемы механики и управления: сб. тр. Уфа: ГП Принт, 1994. С. 153-163.




DOI: http://dx.doi.org/10.17122/ntj-oil-2019-6-9-20

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) Ф. А. Агзамов, И. Д. Мухаметгалиев

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.