自動ストリンガー検出により、ダウンタイムを減らして掘削効率を向上

水平掘削は数十年にわたって進化し、成熟した産油地域で信頼できる坑井建設技術になりました。 しかし、地質学的に複雑な掘削環境には多くの課題が残されています。

困難な掘削シナリオの 1 つは、ドリル ビットが砂岩のような柔らかい地層に挟まれた硬い縦材に遭遇したときに発生します。 地層からストリンガーまで移動する際の岩石力学の突然の変化により、ドリルビットがたわみ、ドッグレッグとして知られる坑井の経路が逸脱することがよくあります。

ドッグレッグによって引き起こされる急激な方向の変化は、掘削アセンブリが計画された経路から外れ、場合によっては望ましい貯留ゾーンから外れてしまうため、掘削効率が低下します。 ドッグレッグで発生する静荷重は、底孔アセンブリ (BHA) を損傷し、ビットの早期摩耗、稼働寿命の短縮、メンテナンス費用の増加、ダウンホールでのトリップ回数の増加につながる可能性があります。 また、経路が湾曲していると、ケーシングや完了ストリングがスタックするリスクが高まり、計画された目標深さ (TD) まで井戸が完成しない可能性があります。

北海の成熟した油田の運営者は、一軸圧縮強さが低い砂地層に硬い方解石の縦材が点在する貯留層セクションを通って多面坑井を掘削中に、このような課題に直面した。 オペレーターは、これらのセクションの総貫通率 (ROP) を高めることで、吊り上げコストを低く抑えることを目指しました。

しかし、各ストリンガーにドッグレッグが形成されているため、坑井の経路を滑らかにして TD まで掘削を継続できるようにするために、コストと時間のかかるリーミング作業を実行するために後退する必要があることがよくありました。 平均すると、オペレーターは 3,300 フィート (1,000 m) 掘削するごとにリーミングで 2.7 時間の目に見えないロスタイム (ILT) を蓄積し、大幅に低い総 ROP を達成しました。その両方により、オペレーターの坑井あたりの吊り上げコストが計画よりも増加しました。

Baker Hughes はオペレーターと協力して、ストリンガーを以前よりも早く特定して局所的なドッグレッグを最小限に抑え、リーミング時間を短縮し、計画通りに井戸を効率的に供給する自動ストリンガー検出サービスを開発しました。

サービス プロバイダーは、オペレーターの入力をもとに、信頼性が高く、一貫した早期ストリンガー検出を提供し、迅速な是正措置を導く自動化サービスを開発しました。 このサービスには、高度な掘削中測定 (MWD) センサーサブに組み込まれた自動ストリンガー検出モジュールが含まれています。 潜水艦には、さまざまな振動と負荷の測定値を収集するいくつかの動的センサーが含まれています。 検出モジュールは、2 つの MWD 測定値 (接線方向の加速度とビットの動的トルク) を組み合わせた物理ベースのアルゴリズムを使用して、BHA の高周波ねじり振動 (HFTO) の値を計算します。

HFTO は、硬い地層でのビットと岩の相互作用中にのみ発生する、50 Hz ～ 450 Hz の周波数のねじり振動です。 柔らかい地層から硬い地層に移行する際の HFTO 応答の明確な変化は、掘削中にリアルタイムでストリンガーを検出するための主要な指標となります。

ビット重量 (WOB) やダウンホール曲げモーメントなど、ストリンガーの検出に伝統的に使用されている他の指標は、坑井軌道の変化や地表での掘削パラメータの影響を受けます。 その結果、地層とストリンガーの間でこれらのパラメーターのデータ分布に重複が存在することがよくあります (図 1)。 HFTO に影響を与える主なパラメーターである接線方向の加速度と動的トルクは、そのような変化の影響を受けません。 図 1 に示すように、接線方向の加速度の分布は、柔らかい地層と硬い地層の間に明確な分離を示しています。

HFTO 振幅はアルゴリズムによって自動的に計算され、最大 HFTO 振幅しきい値と比較されます。 計算された振幅がこのしきい値を超える場合、検出サービスはビットのストリンガーを識別します。 このサービスは、HFTO 振幅を 1 ビット値 (ストリンガーあり/ストリンガーなし) に自動的に集計し、低帯域幅のマッドパルステレメトリーを介して地表に送信します。 これらの 1 ビット値は最適な時間間隔で地上に送信され、他の測定値とともにリグ上のサービス プロバイダー独自の自動掘削最適化システムに集約され、さらなる解釈と意思決定が行われます。 ドリラーは、これらの同じストリンガー検出値をほぼ瞬時に確認します。

自動化サービスの検出応答の高速化は、従来の検出方法と設計上の大きな差別化要因となります。 たとえば、表面パラメータや曲げモーメントだけでストリンガーを検出しようとすると、応答がサブセンサーに登録されるまでに数分かかります。 その後、通知を掘削者に送信する前に、信号を水面に送信して分析する必要があり、プロセスにさらに数分かかります (図 2)。 この間、わずかなたわみがさらに深刻なドッグレッグになる可能性があり、リーマ加工が必要になります。

自動ストリンガー検出サービスは、従来の診断信号よりもはるかに早く反応し、ストリンガーを示す単純な単一信号を送信します。 次に、ドリラーはリグ制御システムにコマンドを送信して、WOB や 1 分あたりの回転数 (RPM) などのパラメーターを変更します。 これらの変更により、ILT を追加して総 ROP を制限する過度の局部ドッグレッグを回避しながら、ストリンガーをより効率的に穴あけできるようになります。

オペレーターは、新しい自動ストリンガー検出サービスを導入して、9 つの 8 1/2 インチの穴を掘削しました。 側面断面図を作成し、従来の縦通材検出方法を使用して以前に掘削した側面と結果を比較しました（図 3）。

サービスなしで掘削された最初のオフセットラテラル掘削では、ラテラル 1000 m あたり 5.14 時間のリーミング ILT を記録しました。 オペレーターは、掘削チームのストリンガーに対する認識を向上させるためにいくつかの手順を変更しました。これにより、リーミング ILT が平均 2.7 時間/1000 m に短縮されました。 最終的には、プロセスの改善だけではこれ以上のパフォーマンス向上は達成できず、その後の側面の ILT 値は頭打ちになりました。

最初の側面では、自動化サービスは信頼性の高いストリンガー検出を提供し、掘削チームが WOB と RPM の事前設定された値を使用してストリンガー掘削計画を迅速に実行できるようにしました。 ストリンガーの早期検出と修正措置により、ドッグレッグが減少し、ILT が 1.06 時間/1000 m に大幅に低下しました。

自動化サービスを使用した他のラテラルは、わずか 15 ～ 25 秒で一貫したストリンガーの検出を実証しました。これは、従来のインジケーターに必要な時間のほんの一部です。 新しいサービスを使用した平均リーミング ILT は 50 分/1000 m に低下し、従来の検出方法と比較して 63% 削減されました。 これは、このサービスを利用して多国間演習を行うたびに、平均で半日の節約につながります。

ILT を最小限に抑える自動化サービスの能力をさらに検証するため、サービスを使用せずにさらに 3 つの側面を掘削しました。 これらのラテラルは、大幅に高い ILT とリーミング時間を記録し、掘削効率を一貫して向上させる自動化サービスの能力をさらに証明しました。

図 3 は、自動化サービスを使用して掘削された側面の平均長さが増加していることも示しています。 自動ストリンガー検出サービスは、より長いラテラルを可能にする唯一の要因ではありませんが、早期のストリンガー検出が BHA とドリルビットの動作寿命を延ばすのに役立っている可能性があります。 これは、サービスを使用して掘削したセクションとサービスを行わずに掘削したセクション間の平均横方向の長さを調べることによって裏付けられます。 自動サービスなしで掘削された最初の 9 セクションの平均横長は 15,138 フィート (4,614 m) でした。 しかし、自動ストリンガー検出を使用して掘削された 9 つのセクションでは、平均横方向の長さが 21,129 フィート (6,440 m) に増加しました。

このフィールド トライアルでは、自動ストリンガー検出サービスが、今後のストリンガーの早期警告を一貫して提供し、ILT を増加させるコストのかかるリーミング作業を最小限に抑えることが実証されました。 この初期の成功は、さらに高速な応答、改善された ROP、および低い ILT を約束するさらなる開発を促しています。

サービスプロバイダーは現在、リグ上のストリンガー検出サービスと掘削請負業者の自動掘削制御システム (ADCS) を完全に統合するプロセスの開発とテストを行っています。 この開発により、サービスは自動化された監視および警報システムから、掘削者の行動をガイドする真の助言サービスに移行します。 このサービスは、ストリンガーに当たったときにドリラーに単に通知するのではなく、RPM、流量、WOB、またはその他のパラメータに必要な変更を自動的に判断して、ストリンガーの掘削効率を最大化します。 その後、直感的なユーザー インターフェイスを通じて、これらの推奨変更が掘削チームに自動的に提供されます。

近い将来、自動ストリンガー検出サービスが掘削作業を完全に制御するようになるでしょう。 現在、最適なパラメータ変更セットを自動的に計算し、この情報を ADCS に直接送信して表面掘削パラメータを調整し、ストリンガーを通る穴あけを最適化することで、ストリンガーを検出するサービスの機能に基づいたテストが進行中です。 掘削業者は引き続きプロセスを監視し、必要に応じてデータを確認しますが、変更は完全に最適化された閉ループのストリンガー掘削サービスを通じて自動的に行われ、潜在的な遅延を最小限に抑えながら運用効率を最大化します。

SPE 205993 ストリンガーの特定と運用上の目に見えないロスタイムの最小化のためのダウンホールサンプリング高周波ねじれ振動測定の利用 ILT、A. Hohl、Baker Hughes ら著。

SPE の Matthew Forshaw は、Baker Hughes のデジタルおよびオートメーション井戸建設事業開発マネージャーです。 彼のキャリアは、閉ループの制御された指向性掘削アセンブリを使用して業界初のオフショア坑井セクションの掘削を支援した自動化チームのリーダーを含む、いくつかの運用、技術、営業職にまたがっています。 フォーショー氏と彼の同僚は、この成果を可能にした破壊的自動化技術の開発により、2020年世界石油賞を受賞した。 彼は業界団体に積極的に参加し、持続可能性目標を達成するために、デジタル、自動化、遠隔操作によって坑井建設の設備投資と排出量をさらに削減できる方法を調査しています。