Введение
Нефтегазовая промышленность всегда была в авангарде внедрения передовых технологий для улучшения разведки и добычи. Потенциал Python как мощного инструмента для автоматизации буровых работ был признан в отрасли в последние годы. Адаптивность Python, возможности анализа данных и многочисленные библиотеки сделали его популярным выбором для создания новых решений, которые оптимизируют процедуры бурения, повышают меры безопасности и максимизируют извлечение углеводородов. Ниже обсуждаются некоторые случаи, когда применение Python может повысить эффективность и безопасность буровых работ в нефтегазовой отрасли.
Анализ данных бурения в режиме реального времени с помощью Python
Анализ вибрации при бурении
Чрезмерная вибрация во время буровых работ может привести к износу инструмента, снижению эффективности бурения и потенциальному отказу оборудования. Инженеры-нефтяники и газовики традиционно зависели от ручного анализа данных, что часто приводит к задержкам в выявлении важных закономерностей в буровых работах.
Скрипты Python могут обнаруживать аномальные модели вибрации, анализируя данные датчиков бурения в режиме реального времени. Например, при обнаружении аномальных уровней вибрации алгоритмы Python могут инициировать автоматическую корректировку параметров бурения для снижения вибрации, например, корректировку веса долота или скорости вращения. Этот анализ вибрации в режиме реального времени и проактивное реагирование помогают поддерживать стабильные условия бурения, продлевают срок службы инструмента и повышают эффективность бурения.
Автоматизация управления буровым долотом
Оптимизация направленного бурения
Точное размещение скважины имеет решающее значение при наклонно-направленном бурении для максимального извлечения углеводородов и оптимизации дренирования коллектора. Раньше инженеры-буровики вручную изменяли параметры бурения, чтобы регулировать траекторию бурового долота.
Автоматическое управление буровым долотом Python необходимо для точного направления бурового долота в соответствии с желаемой траекторией скважины. Инженеры могут использовать скрипты Python для обработки данных в реальном времени с инклинометров и магнитометров, чтобы убедиться, что скважина бурится в правильном направлении. Автоматизированное управление буровым долотом на основе Python может обеспечить требуемую траекторию ствола скважины с высокой точностью за счет непрерывного изменения направления бурения, что позволяет более эффективно дренировать пласт и повышать общую производительность скважины.
Машинное обучение для прогнозирования эффективности бурения
Прогнозирование и оптимизация ROP
Используя предыдущие данные бурения, модели машинного обучения на основе Python могут быть обучены прогнозировать скорость проходки (ROP) для определенных пластов и условий бурения. Модель может прогнозировать МСП для текущей скважины в режиме реального времени, анализируя взаимосвязь между параметрами бурения и МСП для предыдущих скважин.
Инженеры-буровики могут оптимизировать эффективность бурения, регулируя такие параметры, как вес долота и скорость вращения, в зависимости от прогнозируемой скорости проходки. Эта упреждающая оптимизация на основе прогнозов МСП экономит время и деньги на бурение, одновременно повышая общую производительность бурения. С другой стороны, традиционные эмпирические модели ограничены тем, что они полагаются на исторические данные, и могут не адаптироваться к изменяющимся условиям бурения.
Геомеханика и устойчивость ствола скважины
Прогнозный анализ устойчивости ствола скважины
Python можно использовать для создания прогностических моделей, оценивающих устойчивость ствола скважины во время буровых работ. Инженеры могут моделировать несколько ситуаций бурения, вводя геомеханические данные, качество породы и параметры бурения в алгоритмы Python. Основываясь на этих характеристиках, прогнозирующая модель может предвидеть возможность нестабильности ствола скважины.
Инженеры по бурению могут предотвратить обрушение ствола скважины и дорогостоящие перерывы в бурении, заблаговременно выявив возможные проблемы нестабильности и приняв превентивные меры, такие как изменение траектории бурения или корректировка плотности бурового раствора. Ручная оценка устойчивости ствола скважины может привести к задержке действий и дорогостоящим перерывам в бурении.
Робототехника и автономные буровые платформы
Автоматизированная обработка труб.
Во время буровых работ роботизированные устройства, управляемые Python, могут автоматизировать процедуры перемещения труб. Роботы, оборудованные датчиками, могут определять положение и ориентацию бурильных труб на полу буровой. Скрипты Python управляют роботизированными манипуляторами для позиционирования и сборки бурильных труб, устраняя необходимость в том, чтобы персонал буровой установки перемещал их вручную.
Эта автоматизация снижает опасность несчастных случаев и травм, связанных с ручным обращением с трубами, что приводит к улучшению показателей безопасности и повышению эффективности работы. Ручные операции более трудоемки и представляют угрозу безопасности.
Интеграция датчиков Интернета вещей
Мониторинг и управление насосом в режиме реального времени
Python может интегрироваться с датчиками Интернета вещей, которые отслеживают производительность насоса во время буровых работ. Давление насоса, скорость потока и температура измеряются датчиками в режиме реального времени. Скрипты Python могут анализировать эти данные и автоматически изменять настройки насоса для поддержания идеальных условий бурения. Например, если давление насоса падает из-за засорения или других проблем, Python может сгенерировать сигнал тревоги и изменить скорость потока насоса, чтобы смягчить ситуацию.
Этот мониторинг и управление насосом в режиме реального времени помогают оптимизировать параметры бурения и снизить риск отказа насоса. Ручной сбор данных может привести к задержке обнаружения проблем и ограниченному пониманию, что не так эффективно, как применение датчика IoT.
Оптимизация буровых работ с помощью Python
Оптимизация расхода бурового раствора
Параметры бурения, такие как расход бурового раствора, можно оптимизировать с помощью приложения Python. Алгоритмы Python могут оценивать подходящий расход бурового раствора для поддержания стабильности ствола скважины и предотвращения проблем, связанных с буровым раствором, путем анализа данных в режиме реального времени об условиях бурения и устойчивости ствола скважины. Повышение эффективности бурения, меньшее количество инцидентов, связанных с бурением, и повышение производительности скважины — все это преимущества автоматизированной оптимизации расхода бурового раствора.
Безопасность бурения и предотвращение инцидентов
Автоматическое обнаружение ударов
Выбросы, которые представляют собой внезапные притоки пластовых флюидов в ствол скважины, могут быть обнаружены с помощью автоматизации на основе Python. Скрипты Python могут обнаруживать потенциальные выбросы, анализируя данные в реальном времени от скважинных датчиков и сравнивая их с заранее определенными методами обнаружения выбросов. Чтобы предотвратить выбросы и события управления скважиной, автоматическое обнаружение выброса позволяет быстро реагировать, например, останавливать скважину или активировать противовыбросовые превенторы, тем самым повышая общую безопасность бурения.
Успешные примеры автоматизированного бурения
Автоматизированная буровая платформа
Крупная нефтегазовая компания внедрила на буровой платформе автоматизированную буровую платформу на основе Python. В платформу встроены анализ данных в режиме реального времени, машинное обучение для прогнозирования МСП, автономное управление буровым долотом и многое другое.
Тематические исследования показали, что автоматизированные буровые платформы на базе Python позволяют значительно сократить время бурения, эксплуатационные расходы и повысить продуктивность скважин по сравнению с традиционными методами бурения. Если полная автоматизация может снизить стоимость бурения на 30 % (по разным источникам она варьируется от 30 до 50 %), а стоимость эксплуатационного бурения составляет 50 % от капитальных затрат, то это значительно снизит инвестиции на 15 %. говорит Кюнле. Пока Велла, Н. также процитировал, что Машины работают автоматически, надежно и стабильно и не испытывают усталости, как люди.
Реальным примером системы Automated Drilling является система, принадлежащая компании SLB, известной как PRECISE, в которойэтообеспечивает полный контроль и управление функциями буровой установки из единого источника управления. Доступ ко всем элементам управления можно получить из кабины бурильщика с помощью комбинации сенсорных экранов, дискретных операторов и простого управления с помощью джойстика, как показано ниже.
Будущие перспективы и проблемы автоматизации бурения
Достижения в области искусственного интеллекта для поддержки принятия решений по бурению
Автоматизация бурения с помощью Python имеет огромный потенциал в будущем, особенно в области искусственного интеллекта (ИИ) для помощи в принятии решений по бурению. Усовершенствованные алгоритмы искусственного интеллекта в сочетании со сценариями Python могут анализировать огромные объемы данных бурения из многих источников в режиме реального времени, предлагая рекомендации в режиме реального времени по изменению параметров бурения, оптимизации траектории и управлению стабильностью ствола скважины. Эти системы поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта изменят буровые операции, сделав их более эффективными, адаптируемыми и способными максимизировать извлечение углеводородов. Традиционные подходы могут с трудом справляться с огромными объемами данных бурения и требованиями принятия решений в режиме реального времени.
Заключение
Приложения Python для автоматизации буровых работ предлагают альтернативу трансформации традиционных рабочих процессов в нефтегазовой отрасли, повышая эффективность, безопасность и производительность. Эти примеры показывают, как анализ данных в режиме реального времени, автоматизированное управление, машинное обучение, геомеханическое моделирование, робототехника и интеграция IoT в Python помогают оптимизировать процессы бурения и максимизировать извлечение углеводородов. По мере развития Python и совершенствования технологий бурения отрасль должна ожидать дальнейших прорывов и значительных улучшений в буровых операциях, что сделает разведку и добычу нефти и газа более безопасными, эффективными и устойчивыми.
Пример применения Python-кодирования
Вот пример программы на Python для имитации того, как она может отслеживать полученные данные и/или считывать их в режиме реального времени. Давайте возьмем Анализ вибрации при бурении в качестве случая, используемого в этой простой программе,
import random import time
Эти библиотеки, показанные выше, используются для выполнения этой симуляции. Библиотека Random используется для генерации случайных чисел в указанном интервале, которые будут использоваться в качестве параметра сверления. В то время как библиотека Time в основном предназначена для выполнения задержки во времени при запуске этой программы, чтобы отразить реальный сценарий.
def simulate_drilling_data():
# Simulate real-time drilling data
temperature = random.uniform(150, 300)
pressure = random.uniform(2000, 5000)
weight_on_bit = random.uniform(10000, 30000)
wellbore_vibration = random.uniform(0.1, 1.5)
return temperature, pressure, weight_on_bit, wellbore_vibration
Эта функция предназначена для получения выходных параметров бурения из случайной библиотеки, как указано выше, и будет использоваться в этом моделировании.
def analyze_drilling_data(temperature, pressure, weight_on_bit, wellbore_vibration):
# Round each parameter to 2 decimal places
temperature = round(temperature, 2)
pressure = round(pressure, 2)
weight_on_bit = round(weight_on_bit, 2)
wellbore_vibration = round(wellbore_vibration, 2)
# Analyze the real-time drilling data
print("-- Analyzing drilling data...")
print(f"Temperature: {temperature} degrees Celsius")
print(f"Pressure: {pressure} psi")
print(f"Weight on Bit: {weight_on_bit} lbs")
print(f"Wellbore Vibration: {wellbore_vibration} in/s")
if wellbore_vibration > 1.0:
print("-- Warning: Abnormal wellbore vibration is detected!")
print("-- Taking corrective action...")
# Add code here for making automatic adjustments to drilling parameters based on the provided data
# For example, you can adjust the weight on bit or drilling speed to mitigate vibration issues.
else:
print("-- Wellbore vibration within acceptable limits.")
# Add code here for normal drilling operations based on the provided data
В определенной выше функции моделирование начинается с того, что программа считывает параметры, а затем сопоставляет их текущее значение с заданным условием: если показания вибрации ствола скважины превышают 1,0, программа предупредит пользователя о ненормальной вибрации ствола скважины. обнаружены и принять корректирующие меры для решения проблемы. Таким образом, пользователь может установить корректирующее действие, которое программа будет выполнять при появлении всплывающего окна.
print("## Starting drilling operations...")
for iteration in range(1, 11): # Limit the loop to 10 iterations
temperature, pressure, weight_on_bit, wellbore_vibration = simulate_drilling_data()
analyze_drilling_data(temperature, pressure, weight_on_bit, wellbore_vibration)
time.sleep(5) # Simulate real-time data updates every 5 seconds
print("## Drilling operations completed.")
Здесь начинается симуляция. Сгенерированные параметры будут повторены и проанализированы в 10-й раз. В каждом цикле программа будет определять текущее состояние ствола скважины в соответствии с определенным условием, как упоминалось ранее.
## Starting drilling operations... ## Analyzing drilling data... Temperature: 294.56 degrees Celsius Pressure: 4720.21 psi Weight on Bit: 13762.22 lbs Wellbore Vibration: 0.65 in/s -- Wellbore vibration within acceptable limits. ## Analyzing drilling data... Temperature: 167.56 degrees Celsius Pressure: 3624.65 psi Weight on Bit: 17449.37 lbs Wellbore Vibration: 1.34 in/s -- Warning: Abnormal wellbore vibration is detected! -- Taking corrective action... ## Drilling operations completed.
Наконец, приведенный выше оператор является сгенерированным выводом после запуска программы моделирования. Как видно, программа решает, находятся ли значения параметров в допустимых пределах или за их пределами. Это просто иллюстрация того, как python может получать и анализировать данные, а затем предпринимать действия в режиме реального времени, что обеспечивает эффективную работу и принятие решений.
Ссылка
Велла, Х. (30 июня 2016 г.). Сможет ли полностью автоматизированная технология бурения, наконец, победить оффшорную нефтяную промышленность? Морские технологии. https://www.offshore-technology.com/features/featurecan-full-automated-drilling-technology-finally-win-over-the-offshore-oil-industry-4912630/#catfish
СЛБ. Точная автоматизированная система бурения. СЛБ. «https://www.slb.com/products-and-services/innovating-in-oil-and-gas/drilling/rigs-and-equipment/rig-equipment/cabins-and-controls/precise-automated-drilling -система"
