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Enregistrement W2085401305 · doi:10.2118/09-02-08-tb

Importance of Drilling Fluids' Rheological and Volumetric Characterization to Plan and Optimize Managed Pressure Drilling Operations

2009· article· en· W2085401305 sur OpenAlexaff
Barkim Demirdal, J.C. Cunha

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesPetrobrasUniversity of Tulsa
Mots-clésDrilling fluidRheologyCasingDrillingGeologyPetroleum engineeringViscosityShear (geology)DrillUnderbalanced drillingMechanicsGeotechnical engineeringMaterials scienceMechanical engineeringEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Managed Pressure Drilling (MPD) is an alternative to overbalanced and underbalanced drilling in conditions where pore pressures and fracture gradients are so close to each other (depleted reservoirs, deep and ultra-deep offshore reservoirs) that it is not possible to drill significant depths without setting a casing. While MPD enables an operator to drill longer footages without setting a casing, it requires precise estimation of equivalent circulating density (ECD) during drilling and static bottomhole pressure (SBHP) during non-drilling times. General practice in the drilling industry is to use rheological and volumetric properties of drilling fluids measured at surface to estimate ECD and SBHP. Consequently, ECD and SBHP measured using MWD and LWD tools in the field do not match the theoretical calculations. This study shows the importance of introducing the effect of downhole conditions to hydraulic equations in order to estimate ECD's and SBHP's accurately. Paraffin-based synthetic drilling fluid is used for this purpose. The effect of pressure and temperature on density of fluid is determined using PVT cell experiments. An equation relating the density of the fluid to pressure and temperature is determined using linear and non-linear regression techniques. Rheological characterization of the fluid was obtained on a Fann 75 HPHT rotational viscometer. A Bingham plastic model was used to define shear stress - shear rate relation of the fluid in all pressures and temperatures. The effect of pressure and temperature on plastic viscosity and yield point are determined using linear and non-linear regression techniques, similar to the ones used in PVT analysis. Both onshore and offshore cases are investigated and the effect of incorporating downhole effects to density and rheological parameters on ECD are analyzed. Introduction As a result of the depletion of most of the known reservoirs around the globe, companies are searching for oil and gas in more challenging areas such as deep and ultra-deep offshore locations. In addition, high oil prices motivate the industry to produce the last measure of oil from mature oil fields where the pressure is depleted. The conventional overbalanced drilling technique creates a major drawback to drilling in ultra-deep and depleted reservoirs. In ultra-deep offshore locations, pore pressure and fracture pressure gradients are very close to each other, and with conventional drilling, it is hard (sometimes impossible) to drill a hole up to the target depth(1). In the case of depleted reservoirs, pore pressure is so low that it is not possible to drill without damaging the formation. These challenges create the need for a new technology to drill in such hostile environments. Managed Pressure Drilling allows drilling of longer intervals by drilling overbalanced while maintaining near constant bottomhole pressure, using a combination of drilling fluid density, equivalent circulating density (ECD) and casing back pressure in a closed system(2, 3). While MPD will enable operators to drill longer sections and use light drilling fluids, it does require better wellbore pressure management. Only by managing the wellbore pressure, will it be possible to decide on which type of drilling fluid to use and how deep it can be used.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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