[pt] A perfuração de poços de petróleo em águas profundas tem como objetivo
atingir o melhor ponto de extração de óleo e gás natural presentes em
reservatórios a alguns milhares de metros no fundo do mar. Um melhor
entendimento da dinâmica de perfuração através da análise de parâmetros
operacionais em tempo real é importante para otimizar os processos de perfuração
e reduzir seus tempos de operação. Com esse objetivo, operadoras de petróleo têm
realizado grandes investimentos no desenvolvimento de ferramentas de medição e
transmissão de parâmetros durante a perfuração, tais como, entre outros, o peso
sobre broca, rotação da coluna e vazão do fluido de perfuração. Dentre as
vantagens em se monitorar estes dados em tempo real, destaca-se a otimização de
parâmetros operacionais buscando obter uma taxa de penetração satisfatória com
o menor gasto de energia possível. Em uma perfuração rotativa, essa energia é
muitas vezes parcialmente dissipada devido à vibração da coluna causada pela
interação entre broca e formação. Nesta dissertação, com o objetivo de extrair
características comuns que pudessem vir a ajudar na otimização da atividade de
perfuração, foi utilizada uma técnica de redes neurais não supervisionadas para
análise de uma extensa base de dados levantados ao longo de campanhas de
perfuração de poços em um mesmo campo de petróleo. Os dados de campo
analisados foram obtidos ao longo de perfurações de poços verticais,
exclusivamente empregando brocas tipo PDC e exibindo elevados níveis de
vibração torcional. O estudo realizado a partir de registros de parâmetros de
perfuração, características dos poços e respostas de vibração obtidas em tempo
real por ferramentas de poço, e empregando o código de mineração de dados
WEKA e a plataforma computacional de análise TIBCO Spotfire, permitiu a
determinação de uma curva de desgaste de broca e a influência das ferramentas de
navegação no nível de severidade de vibração ao longo da perfuração. / [en] Drilling oil wells in deep waters aims to achieve the best point of
extraction of oil and natural gas reservoirs present in a few thousand meters in the
seabed. A better understanding of the drilling dynamics through the analysis of
real time operation parameters is important to optimize drilling process and reduce
operation time. For this purpose petroleum operator companies have been made
great investments in developing tools that measure and transmit parameters during
drilling operation, such as the weight on bit, pipes rotation per minute and drilling
fluid flow. Among the advantages to monitor this real time data there is the
operational parameters optimization looking for the least expenditure of energy as
possible. In a rotary drilling operation this energy is often lost partially due to
column vibration caused by the interaction between bit and formation.In this
master s thesis in order to extract common features that could help on the drilling
operation optimization a technique using unsupervised neural networks for
analyze an extensive database which was built over drilling campaigns in a big oil
field . The field data analyzed were obtained during drilling vertical wells
exclusively employing PDC bits and presented high levels of torcional vibration.
The study was made from drilling parameters records, wells characteristics and
vibration responses obtained in real time by downhole tools. Employing the
WEKA data mining code and the computing analysis platform TIBCO potfire it
was possible determine a bit wear curve and the real influence of navigation tools
on the severity levels of vibration during drilling operations.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:25049 |
| Date | 14 August 2015 |
| Creators | BRUNO ROMANELLI MENECHINI ESTEU |
| Contributors | ARTHUR MARTINS BARBOSA BRAGA, ARTHUR MARTINS BARBOSA BRAGA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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