Studying joint influence of a number of factors on borehole cleaning

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Studying the behavior of cuttings transport under various conditions using experimental observations and computational fluid dynamics is the main method for analyzing the influence of cuttings, fluid and operating parameters on well cleaning. Despite the existing abundant models and recommendations of researchers, still there are problems with the accuracy of determining the cuttings layer height, critical velocity and other key parameters, which complicates the task of effective solution of the problem of borehole cleaning. The purpose of the study is to analyze the models obtained via the organization of a full factorial experiment and variance analysis to identify the influence of such factors as viscosity and flow rate of the drilling fluid in the annular space and the inclination angle of the well on the degree of cuttings transport. The studies of the kind are carried out using special devices called flow loops. Experimental data were taken from literature sources. To organize a full factorial experiment, the data of the dependent variable were combined into a combinational square, which simplified the coding of factor values. After setting the full factorial experiment, the models were obtained that made it possible to assess the contribution of the studied factors to the process of destruction product removal within the intervals determined while setting the research tasks. The obtained models allowed to determine the influence degree of each of the factors on the process under investigation. The results of the succeeding analysis of variance confirmed the indicated degree of influence and determined the rank of each of the factors in percentage.

Sobre autores

A. Lambin

Irkutsk National Research Technical University

Email: alambin@ex.istu.edu

Bibliografia

  1. Крылов В. И., Крецул В. В. Особенности технологии промывки горизонтальных скважин // Нефтяное хозяйство. 2001. № 6. С. 36–40.
  2. Hamoudi M., Abdulwahhab A., Khalid A., Authman D., Mohammed Ameen R. Transportation of cuttings in inclined wells // UKH Journal of Science and Engineering. 2018. Vol. 2. Iss. 2. P. 3–13. https://doi.org/10.25079/ukhjse.v2n2y2018.pp3-13.
  3. Alsaihati A., Elkatatny S., Abdulraheem A. Real-time prediction of equivalent circulation density for horizontal wells using intelligent machines // ACS Omega. 2021. Vol. 6. Iss. 1. P. 934–942. https://doi.org/10.1021/acsomega.0c05570.
  4. Leporini M., Marchetti B., Corvaro F., di Giovine G., Polonara F., Terenzi A. Sand transport in multiphase flow mixtures in horizontal pipeline: an experimental investigation // Petroleum. 2019. Vol. 5. Iss. 2. P. 161–170. https://doi.org/10.1016/j.petlm.2018.04.004.
  5. Qu J., Yan T., Sun X., Li Z., Li W. Decaying swirl flow and particle behavior through the hole cleaning device for horizontal drilling of fossil fuel // Energies. 2019. Vol. 12. Iss. 3. P. 336. https://doi.org/10.3390/en12030336.
  6. Wei N., Meng Y., Li G., Wan L., Xu Z., Xu X., et al. Cuttings transport models and experimental visualization of underbalanced horizontal drilling // Mathematical Problems in Engineering. 2013. P. 764782. https://doi.org/10.1155/2013/764782.
  7. Okon A. N., Agwu O. E., Udoh F. D. Evaluation of the cuttings carrying capacity of a formulated syntheticbased drilling mud // SPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition. Lagos, 2015.. URL: https://onepetro.org/SPENAIC/proceedingsabstract/15NAIC/All-15NAIC/SPE-178263-MS/184378 (22.08.2021).
  8. Okrajni S., Azar J. J. The effects of mud rheology on annular hole cleaning in directional wells // SPE Drilling Engineering. 1986. Vol. 1. Iss. 4. P. 297–308. https://doi.org/10.2118/14178-PA.
  9. Wang K., Yan T., Sun X., Shao S., Luan S. Review and analysis of cuttings transport in complex structural wells // The Open Fuels & Energy Science Journal. 2013. Vol. 6. P. 9–17. https://doi.org/10.2174/1876973X20130610001.
  10. Lin T., Wei C., Zhang Q., Sun T. Calculation of equivalent circulating density and solids concentration in the annular when reaming the hole in deepwater drilling // Chemistry and Technology of Fuels and Oils. 2016. Vol. 52. Iss. 1. P. 70–75. https://doi.org/10.1007/s10553-016-0674-5.
  11. Ofesi S. F., Onwukwe S. I., Duru U. I. Optimizing hole cleaning using low viscosity drilling fluid // Advances in Petroleum Exploration and Development. 2017. Vol. 14. Iss. 1. P. 55–61. https://doi.org/10.3968/9658.
  12. Dokhani V., Ma Y., Yu M. Determination of equivalent circulating density of drilling fluids in deepwater drilling // Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2016. Vol. 34. P. 1096–1105. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2016.08.009.
  13. Piroozian A., Ismail I., Yaacob Z., Babakhani P., Ismail A. S. I. Impact of drilling fluid viscosity, velocity and hole inclination on cuttings transport in horizontal and highly deviated wells // Journal of Petroleum Exploration and Production Technology. 2012. Vol. 2. P. 149–156. https://doi.org/10.1007/s13202-012-0031-0.
  14. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке: методы планирования эксперимента / пер. с англ. под ред. Э. К. Лецкого, Е. В. Марковой. М.: Мир, 1981. 516 с.
  15. Адлер Ю. П., Маркова Е. В., Грановский Ю. В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976. 279 с.
  16. Хартман К., Лецкий Э., Шефер В.. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов / пер. с нем. Г. А. Фомина, Н. С. Лецкой. М.: Мир, 1977. 552 с.
  17. Шеффе Г. Дисперсионный анализ / пер. с англ. Б. А. Севастьянова, В. П. Чистякова. М.: Наука, 1980. 512 c.
  18. Субботина А. В., Гржибовский А. М. Описательная статистика и проверка нормального распределения количественных данных // Экология человека. 2014. № 2. С. 51–57.
  19. Щукова К. Б. Применение однофакторного анализа для оценки производительности системы с помощью программы STATISTICA // Современная техника и технологии. 2015. № 12. URL: https://technology.snauka.ru/2015/12/8849 (22.08.2021).
  20. Algina J., Olejnik S. Conducting power analyses for ANOVA and ANCOVA in between-subjects designs // Evaluation & The Health Professions. 2003. Vol. 26. Iss. 3. P. 288–314. https://doi.org/10.1177/0163278703255248.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».