RBF, MLP, LSSVM 및 DT 모델을 사용한 시추 작업의 침투율 모델링

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 11650(2022) 이 기사 인용

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시추 산업이 직면한 가장 중요한 문제 중 하나는 시추 비용입니다. 많은 요인이 드릴링 비용에 영향을 미칩니다. 드릴링 시간의 증가는 드릴링 비용을 증가시키는 데 중요한 역할을 합니다. 드릴링 시간을 줄이는 솔루션 중 하나는 드릴링 속도를 최적화하는 것입니다. 최적의 시간에 우물을 시추하면 시간이 단축되어 시추 비용이 절감됩니다. 드릴링 속도는 다양한 요인에 따라 달라지며, 그 중 일부는 제어 가능하고 일부는 제어할 수 없습니다. 본 연구에서는 시추 작업 계획에 매우 중요한 침투율(ROP)을 예측하기 위해 여러 가지 스마트 모델과 상관 관계를 제안했습니다. 이란 남부 지역의 한 현장에서 수집한 5040개의 실제 데이터 포인트가 사용되었습니다. ROP는 Radial Basis Function, DT(Decision Tree), LSSVM(Least Square Vector Machine) 및 MLP(Multilayer Perceptron)를 사용하여 모델링되었습니다. MLP 훈련에는 BRA(Bayesian Regularization Algorithm), Scaled Conjugate Gradient Algorithm 및 Levenberg-Marquardt Algorithm이 사용되었고 DT에는 Gradient Boosting(GB)이 사용되었습니다. 개발된 모델의 정확성을 평가하기 위해 그래픽 기술과 통계 기술이 모두 사용되었습니다. 그 결과, R2가 0.977인 DT-GB 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, R2가 각각 0.971, 0.969인 LSSVM과 MLP-BRA가 그 뒤를 이었습니다. 그 외에도 제안된 경험적 상관관계는 단순함에도 불구하고 허용 가능한 정확도를 가지고 있습니다. 또한 민감도 분석에서는 깊이와 펌프 압력이 ROP에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 또한, 레버리지 접근법은 개발된 DT-GB 모델이 통계적으로 타당하고 데이터의 약 1%가 모델의 적용 범위를 벗어나는 것으로 의심되는 것으로 승인되었습니다.

석유 산업, 특히 시추 산업이 직면한 가장 중요한 문제 중 하나는 시추 비용이며, 최근 수십 년 동안 많은 관심을 끌었습니다. 많은 요인이 시추 비용에 영향을 미칠 수 있으며, 그 중 가장 중요한 것은 유정의 시추 시간으로, 이로 인해 시추 비용이 몇 배로 늘어날 수 있습니다. 따라서 드릴링 시간을 줄이는 것은 드릴링 엔지니어의 가장 중요한 목적 중 하나입니다1,2,3. 즉, 드릴링 최적화의 주요 목표 중 하나는 총 시간을 줄이는 것입니다4. 이를 위해 최적의 드릴링 변수 선택(예: 적합한 드릴링 유체 유형 및 드릴 비트 선택)과 드릴링 중 회전 속도 및 비트의 무게와 같은 작동 매개변수를 최적화하기 위한 즉각적인 분석이라는 두 가지 방법이 제안되었습니다4.

드릴링 시간에 영향을 미치는 주요 요인은 침투율(ROP)5입니다. 따라서 ROP 모델의 정밀도가 중요합니다6. 드릴링 머드 특성, 형성 특성, 회전 속도 및 비트 특성2,7을 포함한 많은 매개변수가 드릴링 속도에 영향을 미칩니다. ROP에 영향을 미치는 주요 매개변수는 그림 1에 나와 있습니다. 이러한 매개변수 중 일부는 지층 특성과 같이 제어할 수 없으며, 굴착 이수 특성과 같은 다른 매개변수는 제어할 수 있습니다. 암석 강도, 분당 회전수(RPM), 비트 중량(WOB)과 같은 다양한 매개변수가 ROP에 미치는 영향을 개별적으로 연구하면 쉽게 조사할 수 있습니다8. 형성 암석의 일축 압축 강도가 증가하면 경화가 발생하여 침투 속도가 감소합니다8,9. 드릴링 매개변수는 드릴링 속도를 변경하기 위한 제어 가능한 요소이기도 합니다. 비트의 종류와 종류10, 비트의 핏과 형태는 드릴링 속도를 높이는 데 효과적입니다. RPM11을 높이면 연약한 지층에서 드릴링 속도가 증가하지만 단단한 지층에서는 직접적으로 눈에 띄지 않으며 낮은 회전 속도로 인해 드릴링 속도가 향상될 수 있습니다. 플라스틱 점도(PV), 진흙 중량(MW) 및 항복점(YP)과 같은 드릴링 이수의 유속 및 특성은 드릴링 절단을 표면으로 전달하는 머드의 능력을 결정합니다. 절단면의 표면 이송이 향상되어 절단 및 재연삭이 쌓이는 것을 방지하고 드릴링 속도를 높입니다. WOB는 암석의 종류에 따라 비트가 지층에 접촉하고 침투하는 정도를 결정하며 천공률을 높일 수 있지만, WOB는 천공률과 어느 정도 직접적인 관계가 있으므로 큰 영향을 미치지는 않습니다. 드릴링 속도12,13에 영향을 미칩니다. ROP를 예측하기 위해 많은 모델이 제안되었지만 실험실에서 또는 불완전한 현장 데이터를 사용하여 얻은 모델이므로 문제가 있습니다2,14. 즉, ROP에 대한 드릴링 변수의 영향은 아직 완전히 이해되지 않았습니다. 지금까지 드릴링 속도를 최적화하기 위해 다양한 방법이 제안되었지만 많은 매개 변수가 드릴링 속도에 영향을 미치기 때문에 효율적이고 포괄적인 모델 개발이 매우 어렵습니다. 반면에 이러한 매개변수 간의 복잡한 관계로 인해 포괄적인 모델이 부족합니다2,14.