前沿技术 | 一款名为Synapse的监测神器

小斯话Synapse

01

Synapse钻头内置振动测量仪-忠实记录”战斗”的“战地记者”

Synapse传感器模块安装于钻头接头部位(如图),用于收集钻头钻进过程的各项振动数据。它的无磁组件可防止钻具组合内部的磁干扰,且不增加钻具组合总长。入井前根据实际工况预设置睡眠模式+钻进模式+加密测量模式,使数据采集更加高效、更有针对性。

02

数据精加工-定位钻井系统表现瓶颈,对症下药

Synapse数据解释和钻井性能优化服务使用钻头内置测量仪收集到的数据来评估钻井系统的性能。根据客户的要求,可以对数据进行快速处理,以更好地了解井下事件并确定钻进性能限制因素。

通过Synapse数据,斯伦贝谢专家可以评估BHA钻井效率,并在24-48小时内反馈综合数据解释报告。据此可快速制定和调整钻井参数,从而进一步优化钻井参数,提高井下作业的整体效率。此外,这些数据还有助于减少井下工具故障率,评估钻具组合设计合理性以及优化钻头选择。

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Synapse产品示意图  

小斯讲应用

Synapse

案例一

坐标
Permian 盆地,美国,北美,陆地

总结
使用来自Synapse的数据,Permian钻进过程中选用了更具攻击性的钻头,将ROP提高了30%,进尺从1,800英尺增加到4,000英尺以上

01

燧石层导致严重的钻头损坏

客户面临一个挑战,要钻穿7,000英尺厚的燧石。这种坚硬的地层会导致ROP降低,并且需要使用多只钻头,频繁起下钻。钻头严重磨损或崩齿很常见。为了减少起下钻延长钻头寿命,客户希望对钻头位置的钻进动态有更好的了解。

02

评估钻井系统性能

通过Synapse服务,斯伦贝谢专家为客户定制了收集数据的方案和可视化的数据解释,以更好地了解井下事件并确定参数局限性。通过数据解释结果可识别粘滑的严重程度,冲击和震动水平,以及有效钻井参数。纤薄的设计可将其放置在PDC和牙轮钻头内部。

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Synapse服务数据及时匹配井下和地面录井数据  

03

分析数据以改善ROP和进尺

使用Synapse服务,客户尝试了两种不同的BHA。

分析表明,第二套BHA钻入Brushy Canyon地层和First Bone Spring地层的最大横向冲击和轴向冲击分别超过250G和180G,分别比第一套BHA高222%和185%。数据还表明,第二轮试验中粘滑并未降低。

第一轮试验分析表明,降低rpm和增加WOB会显着降低冲击水平,并改善在Brushy Canyon地层的ROP,同时极大的提高了单趟钻进尺。客户将这些经验应用于另一口井,并选用了攻击性更强的钻头钻入了First Bone Spring地层。结果,ROP提高了30%,并且单趟钻进尺从1,800英尺增加到4,000英尺。

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Synapse数据与井下、地面数据和地层深度信息匹配  

Synapse

案例二

坐标
塔里木盆地,中国,亚洲,陆地

总结
使用来自Synapse的数据,巨厚砾石层钻进过程中收集了不同钻具组合钻头处震动等级,验证井下减震工具的有效性,为后期BHA改型提供数据支撑。

01

巨厚砾石层制约山前井提速

客户面临一个挑战,长期以来,塔里木盆地山前巨厚砾石层一直是制约山前井提速的难题之一。在塔里木油田加快产能建设的背景下,这一世界级难题更为凸显。十三五之后,库车山前勘探开发加速。大段砾石层成为制约全井筒提速的瓶颈,钻完井周期依然偏高,再提速已成为勘探开发对钻完井最迫切的需求。

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库车山前巨厚砾石层实钻岩屑  

02

分析数据以优化钻具组合

砾石岩性以变质岩、火成岩和石英为主,高含石英,抗压强度高,可钻性差,研磨性强,钻井设计与选型困难。受岩性及胶结物影响,砾石层非均质性强,钻进过程中钻具震动剧烈,钻头崩齿损坏严重,单只钻头进尺短,起下钻频繁。

现有监测技术,无法完整刻画出钻进过程中井底设备的震动状态,也无法量化新型井下减震工具减震效果。

通过Synapse服务,试验2套不同的BHA,同时测试斯伦贝谢Shock Sub减震器(Shock Sub可有效抑制钻进过程中钻具上的震动,保护钻具组合及地面设备,提高了ROP及单趟钻进尺,减少频繁起下钻)。

对比不同的BHA及钻井参数,量化了Shock Sub减震器的减震范围,同时提出了一条钻井参数改进意见。对于日后不同类型减震器测试及推广提供数据支持。优化后的BHA,对比邻井实现单趟提高119%,机速提高38%,提速效果明显。

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未成岩段钻头平均指标对比  

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库车山前巨厚砾石层实钻钻头对比(早期使用:左, 试验优化:右) 

小斯述总结

Synapse作为一个便携式集成化工具,可掌握井底最真实的近钻头数据,实现无零长记录,最快24小时内给予数据解释反馈,为下一步优化钻井作业提供强有力的支持。



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官网:www.slb.com


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