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Dec 12, 2023

Effetto della dimensione delle bolle sulla retrodiffusione degli ultrasuoni dalle nuvole di bolle nel contesto del rilevamento dei colpi di gas nei pozzi di trivellazione

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 11825 (2023) Citare questo articolo

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Il rilevamento tempestivo dell'afflusso di gas nei pozzi trivellati durante la perforazione è di notevole interesse per gli operatori di perforazione. Diversi studi suggeriscono una buona correlazione tra la retrodiffusione/attenuazione degli ultrasuoni e la frazione volumetrica del gas (GVF) nei fanghi di perforazione, e quindi propongono metodi per la quantificazione del GVF nei pozzi di trivellazione. Tuttavia, gli studi sopra menzionati trascurano l’influenza della dimensione delle bolle, che può variare significativamente nel tempo. Questo articolo propone un modello per combinare le teorie esistenti sulla retrodiffusione degli ultrasuoni dalle bolle a seconda della loro dimensione, vale a dire. Diffusione di Rayleigh per bolle più piccole e riflessione speculare per bolle più grandi. Il modello proposto viene dimostrato utilizzando simulazioni ed esperimenti, in cui la retrodiffusione degli ultrasuoni viene valutata da nuvole di bolle di varie dimensioni. È stato dimostrato che la dimensione e il numero delle bolle influenzano fortemente l'intensità della retrodiffusione degli ultrasuoni ed è correlato alla GVF solo quando è nota la distribuzione delle dimensioni delle bolle. Le informazioni sulla dimensione delle bolle sono difficili da ottenere in condizioni reali, causando la rottura di questa correlazione. Di conseguenza, è difficile applicare in modo affidabile metodi basati sulla retrodiffusione degli ultrasuoni, e per estensione sulla sua attenuazione, per la quantificazione della GVF durante gli eventi di afflusso in un pozzo. Questi metodi possono tuttavia essere applicati come rilevatori altamente sensibili di bolle di gas per GVF \(\ge\)1 vol\(\%\).

La perforazione di pozzi attraverso la formazione del sottosuolo è necessaria per l'estrazione di idrocarburi dai giacimenti di petrolio e gas sotterranei, per lo sviluppo di risorse energetiche geotermiche e per la cattura e lo stoccaggio del carbonio. La pressione del fango di perforazione nel pozzo viene solitamente mantenuta ad un livello leggermente superiore rispetto alla pressione di formazione. Tuttavia, alcuni eventi durante la perforazione possono far sì che la pressione del foro scenda al di sotto della pressione di formazione, provocando un afflusso involontario di fluido di formazione nel foro. Tali eventi sono chiamati “calci” e il rilevamento tempestivo dei calci è spesso cruciale per la sicurezza delle operazioni di trivellazione. Nello scenario peggiore, una risposta ritardata a un calcio può degenerare in un rilascio incontrollato di idrocarburi in superficie, noto come “blowout”.

La pressione e la temperatura della formazione generalmente aumentano con la profondità verticale e, per i pozzi profondi, valori di 10.000 psi e 150 \(^{\circ }\)C non sono rari. In queste condizioni, l'afflusso di gas o gas condensati avviene nello stato supercritico della materia, e quindi la loro massa e densità sono più vicine a quelle dello stato liquido. I gas in ingresso si espandono di volume mentre risalgono il pozzo, verso la superficie, mentre la pressione e la temperatura scendono al di sotto dei punti critici. A seconda della profondità di perforazione, possono essere necessari diversi minuti affinché il gas affluente salga fino al punto in cui può diventare rilevabile nei parametri del processo di perforazione, se la quantità di gas nel fango è sufficientemente grande. La bassa sensibilità del rilevamento ostacola la capacità degli operatori dei pozzi di avviare tempestive azioni correttive. La solubilità del gas nel fango di perforazione complica ulteriormente questo fenomeno1,2,3. Nella perforazione di gas poco profonda, dove la profondità è tipicamente < 1000 m, il gas affluente invade il pozzo direttamente allo stato gassoso e anche una piccola massa di afflusso si manifesta come un grande cambiamento di volume del fango di perforazione nel pozzo. Di conseguenza, il tempo che intercorre tra l’effettivo afflusso e la sua manifestazione in superficie è molto breve, il che significa che gli operatori del pozzo hanno una finestra temporale molto breve per attuare azioni efficaci4. Pertanto, il rilevamento tempestivo dell'afflusso di gas nel fango di perforazione durante la perforazione è di notevole interesse per gli operatori di perforazione dal punto di vista della sicurezza e dell'efficienza della perforazione.

Gli attuali metodi impiegati sul campo per il rilevamento dei gas kick implicano il monitoraggio della portata volumetrica del fango di perforazione di ritorno, che aumenterà costantemente se nel fango di ritorno è presente gas. Tuttavia, la sensibilità di questo metodo è solitamente molto bassa. Un altro metodo comune prevede la misurazione del flusso di massa nella linea del fango di ritorno utilizzando misuratori di portata Coriolis, ma richiede che la linea del fango sia completamente carica di gas per una misurazione accurata5,6, il che implica una bassa sensibilità. La registrazione avanzata del fango mediante gascromatografia viene utilizzata anche per il rilevamento dei gas kick, tra le altre cose, mediante l'analisi della composizione del gas nella linea di ritorno del fango7. Recentemente sono state sviluppate tecniche di apprendimento automatico da utilizzare su log avanzati di gas di fango per una loro rapida valutazione8. Questi metodi, tuttavia, sono limitati all'uso in superficie poiché si basano su sofisticate strumentazioni per l'analisi. Ciò può portare a un ritardo significativo nelle informazioni a seconda della profondità del pozzo, del diametro e della velocità di circolazione del fango di perforazione.

500 bubbles on average, this approach would require a model containing several tens of thousands of point scatterers. The computation time for each simulation would then be very high. Further, a large number of simulations are required for various gas volume fractions (GVF) and bubble sizes, with each set of conditions to be repeated several times for statistical soundness. Consequently, the total simulation time would be prohibitively high. We utilize an alternative strategy to significantly reduce the model complexity. Instead of geometrically arranging several point scatterers to emulate a single bubble, we model every bubble as a single scatterer and modify their reflection coefficients according to their size. Field II utilizes the Born approximation wherein the effects due to the scatterers’ position relative to each other are not considered. The bubble cloud in the simulation model is in the form of a 10 mm thick slice at distance of 30 mm from the transducer wherein the bubbles are uniformly distributed in space. The scattering of bubbles much smaller than the wavelength can be described as Rayleigh scattering, and this can be modelled as described by Medwin et al.34,/p>=\lambda /10\). The peak observed at \(a=\)7.52 \(\mu\)m, in Fig. 3 corresponds to the resonance frequency of the bubble (\(f_R\) in Eq. (4)), also called as the Minnaert frequency. It must be noted that these values would change for downhole conditions in a borehole, but the general principles discussed in this paper would still be valid. This would also hold for other applications with different fluid combinations and working conditions within the scope of assumptions made herein./p>\lambda /10\) are used in our model. However, it is not common to observe specular scattering unless the bubble sizes are \(>\lambda\). This does not seem to significantly affect the observations made in this paper, considering that we observe very similar results in both simulations and experiments. Including another theory in the model e.g. Mie scattering for bubble sizes between \(\lambda /10\) and \(<\lambda\) could increase the accuracy of the model for certain applications./p>

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