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Dec 12, 2023

Efeito do tamanho da bolha na retrodifusão ultrassônica de nuvens de bolhas no contexto da detecção de chute de gás em furos de sondagem

Scientific Reports volume 13, Artigo número: 11825 (2023) Citar este artigo

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Detalhes das métricas

A detecção precoce do influxo de gás nos furos durante a perfuração é de interesse significativo para os operadores de perfuração. Vários estudos sugerem uma boa correlação entre retroespalhamento/atenuação de ultrassom e fração de volume de gás (GVF) em lamas de perfuração e, assim, propõem métodos para quantificação de GVF em furos de sondagem. No entanto, os estudos acima mencionados negligenciam a influência do tamanho das bolhas, que pode variar significativamente ao longo do tempo. Este artigo propõe um modelo para combinar teorias existentes para retroespalhamento de ultrassom a partir de bolhas dependendo de seu tamanho, viz. Espalhamento Rayleigh para bolhas menores e reflexão especular para bolhas maiores. O modelo proposto é demonstrado por meio de simulações e experimentos, onde o retroespalhamento de ultrassom é avaliado a partir de nuvens de bolhas de tamanhos variados. É mostrado que o tamanho e o número de bolhas influenciam fortemente a intensidade do retroespalhamento do ultrassom, e está correlacionado ao GVF apenas quando a distribuição do tamanho das bolhas é conhecida. A informação sobre o tamanho das bolhas é difícil de obter em condições de campo, causando a quebra desta correlação. Consequentemente, é difícil aplicar de forma confiável métodos baseados na retrodifusão de ultrassom e, por extensão, na sua atenuação, para a quantificação de GVF durante eventos de influxo em um poço. Estes métodos podem, no entanto, ser aplicados como detectores altamente sensíveis de bolhas de gás para GVF \(\ge\)1 vol\(\%\).

A perfuração de poços através da formação subterrânea é necessária para a extracção de hidrocarbonetos de reservatórios subterrâneos de petróleo e gás, para o desenvolvimento de recursos de energia geotérmica e para a captura e armazenamento de carbono. A pressão da lama de perfuração no poço é normalmente mantida a um nível ligeiramente mais elevado em comparação com a pressão da formação. No entanto, alguns eventos durante a perfuração podem fazer com que a pressão do poço caia abaixo da pressão de formação, causando influxo não intencional de fluido de formação no poço. Tais eventos são chamados de “kicks”, e a detecção precoce de kicks é muitas vezes crucial para operações de perfuração seguras. Na pior das hipóteses, uma resposta atrasada a um impulso pode evoluir para uma libertação descontrolada de hidrocarbonetos na superfície, conhecida como “explosão”.

A pressão e a temperatura da formação geralmente aumentam com a profundidade vertical e, para furos profundos, valores de 10.000 psi e 150 \(^{\circ }\)C não são incomuns. Nestas condições, o influxo de gás ou de condensados ​​de gás existe no estado supercrítico da matéria e, portanto, a sua massa e densidade estão mais próximas das dos seus estados líquidos. Os gases de influxo expandem-se em volume à medida que sobem pelo furo, em direção à superfície, à medida que a pressão e a temperatura caem abaixo dos seus pontos críticos. Dependendo da profundidade de perfuração, pode levar vários minutos para que o gás de influxo suba até este ponto onde pode tornar-se detectável nos parâmetros do processo de perfuração, se a quantidade de gás na lama for suficientemente grande. A baixa sensibilidade da detecção dificulta a capacidade dos operadores de poços de iniciar ações corretivas oportunas. A solubilidade do gás na lama de perfuração complica ainda mais este fenômeno1,2,3. Na perfuração de gás raso, onde a profundidade é tipicamente < 1000 m, o influxo de gás invade o furo diretamente no estado gasoso e mesmo uma pequena massa de influxo se manifesta como uma grande mudança no volume da lama de perfuração no furo. Consequentemente, o tempo entre o influxo real e a sua manifestação na superfície é muito curto, o que significa que os operadores de poços têm uma janela de tempo muito breve para realizar ações eficazes4. Portanto, a detecção precoce do influxo de gás na lama de perfuração durante a perfuração é de interesse significativo para os operadores de perfuração do ponto de vista da segurança e da eficiência da perfuração.

Os métodos atuais empregados no campo para detecção de chute de gás envolvem o monitoramento da vazão volumétrica da lama de perfuração de retorno, que aumentará continuamente se o gás estiver presente na lama de retorno. No entanto, a sensibilidade deste método é geralmente muito baixa. Outro método comum envolve a medição do fluxo de massa na linha de lama de retorno usando medidores de vazão Coriolis, mas requer que a linha de lama esteja totalmente carregada com gás para uma medição precisa5,6, implicando em baixa sensibilidade. A perfilagem avançada de lama usando cromatografia gasosa também é usada para detecção de chute de gás, entre outras coisas, pela análise da composição do gás na linha de retorno de lama7. Recentemente, técnicas de aprendizado de máquina foram desenvolvidas para uso em registros avançados de gases de lama para sua avaliação rápida8. Esses métodos, entretanto, são restritos ao uso na superfície, pois dependem de instrumentação sofisticada para análise. Isto pode levar a um atraso significativo nas informações, dependendo da profundidade do poço, do diâmetro e da taxa de circulação da lama de perfuração.

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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