DIRECTIONAL DRILLING WITH STOCHASTIC PATH OPTIMIZATION OF OPERATING PARAMETERS

• Main Authors: XUE, YUZHEN, DYKSTRA, JASON D
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 02.11.2021
• Subjects: EARTH DRILLING; EARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; FIXED CONSTRUCTIONS; MINING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR ASLURRY OF MINERALS FROM WELLS

A disclosed drilling method includes: obtaining a formation model representing formation properties to be encountered by a drilling assembly being steered towards a target; identifying at least one path-dependent drilling dynamics model for predicting the drilling assembly's response to one or more operating parameters; characterizing uncertainties associated with said formation model and said at least one drilling dynamics model, said characterizing yielding a probability density function for each uncertainty; representing an acceptable range for each of said one or more operating parameters as a probability density function; employing the probability density functions to determine random samples of said uncertainties and of said one or more operating parameters; applying a cost function to the random samples to determine an expected cost as a function said one or more operating parameters; and displaying the randomly sampled operating parameters having a minimum expected cost as optimized operating parameters. Cette invention concerne un procédé de forage comprenant les étapes consistant à : obtenir un modèle de formation représentant des propriétés de formation devant être rencontrées par un ensemble de forage dirigé vers une cible ; identifier au moins un modèle de dynamique de forage dépendant du trajet pour prédire la réponse de l'ensemble de forage à un ou plusieurs paramètres d'opération ; caractériser des incertitudes associées audit modèle de formation et audit/auxdits modèle(s) de dynamique de forage, ladite caractérisation donnant une fonction de densité de probabilité pour chaque incertitude ; représenter une plage acceptable pour chacun desdits paramètres d'opération en tant que fonction de densité de probabilité ; utiliser les fonctions de densité de probabilité pour déterminer des échantillons aléatoires desdites incertitudes et desdits paramètres d'opération ; appliquer une fonction de coût aux échantillons aléatoires pour déterminer un coût prévu en fonction desdits paramètres d'opération ; et afficher les paramètres d'opération échantillonnés de manière aléatoire ayant un coût prévu minimal en tant que paramètres d'opération optimisés.