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Dec 12, 2023

ボーリング孔内でのガスキック検出における気泡雲からの超音波後方散乱に対する気泡サイズの影響

Scientific Reports volume 13、記事番号: 11825 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

掘削中のボーリング孔へのガス流入を早期に検出することは、掘削オペレーターにとって非常に興味深いことです。 いくつかの研究は、超音波後方散乱/減衰と掘削泥水中のガス体積分率 (GVF) の間に良好な相関関係があることを示唆しており、それによってボーリング孔内の GVF を定量化する方法が提案されています。 ただし、前述の研究では、時間の経過とともに大きく変化する可能性がある気泡サイズの影響が無視されています。 この論文では、気泡からの超音波後方散乱に関する既存の理論を気泡のサイズに応じて組み合わせるモデルを提案します。 小さな気泡の場合はレイリー散乱、大きな気泡の場合は鏡面反射です。 提案されたモデルは、さまざまなサイズの気泡の気泡雲から超音波後方散乱が評価されるシミュレーションと実験を使用して実証されます。 気泡のサイズと数は超音波後方散乱強度に強く影響し、気泡のサイズ分布がわかっている場合にのみ GVF と相関することが示されています。 気泡のサイズに関する情報は現場の状況では取得することが難しく、この相関関係が崩れてしまいます。 したがって、超音波後方散乱、ひいてはその減衰に基づく方法を、ボーリング孔内での流入イベント中の GVF の定量化に確実に適用することは困難です。 ただし、これらの方法は、GVF \(\ge\)1 vol\(\%\) の気泡の高感度検出器として適用できます。

地下層にボーリング孔を掘削することは、地下の石油やガスの貯留層から炭化水素を抽出し、地熱エネルギー資源を開発し、炭素を回収して貯蔵するために必要です。 ボーリング孔内の掘削泥水の圧力は、通常、地層の圧力と比較してわずかに高いレベルに維持されます。 しかし、掘削中のいくつかの事象により、ボーリング孔の圧力が地層の圧力よりも低下し、地層流体がボーリング孔内に意図せず流入する可能性があります。 このような現象は「キック」と呼ばれ、安全な掘削作業にはキックの早期検出が多くの場合重要です。 最悪のシナリオでは、キックに対する反応の遅れがエスカレートして、「ブローアウト」として知られる、表面での制御不能な炭化水素の放出が発生する可能性があります。

一般に地層の圧力と温度は垂直方向の深さに応じて増加し、深いボーリング孔では 10,000 psi や 150 \(^{\circ }\)C という値になることも珍しくありません。 これらの条件下では、流入するガスまたはガス凝縮物は物質の超臨界状態で存在するため、その質量と密度は液体状態の質量と密度に近づきます。 流入ガスは、圧力と温度が臨界点を下回ると、ボーリング孔を上昇して地表に向かって体積が膨張します。 掘削の深さに応じて、泥中のガスの量が十分に多い場合、流入ガスが掘削プロセスパラメータで検出可能になるポイントまで上昇するまでに数分かかる場合があります。 検出感度が低いため、油井オペレーターが適時に是正措置を開始することができなくなります。 掘削泥水中のガスの溶解度は、この現象をさらに複雑にします1、2、3。 通常、深さが 1000 m 未満の浅いガス掘削では、流入ガスがガス状態でボーリング孔に直接侵入し、たとえ少量の流入ガスであっても、ボーリング孔内の掘削泥の体積の大きな変化として現れます。 その結果、実際の流入から地表に現れるまでの時間は非常に短く、これは坑井のオペレーターが効果的な行動を実行するための時間枠が非常に短いことを意味します4。 したがって、掘削中の掘削泥水へのガス流入を早期に検出することは、安全性と掘削効率の観点から掘削オペレータにとって非常に重要です。

ガスキック検出の分野で現在採用されている方法には、返送泥水の体積流量を監視することが含まれており、返送泥水にガスが存在すると、その体積流量は着実に増加します。 ただし、この方法の感度は通常非常に低いです。 もう 1 つの一般的な方法には、コリオリ流量計を使用した戻り泥水ラインの質量流量測定が含まれますが、正確な測定のためには泥水ラインにガスが完全に充填されている必要があり 5,6、感度が低いことを意味します。 ガスクロマトグラフィーを使用した高度な泥検層は、特に泥戻りライン内のガスの組成分析によるガスキック検出にも使用されます7。 最近、高度な泥ガスログを迅速に評価するために機械学習技術が開発されました8。 ただし、これらの方法は分析に高度な機器を使用するため、地表での使用に限定されます。 このため、坑井の深さ、直径、掘削泥水の循環速度によっては、情報に大幅な遅れが生じる可能性があります。

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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