시추공의 가스 킥 감지와 관련하여 기포 구름의 초음파 후방 산란에 기포 크기가 미치는 영향

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 11825(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

시추 작업 중 시추공으로의 가스 유입을 조기에 감지하는 것은 시추 작업자의 중요한 관심사입니다. 여러 연구에서는 시추 이수에서 초음파 후방 산란/감쇠와 가스 부피 분율(GVF) 사이의 좋은 상관관계를 제시하고 이를 통해 시추공에서 GVF를 정량화하는 방법을 제안합니다. 그러나 앞서 언급한 연구에서는 시간이 지남에 따라 크게 달라질 수 있는 거품 크기의 영향을 무시했습니다. 본 논문에서는 기포의 크기에 따른 초음파 후방산란에 대한 기존 이론을 결합한 모델을 제안합니다. 더 작은 기포에는 레일리 산란, 더 큰 기포에는 정반사. 제안된 모델은 다양한 기포 크기의 기포 구름으로부터 초음파 후방 산란을 평가하는 시뮬레이션과 실험을 사용하여 시연됩니다. 기포의 크기와 수는 초음파 후방 산란 강도에 큰 영향을 미치며 기포 크기 분포가 알려진 경우에만 GVF와 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다. 기포 크기에 대한 정보는 현장 조건에서 얻기 어렵기 때문에 이러한 상관관계가 무너집니다. 결과적으로 시추공에서 유입 이벤트 동안 GVF의 정량화를 위해 초음파 후방 산란 및 감쇠를 기반으로 하는 방법을 안정적으로 적용하는 것이 어렵습니다. 그러나 이러한 방법은 GVF \(\ge\)1 vol\(\%\)에 대한 매우 민감한 기포 검출기로 적용될 수 있습니다.

지하 석유 및 가스 저장소에서 탄화수소를 추출하고, 지열 에너지 자원을 개발하고, 탄소 포집 및 저장을 위해서는 지하 형성을 통한 시추공 드릴링이 필요합니다. 시추공 내 드릴링 머드의 압력은 일반적으로 지층 압력에 비해 약간 높은 수준으로 유지됩니다. 그러나 시추 중 일부 사건으로 인해 시추공 압력이 지층 압력 아래로 떨어져 의도치 않게 지층 유체가 시추공으로 유입될 수 있습니다. 이러한 이벤트를 "킥"이라고 하며, 안전한 드릴링 작업을 위해서는 조기 킥 감지가 중요한 경우가 많습니다. 최악의 경우 발차기에 대한 지연된 반응은 "분출"이라고 알려진 표면에서 통제할 수 없는 탄화수소 방출로 확대될 수 있습니다.

지층 압력과 온도는 일반적으로 수직 깊이에 따라 증가하며 깊은 시추공의 경우 10,000psi 및 150\(^{\circ }\)C 값이 일반적입니다. 이러한 조건에서 유입되는 가스 또는 가스 응축물은 초임계 상태의 물질에 존재하므로 질량과 밀도가 액체 상태에 더 가깝습니다. 유입 가스는 압력과 온도가 임계점 아래로 떨어지면서 시추공 위로 올라가 표면을 향해 부피가 팽창합니다. 천공 깊이에 따라, 유입 가스가 이 지점까지 상승하여 천공 공정 매개변수에서 감지할 수 있는 지점까지 상승하는 데 몇 분이 걸릴 수 있습니다(진흙에 있는 가스의 양이 충분히 큰 경우). 감지 감도가 낮으면 유정 운영자가 적시에 시정 조치를 시작하는 능력이 저하됩니다. 드릴링 머드의 가스 용해도는 이 현상을 더욱 복잡하게 만듭니다1,2,3. 일반적으로 깊이가 1000m 미만인 얕은 가스 시추에서 유입 가스는 가스 상태로 시추공에 직접 침입하며, 유입량이 적더라도 시추공 내 시추 이수 부피의 큰 변화로 나타납니다. 결과적으로 실제 유입과 표면의 발현 사이의 시간은 매우 짧습니다. 이는 유정 운영자가 효과적인 조치를 수행할 수 있는 시간이 매우 짧다는 것을 의미합니다4. 따라서 시추 중에 시추 이수로의 가스 유입을 조기에 감지하는 것은 안전 및 시추 효율성 관점에서 시추 작업자에게 중요한 관심사입니다.

가스 킥 감지를 위해 현장에서 사용되는 현재 방법에는 반환 드릴링 머드의 체적 유량을 모니터링하는 것이 포함되며, 이는 반환 머드에 가스가 존재하는 경우 꾸준히 증가합니다. 그러나 이 방법의 민감도는 일반적으로 매우 낮습니다. 또 다른 일반적인 방법은 코리올리스 유량계를 사용하여 리턴 머드 라인의 질량 유량을 측정하는 것입니다. 그러나 정확한 측정을 위해서는 머드 라인에 가스가 완전히 로드되어야 하므로 감도가 낮습니다. 가스 크로마토그래피를 사용한 고급 머드 로깅은 무엇보다도 머드 회수 라인7의 가스 구성 분석을 통한 가스 킥 감지에도 사용됩니다. 최근에는 신속한 평가를 위해 고급 진흙가스 기록에 사용하기 위한 기계 학습 기술이 개발되었습니다8. 그러나 이러한 방법은 분석을 위해 정교한 장비에 의존하기 때문에 표면에서의 사용으로 제한됩니다. 이로 인해 유정 깊이, 직경 및 시추 이수의 순환 속도에 따라 정보가 크게 지연될 수 있습니다.

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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