CN105612307A - 弃井用方法和设备 - Google Patents
弃井用方法和设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105612307A CN105612307A CN201380079085.0A CN201380079085A CN105612307A CN 105612307 A CN105612307 A CN 105612307A CN 201380079085 A CN201380079085 A CN 201380079085A CN 105612307 A CN105612307 A CN 105612307A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- well
- abandoned
- cost
- estimation
- discarded
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 30
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 29
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 claims description 10
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 9
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 2
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims 8
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 6
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 239000004568 cement Substances 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 241001139376 Allas Species 0.000 description 1
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 241001168730 Simo Species 0.000 description 1
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000005864 Sulphur Substances 0.000 description 1
- 241000425571 Trepanes Species 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 101150053888 allA gene Proteins 0.000 description 1
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 1
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 1
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 1
- 238000007728 cost analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 1
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 description 1
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 1
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 238000000275 quality assurance Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 238000010977 unit operation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B29/00—Cutting or destroying pipes, packers, plugs or wire lines, located in boreholes or wells, e.g. cutting of damaged pipes, of windows; Deforming of pipes in boreholes or wells; Reconditioning of well casings while in the ground
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06314—Calendaring for a resource
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Geophysics (AREA)
Abstract
系统和方法便于弃井程序且使弃井程序自动化。在实施方案中，将多个井的井场数据分类成井类型。根据全体的所述多个井来确定包括每个类型的井的井检查集合。采集每个井类型的检查数据，包括环境、法规和井状况数据。将所述检查数据外推至整个现场具有类似类型的井并对所述检查数据进行分析。所述分析可包括确定弃井活动的最佳序列，和用于废弃每个井、每个类型的所有井和所述整个井场的成本的估计。在实施方案中，执行风险评定分析且风险评定分析可包括分析可能改变废弃所述井场的所述成本或弃井活动的序列的因素。
Description
背景
在成熟的油气田等中，弃井是每个井最终会发生的不可避免的程序。这个程序可能是繁琐的、耗时的、昂贵的且容易出错的。在弃井期间，可以评审整个井的储量。这种评审可能包括将大量的时间花费在评估个别井，以便确定弃井解决方案的适当的程序和要求。
附图简述
在不一定按比例绘制的附图中，相似标号可以描述不同视图中的类似组件。具有不同字母后缀的相似标号可以表示类似组件的不同例子。附图以实例方式而非限制性的方式大体图示本文献中论述的各种实施方案。
图1是图示根据一些实施方案的弃井估计程序的实例方法的流程图。
图2是图示根据一些实施方案的井评定程序的实例方法的流程图。
图3是图示根据一些实施方案的井环境评定程序的实例方法的流程图。
图4是图示根据一些实施方案的弃井调度程序的实例方法的流程图。
图5是图示上面可以执行本文中论述的技术中的任何一种或多种的实例机器的框图。
实例实施方案的描述
需要对加快和简化井流废弃过程提供指导的方法、系统和工作流程程序。举例来说，识别现场或区域中的井的子集的主导模式，且将那些模式应用于整个井储量，或其选定的一部分上。可以调整废弃过程且将其应用于任何地理位置的任何井场。另外，可预测的和可重复的方法对弃井程序和时间/成本估计的应用将帮助对准客户预期与弃井研究和弃井活动的可交付成果。
弃井研究可以提供逻辑过程，其可以包括多个段，诸如各种形式的数据筛选、条件识别、一般解决方案产生和初步分析，和可能的其它分析段。研究可以提供弃井执行计划的详细报告结束。
数据筛选是可能涉及从将考虑进行废弃的井的列表中收集和筛选适当信息的初始段。数据收集可以提供关于井场废弃项目的重要信息。然而，数据筛选是耗时的，且在可靠的数据(例如)在井状况可能已随时间改变的成熟井场中是稀少的时候可以是困难的。数据筛选将包括与一个或多个储层性质或性能指示有关的数据，诸如(例如)从井的列表中的井的一些或全部采集孔隙压力/裂隙梯度数据、岩性柱和生产速率。
状况识别包括评审井状况以识别将影响设备、时间和成本要素的因素，诸如机械问题、水泥胶结验证，和可能影响弃井工作流程的其它井特定参数。因此，这种状况验证可以包括(例如)环形水泥胶结的验证、环境状况检验、完井方法检验、放置和体积要求检验、物理水泥要求的确定、井控制压力要求的确定和水区、烃类和硫磺区的识别中的任何一个或多个；且这些操作可以个别地、按顺序或同时执行。
一般解决方案产生可以开始于基于所识别的状况来构建一个或多个建议的废弃示意图和推荐的活动的程序。在一些实例中，最初的同行评审过程可以被用来确保质量保证和质量控制。弃井问题的一般解决方案的产生还可以用作对准研究与客户的预期的点。举例来说，确定一个或多个井是否具有良好胶结或井是否需要修复、确定一个或多个井的废弃过程是否需要钻机、确定任何识别的环境状况的适当的固井解决方案和完井方法以及确定具有足够体积的许多塞子可用都可以用来计算弃井活动的基本成本。
初步分析和决定段可以包括关于可能需要确认的设备可用性的决定。评审整个井储量的相似性，且将来自所分析的井的数据外推至整个井储量。举例来说，井可以在对于废弃需要钻机的那些井与可以在没有钻机的情况下实现废弃的那些井之间进行划分。初步分析还可以包括执行实地考察以从将被废弃的井的总数的子集中收集井特定信息。接着可以在具有相似的所识别的特性的剩余井上外推来自井的子集的井特定信息。
详细研究的发展可以包括识别所需的特定设备，例如，对于废弃程序可能是必要的钻机的类型。另外，基于井特定信息、所识别的特性和外推的数据来执行废弃持续时间估计和成本分析。
提供者协调阶段可以包括评审时间线和资源对各种弃井提供者的可用性(例如，产品服务线(PSL)以便建立和推荐现实的废弃序列。在废弃过程的整个执行期间，可以优化操作以便减少总废弃时间。
一个最后可交付阶段可以包括向客户(例如，井所有者)呈现最终报告草案以供评审和额外反馈。接着可以并入有任何最终反馈并产生最终报告。最后，弃井过程的执行可以在执行废弃研究和调查结果的详细评审之后开始。
图1是图示根据一些实施方案的弃井估计程序100的实例方法的流程图。在102处，废弃估计系统可以获得现场位置和信息。在实例中，井数据可以从井数据的现有数据库收集或由井场的检查员录入至处理系统中。现场位置和信息可以包括任一种或两种地理区域(例如，北海、墨西哥湾等)或精确的地理位置，诸如纬度和经度坐标。
在104处，废弃估计系统可以从现场信息中选择检查的井集合。选择可以基于指定数目或百分比的井的随机取样，由用户手动录入(例如，基于与井所有者的双方协议或井所有者的特定请求)，或手动选择和自动取样的组合。
在106处，废弃估计系统可以获得详细的井数据。详细的井数据可以包括例如井历史、井维修历史、岩性、井号、井示意图、井类型，或可以影响或通知弃井过程的任何其它或额外信息。详细的井数据可以由废弃估计系统自动从井信息的现有数据库检索，从单独的系统或数据库导入，或由用户基于一个或多个个别井的检查录入。
在108处，废弃估计系统分析现场信息和详细的井数据。分析可以包括将现场的井分类成两个或多个单独类别或类型。单独类别或类型可以基于例如每个个别井的位置、环境状况、复杂性和预期的废弃程序或资源。单独类别或类型中的每一个可以被限定为大体上含有对于废弃具有类似的时间和财务成本的井。
在110处，废弃估计系统可以将井数据外推至整个井场。外推可以包括将类别或类型指派给与获得详细数据的井具有类似的已知特性的个别井。举例来说，对于废弃需要钻机的所有井可以组合成第一类型，且所有无需钻机的井可以组合成第二类型。可以基于特定井的类型、状况或复杂性来对类型进一步细分。
在112处，废弃估计系统可以产生对现场的弃井成本估计。废弃成本估计可以包括对于每个类别或类型的井以及个别井是特定的细节。废弃成本估计可以包括且可以基于在弃井过程期间需要的各种阶段或活动。举例来说，单独的成本、工作持续时间和活动可以与弃井过程期间的储层废弃、中间废弃和井导管移除的阶段相关联。
尽管在图1的实例中连续地布置，但其它实例可以对操作重新排序，省略一个或多个操作，和/或使用多个处理器或组织成两个或多个虚拟机或子处理器的单个处理器来并行地执行两个或多个操作。此外，又其它实例可以将操作实现为一个或多个特定的互连硬件或集成电路模块，其中相关的控制和数据信号在模块之间进行传输并且通过模块进行传输。因此，任何过程流可以适用于软件、固件、硬件和混合实现方式。
图2是图示根据一些实施方案的井评定程序200的实例方法的流程图。井评定程序可以由一个或多个计算机系统执行。在202处，服务器可以接收与一系列井相关联的现场数据。现场和井数据可以存储在耦合至服务器的数据库中。服务器可以经由网络(例如，因特网)从一个或多个有线或无线装置接收现场数据或井数据。
在204处，服务器可以被配置用来根据现场数据识别井当中的一般状况。一般状况可以包括将影响设备、时间和成本要素的因素，诸如机械问题、每个井的位置、井类型、政府法规或要求、环境状况和可能影响弃井工作流程的其它井特定参数。
在206处，服务器可以被配置用来确定弃井的可能的一般解决方案。举例来说，可以确定一个或多个井是否具有良好胶结或是否需要修复，确定一个或多个井的废弃过程是否需要钻机，确定任何识别的环境状况的适当的固井解决方案和完井方法，以及废弃特定井类型可能需要的任何其它特定设备或过程。
在208处，服务器可以选择井以用于样本采集。样本采集可以包括对将被废弃的一个或多个井的详细分析。在另一实例中，样本采集可以基于获得井的最近调查和其状况的一个或多个井。服务器也可以被配置用来接收指定一个或多个井的输入，其将为详细的井研究的一部分。
在210处，检查员、废弃工程师或其它用户可以执行在208处选择的一个或多个井的详细研究。可以向服务器提供详细研究的结果以补充或更新数据库中的对应于一个或多个井的任何现有数据。
在212处，服务器可以分析详细的研究数据。分析可以将详细的研究数据与现场数据进行比较以便确定是否采集了足够的详细数据来通过将详细的研究数据抽象至详细的研究数据不可获得或未采集的任何井来创建足够的外推数据集。
任选地，在214处，服务器可以接收样本和研究数据的更新。举例来说，如果在212处，服务器确定采集的数据不足，或数据的质量或置信水平不足，那么服务器可以请求采集并提供补充的详细的研究数据。
在216处，服务器可以基于详细的研究数据执行现场信息的分析。分析可以包括将现场的井分类成两个或多个单独类别或类型。单独类别或类型可以基于例如每个个别井的位置、环境状况、复杂性和预期的废弃程序或资源。单独类别或类型中的每一个可以被限定为大体上含有对于废弃具有类似的时间和财务成本的井。分析可以包括将井数据外推至整个井场。外推可以包括将类别或类型指派给与获得详细数据的井具有类似的已知特性的个别井。举例来说，对于废弃需要钻机的所有井可以组合成第一类型，且所有无需钻机的井可以组合成第二类型。可以基于特定井的类型、状况或复杂性来对类型进一步细分。
在218处，服务器可以估计现场废弃的任何成本。成本估计可以包括对于每个类别或类型的井以及个别井是特定的细节。成本估计可以包括且可以基于在弃井过程期间需要的各种阶段或活动。举例来说，单独的成本、工作持续时间和活动可以与弃井过程期间的储层废弃、中间废弃和井导管移除的阶段相关联。
尽管在图2的实例中连续地布置，但其它实例可以对操作重新排序，省略一个或多个操作，和/或使用多个处理器或组织成两个或多个虚拟机或子处理器的单个处理器来并行地执行两个或多个操作。此外，又其它实例可以将操作实现为一个或多个特定的互连硬件或集成电路模块，其中相关的控制和数据信号在模块之间进行传输并且通过模块进行传输。因此，任何过程流可以适用于软件、固件、硬件和混合实现方式。
图3是图示根据一些实施方案的井环境评定程序300的实例方法的流程图。在实例中，程序300可以与图1的弃井估计程序100或图2的井评定程序200合并以便提供对一个或多个井的详细评定。
在302处，系统或用户可以确定适用的政府和地方法规。实例法规可以包括废弃井所需的物理水泥的所需放置或体积。在实例中，法规可以由满足或超过所有所需法规所需的符合水平组织。举例来说，如果地方法规比区域法规更严格，那么地方法规将用于成本和时间估计目的；类似地，如果区域法规比地方法规更严格，那么将使用区域法规。
在304处，可以确定任何环境状况(例如，海平面以下的井深度、标称波高等)。环境状况可以指示废弃特定井可能需要的设备、供应品或材料。举例来说，适当的固井解决方案的选择可以取决于确定的环境状况中的一个或多个。
在306处，可以识别执行废弃程序所需的任何一般设备。在308处，可以识别执行废弃程序所需的任何井特定设备。举例来说，井可以定位成使得将需要钻井机来安全地执行一个或多个废弃程序。
在310处，可以执行弃井活动的持续时间的估计。估计可以例如基于执行各种程序以废弃类似井所花费的时间量。估计还可以基于执行废弃程序中的一个或多个的特定设备或工人的可用性或可能可用性而划分成多个阶段。
在312处，可以执行风险评定分析。风险评定分析可以包括允许不可控制的因素，诸如天气，或不可预测的因素，诸如设备破坏、停工或工人、设备或供应品不可获得。
尽管在图3的实例中连续地布置，但其它实例可以对操作重新排序，省略一个或多个操作，和/或使用多个处理器或组织成两个或多个虚拟机或子处理器的单个处理器来并行地执行两个或多个操作。此外，又其它实例可以将操作实现为一个或多个特定的互连硬件或集成电路模块，其中相关的控制和数据信号在模块之间进行传输并且通过模块进行传输。因此，任何过程流可以适用于软件、固件、硬件和混合实现方式。
图4是图示根据一些实施方案的弃井调度程序400的实例方法的流程图。在实例中，程序400可以与图1的弃井估计程序100或图2的井评定程序200合并以便提供对一个或多个井或现场的废弃的时间表。
在402处，弃井系统可以确定废弃序列。举例来说，序列可以基于井的地理位置、个别井的一个或多个各种特性、井的生产输出、资源相对于一个或多个井的可用性，或其它因素。
在404处，弃井系统可以评审废弃序列以用于优化。优化可以包括将废弃程序之间的转变减到最小或将延迟的风险减到最小的任何活动或调整。举例来说，调度工人或承包者以在两个不同的井类型之间交替可以在工人或承包者正在对不处于转移中的井类型执行废弃功能时提供在类似类型的井之间转移设备的时间。
在406处，弃井系统可以评审废弃序列以用于优化。优化可以包括缩短执行废弃程序所需的时间或将延迟或其它时间消耗减到最小的任何活动或调整。
在408处，弃井系统可以评审废弃序列以用于将成本减到最小。成本减到最小可以包括整体上减少废弃过程的总成本，或废弃一个或多个特定井类型的成本的任何活动或调整。举例来说，可以对弃井序列排序，使得具有最低生产输出的井在具有较高生产输出的井之前废弃，进而将与维持较低生产井相关联的成本减到最小，同时使较高生产井的输出达到最大。
在410处，弃井系统可以建立弃井的时间表。时间表可以基于在406和408处执行的优化，以及从井操作者或所有者接收的任何输入偏好。
在412处，弃井系统可以更新弃井活动的时间表。可以响应于在弃井活动期间接收的更新的信息来执行更新，使得弃井时间表是基于对弃井系统可用的最新更新和最可靠的信息。
尽管在图4的实例中连续地布置，但其它实例可以对操作重新排序，省略一个或多个操作，和/或使用多个处理器或组织成两个或多个虚拟机或子处理器的单个处理器来并行地执行两个或多个操作。此外，又其它实例可以将操作实现为一个或多个特定的互连硬件或集成电路模块，其中相关的控制和数据信号在模块之间进行传输并且通过模块进行传输。因此，任何过程流可以适用于软件、固件、硬件和混合实现方式。
图5是图示上面可以执行本文中论述的技术(例如，方法)中的任何一种或多种的实例机器500的框图。在替代实施方案中，机器500可以作为独立装置操作，或可以连接(例如，联网)至其它机器。在联网部署中，机器500可以作为服务器机器、客户端机器或作为两者在服务器-客户端网络环境中操作。在实例中，机器500可以充当对等(P2P)(或其它分布式)网络环境中的对等机器。机器500可以是个人计算机(PC)、平板PC、个人数字助理(PDA)、移动电话、web设备或能够执行指定由该机器所采取的动作的指令(顺序地或其它方式)的任何机器。另外，尽管仅图示了单个机器，但术语“机器”也应当被理解为包括如下机器的任何集合，机器个别地或联合地执行用以执行本文中所论述的方法中的任何一种或多种的一个(或多个)指令集，诸如云计算、软件即服务(SaaS)、其它计算机集群配置。
如本文中论述的实例可包括逻辑或多个组件、模块或机构或可对其进行操作。模块是能够执行指定操作的有形实体并且可以某种方式配置或布置。在实例中，可将电路作为模块以指定方式布置(例如，布置在内部或相对于外部实体诸如其它电路布置)。在实例中，一个或多个计算机系统(例如，独立式客户端或服务器计算机系统)或一个或多个硬件处理器的全部或一部分可通过固件或软件(例如，指令、应用部分或应用)配置为操作来执行指定操作的模块。在实例中，软件可以驻留在(1)非暂时性机器可读介质上或(2)传输信号中。在实例中，软件在由模块的底层硬件执行时使硬件执行指定操作。
因此，应将术语“模块”理解为涵盖有形实体，其为物理上构建的、专门配置的(例如，硬连线的)或临时(例如，暂时)配置的(例如，经编程的)以用指定方式操作或执行本文中所描述的任何操作的一部分或全部的实体。考虑模块临时配置的实例，这些模块中的每一个均不需要在任何一个时刻实例化。举例来说，在模块包括使用软件配置的通用硬件处理器的情况下，可将通用硬件处理器在不同的时间配置为相应不同的模块。软件可相应地配置硬件处理器例如以在一个时刻构成特定模块并且在不同的时刻构成不同的模块。
机器(例如，计算机系统)500可包括硬件处理器502(例如，处理单元、图形处理单元(GPU)、硬件处理器核心或其任意组合)、主存储器504和静态存储器506，其中的一些或全部可经由互联链路508(例如，总线、链路、互连件等)彼此通信。机器500可进一步包括显示装置510、输入装置512(例如，键盘)和用户界面(UI)导航装置514(例如，鼠标)。在实例中，显示装置510、输入装置512和UI导航装置514可以是触摸屏显示器。机器500可以另外包括大容量存储设备(例如，驱动单元)516、信号产生装置518(例如，扬声器)、网络接口装置520以及一个或多个传感器521，诸如全球定位系统(GPS)传感器、相机、录像机、罗盘、加速度计或其它传感器。机器500可包括输出控制器528，诸如串行(例如，通用串行总线(USB)、并行或者其他有线或无线(例如，红外线(IR))连接，以进行通信或控制一个或多个外围装置(例如，打印机、读卡器等)。
大容量存储设备516可包括上面存储有数据结构或指令524(例如，软件)的一个或多个集合的机器可读介质522，所述数据结构或指令体现本文中所描述的技术或功能中的任何一种或多种或由它们使用。指令524在由机器500执行期间，还可完全或至少部分地驻留在主存储器504内、静态存储器506内或硬件处理器502内。在实例中，硬件处理器502、主存储器504、静态存储器506或大容量存储设备516的一个或任意组合均可构成机器可读介质。
虽然机器可读介质522被图示为单个介质，但术语“机器可读介质”可以包括被配置用来存储一个或多个指令524的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓冲存储器和服务器)。
术语“机器可读介质”可包括能够存储、编码或携载由机器500执行并且使机器500执行本公开的技术中的任一种或多种的指令或者能够存储、编码或携载由此类指令使用或与其相关联的数据结构的任何有形介质。非限制性的机器可读介质的实例可以包括固态存储器，和用于存储数据结构或指令的光学和磁性介质；并且所有这些存储器装置和存储介质(无论是离散的还是与其它功能集成的，例如，作为高速缓冲存储器)表示非暂时性介质。机器可读介质的具体实例可包括：非易失性存储器，例如半导体存储器装置(例如，电可编程只读存储器(EPROM)，动态随机存取存储器(DRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM))和闪存装置；磁盘，诸如内部硬盘和可移动盘；磁-光盘；以及CD-ROM和DVD-ROM盘。
可使用多个传送协议(例如，帧中继、因特网协议(IP)、传输控制协议(TCP)、用户数据报协议(UDP)、超文本传送协议(HTTP)等)中的任一个经由网络接口装置520使用传输介质在通信网络526上进一步传输或接收指令524。实例通信网络可以包括局域网(LAN)、广域网(WAN)、分组数据网络(例如，互联网)、移动电话网络(例如，蜂窝式网络)、普通老式电话(POTS)网络以及无线数据网络(例如，电气与电子工程师学会(IEEE)802.11标准系列(已知为)、IEEE802.16标准系列(已知为))、对等(P2P)网络以及其它网络。在实例中，网络接口装置520可以包括一个或多个物理插孔(例如，以太网插孔、同轴插孔或电话插孔)或一根或多根天线以连接至通信网络526。在实例中，网络接口装置520可以包括多根天线以使用单输入多输出(SIMO)技术、多输入多输出(MIMO)技术或多输入单输出(MISO)技术中的至少一种进行无线通信。术语“传输介质”应当被理解为包括能够存储、编码或携载由机器500执行的指令的任何无形介质，并且包括数字或模拟通信信号或其他无形介质以有助于此类软件的通信。
Claims (21)
1.一种弃井方法，其包括：
在处理器处接收井场数据，所述井场数据定义井集合以用于废弃分析；
将所述井集合分类成至少两个井类型；
从所述井集合中选择井检查子集，所述井检查子集包括所述至少两个井类型中的每一个的至少一个井；
接收用于所述井检查子集中的每个井的检查数据；
通过所述处理器执行所述井检查数据的分析，所述分析包括将来自所述井检查子集的所述检查数据外推至所述井集合；以及
至少部分基于所述检查数据的所述分析来产生废弃所述井集合的成本的估计，废弃所述井集合的所述成本的所述估计在第一井类型的废弃成本与第二井类型的废弃成本之间有区别；
其中所述至少两个井类型包括具有第一废弃成本的第一井类型，所述第一废弃成本比第二井类型的第二废弃成本多。
2.如权利要求1所述的方法，其还包括：
接收对于所述至少两个井类型中的每一个是特定的状况数据；
其中产生废弃所述井集合的所述成本的所述估计是至少部分基于所述状况数据。
3.如权利要求1所述的方法，其还包括接收影响所述井集合的弃井活动集合的环境状况集合；
其中产生废弃所述井集合的所述成本的所述估计是至少部分基于所述环境状况集合。
4.如权利要求1所述的方法，其还包括计算所述井集合中的每个井的弃井活动的持续时间的估计。
5.如权利要求4所述的方法，其还包括确定所述井集合的弃井活动的初始序列。
6.如权利要求5所述的方法，其还包括对所述井集合的弃井活动的所述序列执行风险评定分析，所述风险评定分析包括分析可能改变废弃所述井集合的所述成本的所述估计或弃井活动的所述初始序列的因素。
7.如权利要求6所述的方法，其还包括：
至少部分基于弃井活动的所述初始序列来确定弃井活动的优化序列；以及
确定所述井集合中的每个井的弃井活动的时间表，所述时间表至少部分是基于弃井活动的所述优化序列。
8.一种弃井系统，其包括：
现场数据采集模块，其被配置用来接收井场，所述井场数据包括井集合以用于废弃分析；
现场数据分析模块，其被配置用来将所述井集合分类成至少两个井类型，且从所述井集合中选择井检查子集，所述井检查子集包括所述至少两个井类型中的每一个的至少一个井；
井数据采集模块，其被配置用来接收用于所述井检查子集中的每个井的检查数据；
井分析模块，其被配置用来执行所述井检查数据的分析，所述分析包括将来自所述井检查子集的所述检查数据外推至所述井集合；
现场估计模块，其被配置用来至少部分基于所述检查数据的所述分析来产生废弃所述井集合的成本的估计，废弃所述井集合的所述成本的所述估计在第一井类型的废弃成本与第二井类型的废弃成本之间有区别；以及
用户界面，其耦合至所述现场数据采集模块、所述井数据采集模块和所述现场估计模块，所述用户界面被配置用来呈现废弃所述井集合的所述成本的所述估计；
其中所述至少两个井类型包括具有第一废弃成本的第一井类型，所述第一废弃成本比第二井类型的第二废弃成本多。
9.如权利要求8所述的弃井系统，其中所述现场数据采集模块被配置用来接收对于所述至少两个井类型中的每一个是特定的状况数据；以及
其中所述现场估计模块还被配置用来至少部分基于所述状况数据来产生废弃所述井集合的所述成本的估计。
10.如权利要求8所述的弃井产生系统，其中所述现场数据采集模块被配置用来接收影响所述井集合的弃井活动集合的环境状况集合；
其中所述现场估计模块还被配置用来至少部分基于所述环境状况集合来产生废弃所述井集合的所述成本的估计。
11.如权利要求8所述的弃井产生系统，其中所述现场估计模块还被配置用来计算所述井集合中的每个井的弃井活动的持续时间的估计。
12.如权利要求11所述的弃井产生系统，其中所述现场估计模块还被配置用来确定所述井集合的弃井活动的初始序列。
13.如权利要求12所述的弃井产生系统，其中所述现场估计模块还被配置用来对所述井集合的弃井活动的所述序列执行风险评定分析，所述风险评定分析包括分析可能改变废弃所述井集合的所述成本的所述估计或弃井活动的所述初始序列的因素。
14.如权利要求13所述的弃井产生系统，其中所述现场估计模块还被配置用来至少部分基于弃井活动的所述初始序列来确定弃井活动的优化序列，且确定所述井集合中的每个井的弃井活动的时间表，所述时间表至少部分是基于弃井活动的所述优化序列。
15.一种有形计算机可读介质，其包括在由处理器执行时使所述处理器执行包括以下各项的操作的指令：
接收井场数据，所述井场数据包括井集合以用于废弃分析；
将所述井集合分类成至少两个井类型，且从所述井集合中选择井检查子集，所述井检查子集包括所述至少两个井类型中的每一个的至少一个井；
接收用于所述井检查子集中的每个井的检查数据；
执行所述井检查数据的分析，所述分析包括将来自所述井检查子集的所述检查数据外推至所述井集合；
至少部分基于所述检查数据的所述分析来产生废弃所述井集合的成本的估计，废弃所述井集合的所述成本的所述估计在第一井类型的废弃成本与第二井类型的废弃成本之间有区别；以及
在显示器上呈现废弃所述井集合的所述成本的所述估计；
其中所述至少两个井类型包括具有第一废弃成本的第一井类型，所述第一废弃成本比第二井类型的第二废弃成本多。
16.如权利要求15所述的有形计算机可读介质，其中所述操作还包括：
接收对于所述至少两个井类型中的每一个是特定的状况数据；
其中废弃所述井集合的所述成本的所述估计的所述产生是至少部分基于所述状况数据。
17.如权利要求15所述的有形计算机可读介质，其中所述操作还包括：
接收影响所述井集合的弃井活动集合的环境状况集合；
其中废弃所述井集合的所述成本的所述估计的所述产生是至少部分基于所述环境状况集合。
18.如权利要求17所述的有形计算机可读介质，其中所述操作还包括计算所述井集合中的每个井的弃井活动的持续时间的估计。
19.如权利要求18所述的有形计算机可读介质，其中所述操作还包括确定所述井集合的弃井活动的初始序列。
20.如权利要求19所述的有形计算机可读介质，其中所述操作还包括对所述井集合的弃井活动的所述序列执行风险评定分析，所述风险评定分析包括分析可能改变废弃所述井集合的所述成本的所述估计或弃井活动的所述初始序列的因素。
21.如权利要求20所述的有形计算机可读介质，其中所述操作还包括：
至少部分基于弃井活动的所述初始序列来确定弃井活动的优化序列；以及
确定所述井集合中的每个井的弃井活动的时间表，所述时间表至少部分是基于弃井活动的所述优化序列。
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/US2013/065475 WO2015057232A1 (en) | 2013-10-17 | 2013-10-17 | Method and apparatus for well abandonment |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105612307A true CN105612307A (zh) | 2016-05-25 |
Family
ID=52828515
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201380079085.0A Pending CN105612307A (zh) | 2013-10-17 | 2013-10-17 | 弃井用方法和设备 |
Country Status (10)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10325330B2 (zh) |
| CN (1) | CN105612307A (zh) |
| AU (1) | AU2013403289B2 (zh) |
| CA (1) | CA2922422C (zh) |
| DE (1) | DE112013007507T5 (zh) |
| GB (1) | GB2537469B (zh) |
| MX (1) | MX2016002070A (zh) |
| RU (1) | RU2016105643A (zh) |
| SG (1) | SG11201601140UA (zh) |
| WO (1) | WO2015057232A1 (zh) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| MX2016002070A (es) | 2013-10-17 | 2016-08-17 | Landmark Graphics Corp | Metodo y aparato para abandono de pozos. |
| US11288609B2 (en) | 2018-12-04 | 2022-03-29 | Schlumberger Technology Corporation | Systems and methods for executing a plan associated with multiple equipment by using rule-based inference |
| US11808903B2 (en) | 2018-05-12 | 2023-11-07 | Schlumberger Technology Corporation | Seismic data interpretation system |
| CN112253090B (zh) * | 2020-10-14 | 2022-10-18 | 中海油田服务股份有限公司 | 一种多频电成像的数据参数反演方法和装置 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN2386190Y (zh) * | 1999-07-23 | 2000-07-05 | 大庆石油管理局第四采油厂 | 报废井工艺管柱 |
| US6266788B1 (en) * | 1998-07-01 | 2001-07-24 | Support.Com, Inc. | System and method for automatically categorizing and characterizing data derived from a computer-based system |
| US20030220742A1 (en) * | 2002-05-21 | 2003-11-27 | Michael Niedermayr | Automated method and system for determining the state of well operations and performing process evaluation |
| CN2656618Y (zh) * | 2003-11-01 | 2004-11-17 | 中国石化胜利油田有限公司采油工艺研究院 | 废弃井密封装置 |
| US20050263282A1 (en) * | 2002-08-14 | 2005-12-01 | Steven Jeffrey | Well abandonment apparatus |
| EP2363573A1 (en) * | 2010-02-24 | 2011-09-07 | Wild Well Control, Inc. | Sealant for forming durable plugs in wells and methods for completing or abandoning wells |
| CN202117575U (zh) * | 2011-07-07 | 2012-01-18 | 天津滨海世纪能源科技发展有限公司 | 由石油废井改造而成的地热井 |
| CN102797428A (zh) * | 2012-08-30 | 2012-11-28 | 中国海洋石油总公司 | 可锁定位置的弃井工具 |
| US20130098605A1 (en) * | 2010-07-09 | 2013-04-25 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods for killing a well |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3079085A (en) * | 1959-10-21 | 1963-02-26 | Clark | Apparatus for analyzing the production and drainage of petroleum reservoirs, and the like |
| US5101895A (en) * | 1990-12-21 | 1992-04-07 | Smith International, Inc. | Well abandonment system |
| US5667010A (en) * | 1995-03-21 | 1997-09-16 | Steelhead Reclamation Ltd. | Process and plug for well abandonment |
| US7259688B2 (en) * | 2000-01-24 | 2007-08-21 | Shell Oil Company | Wireless reservoir production control |
| MY130896A (en) * | 2001-06-05 | 2007-07-31 | Shell Int Research | In-situ casting of well equipment |
| GB2480869B (en) * | 2010-06-04 | 2017-01-11 | Bisn Tec Ltd | Method and apparatus for use in well abandonment |
| US10534871B2 (en) * | 2011-03-09 | 2020-01-14 | Schlumberger Technology Corporation | Method and systems for reservoir modeling, evaluation and simulation |
| US20140214387A1 (en) * | 2013-01-25 | 2014-07-31 | Schlumberger Technology Corporation | Constrained optimization for well placement planning |
| MX2016002070A (es) | 2013-10-17 | 2016-08-17 | Landmark Graphics Corp | Metodo y aparato para abandono de pozos. |
| EP3152386B1 (en) * | 2014-08-19 | 2019-04-03 | Halliburton Energy Services, Inc. | Behind pipe evaluation of cut and pull tension prediction in well abandonment and intervention operations |
-
2013
- 2013-10-17 MX MX2016002070A patent/MX2016002070A/es unknown
- 2013-10-17 CN CN201380079085.0A patent/CN105612307A/zh active Pending
- 2013-10-17 US US14/911,560 patent/US10325330B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2013-10-17 DE DE112013007507.5T patent/DE112013007507T5/de not_active Withdrawn
- 2013-10-17 SG SG11201601140UA patent/SG11201601140UA/en unknown
- 2013-10-17 CA CA2922422A patent/CA2922422C/en not_active Expired - Fee Related
- 2013-10-17 GB GB1603223.7A patent/GB2537469B/en not_active Expired - Fee Related
- 2013-10-17 WO PCT/US2013/065475 patent/WO2015057232A1/en active Application Filing
- 2013-10-17 AU AU2013403289A patent/AU2013403289B2/en not_active Ceased
- 2013-10-17 RU RU2016105643A patent/RU2016105643A/ru unknown
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6266788B1 (en) * | 1998-07-01 | 2001-07-24 | Support.Com, Inc. | System and method for automatically categorizing and characterizing data derived from a computer-based system |
| CN2386190Y (zh) * | 1999-07-23 | 2000-07-05 | 大庆石油管理局第四采油厂 | 报废井工艺管柱 |
| US20030220742A1 (en) * | 2002-05-21 | 2003-11-27 | Michael Niedermayr | Automated method and system for determining the state of well operations and performing process evaluation |
| US20050263282A1 (en) * | 2002-08-14 | 2005-12-01 | Steven Jeffrey | Well abandonment apparatus |
| CN2656618Y (zh) * | 2003-11-01 | 2004-11-17 | 中国石化胜利油田有限公司采油工艺研究院 | 废弃井密封装置 |
| EP2363573A1 (en) * | 2010-02-24 | 2011-09-07 | Wild Well Control, Inc. | Sealant for forming durable plugs in wells and methods for completing or abandoning wells |
| US20130098605A1 (en) * | 2010-07-09 | 2013-04-25 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods for killing a well |
| CN202117575U (zh) * | 2011-07-07 | 2012-01-18 | 天津滨海世纪能源科技发展有限公司 | 由石油废井改造而成的地热井 |
| CN102797428A (zh) * | 2012-08-30 | 2012-11-28 | 中国海洋石油总公司 | 可锁定位置的弃井工具 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| MICHAEL MARSH: "《New Brunswick Onshore Oil and Narural Gas Well Abandonment Study》", 《PETROLEUM RESEARCH ATLANTIC CANADA (PRAC)》 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2016105643A (ru) | 2017-11-22 |
| AU2013403289B2 (en) | 2016-09-22 |
| CA2922422C (en) | 2020-04-21 |
| US20160189318A1 (en) | 2016-06-30 |
| US10325330B2 (en) | 2019-06-18 |
| SG11201601140UA (en) | 2016-03-30 |
| DE112013007507T5 (de) | 2016-07-28 |
| MX2016002070A (es) | 2016-08-17 |
| WO2015057232A1 (en) | 2015-04-23 |
| CA2922422A1 (en) | 2015-04-23 |
| GB2537469A (en) | 2016-10-19 |
| GB201603223D0 (en) | 2016-04-06 |
| AU2013403289A1 (en) | 2016-03-03 |
| GB2537469B (en) | 2020-05-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US12008439B2 (en) | Methods for sharing machine learning based web service models | |
| US11048018B2 (en) | Systems, methods, and computer-readable media for modeling complex wellbores in field-scale reservoir simulation | |
| US20210326717A1 (en) | Code-free automated machine learning | |
| US10012748B2 (en) | Resource production forecasting | |
| US20170032189A1 (en) | Method, apparatus and computer-readable medium for image scene determination | |
| US20210133375A1 (en) | Flow simulator for generating reservoir management workflows and forecasts based on analysis of high-dimensional parameter data space | |
| US20170357910A1 (en) | System for iteratively training an artificial intelligence using cloud-based metrics | |
| US20220277020A1 (en) | Selectively identifying and recommending digital content items for synchronization | |
| US11578568B2 (en) | Well management on cloud computing system | |
| US11295254B2 (en) | Flexible product manufacturing planning | |
| US10200877B1 (en) | Systems and methods for telecommunications network design, improvement, expansion, and deployment | |
| CN105612307A (zh) | 弃井用方法和设备 | |
| WO2019167030A1 (en) | Identifying and logging properties of core samples | |
| Kalantari-Dahaghi et al. | Numerical simulation and multiple realizations for sensitivity study of shale gas reservoir | |
| US20190384975A1 (en) | Method and system for determining a status of a hydrocarbon production site | |
| US20240152831A1 (en) | Oil field resource allocation using machine learning and optimization | |
| CN105089658A (zh) | 基于不确定度的地层对比方法及装置 | |
| Primera et al. | Leveraging US Unconventional Data Analytics Learnings in Vaca Muerta Shale Formation. | |
| CN106534909A (zh) | 频道目录展示方法及装置 | |
| US20180173740A1 (en) | Apparatus and Method for Sorting Time Series Data | |
| Dehghan Monfared et al. | A global optimization technique using gradient information for history matching | |
| US12056726B2 (en) | Rapid region wide production forecasting | |
| CN114706821A (zh) | 一种航天数据的数据处理方法及装置 | |
| US20150100361A1 (en) | In-context oilfield process documentation system and method | |
| WO2023212016A1 (en) | Integrated development optimization platform for well sequencing and unconventional reservoir management |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20160525 |