FR3038070A1

FR3038070A1 -

Info

Publication number: FR3038070A1
Application number: FR1654388A
Authority: FR
Inventors: Paul F Rodney
Original assignee: Halliburton Energy Services Inc
Current assignee: Halliburton Energy Services Inc
Priority date: 2015-06-29
Filing date: 2016-05-18
Publication date: 2016-12-30
Also published as: WO2017003434A1; CA2990154C; US20180171772A1; US11506043B2; CA2990154A1

Abstract

Divers modes de réalisation comprennent les appareils et les procédés permettant d'estimer les propriétés d'une roche, d'un trépan de forage (105; 1205), ou d'une combinaison de ceux-ci associée à une opération de forage. Les propriétés peuvent comprendre, sans limitation, la taille des copeaux de roche ou le tranchant du trépan de forage (105; 1205) ou l'efficacité de forage ou une combinaison choisie de la taille des copeaux de roche, du tranchant du trépan de forage (105; 1205) ou de l'efficacité de forage. L'estimation peut être réalisée à partir de la corrélation de l'émission acoustique détectée et des émissions électromagnétiques détectées. Dans divers modes de réalisation, la friabilité de la formation peut être déterminée. Les diverses estimations peuvent être utilisées pour commander une opération de forage. Des appareils, systèmes et procédés additionnels sont également divulgués.

Description

1 APPAREIL ET PROCÉDÉS UTILISANT DES ÉMISSIONS ACOUSTIQUES ET ÉLECTROMAGNÉTIQUES Domaine technique La présente invention concerne généralement un appareil et des procédés associés à des mesures et opérations liées à l'exploitation du gaz et du pétrole. Contexte Dans l'article scientifique « Acoustic And Electromagnetic Emission From Crack Created In Rock Sample Under Deformation », Yasuhiko Mori, Yoshihiko Obatal et Josef Sikula, J. Acoustic Emission, 27 (2009), des informations de base sont fournies sur l'émission acoustique lorsque la roche est brisée par des couronnes en diamant poly-cristallin compacté (PDC). Dans les résultats rapportés dans cet article, l'émission acoustique produite par un trépan de forage, telle qu'elle est mesurée par un capteur de vibration sur un échantillon rocheux, était directement liée à la profondeur de coupe du trépan de forage. Au-dessus d'un certain seuil (80 iam pour ces études), la couronne cause des micros-craquements de la roche et le signal émis est erratique. Pour une profondeur de coupe en dessous de ce seuil, les émissions acoustiques sont plus régulières et ont une amplitude plus faible. En 20 outre, pour une force ou une profondeur de coupe donnée, l'amplitude du signal était une fonction de plus en plus linéaire de la profondeur ou de la force de coupe et également une fonction croissante du tranchant des dents du trépan de forage. L'article scientifique « Experiments to demonstrate piezoelectric and pyroelectric effects », Jeff Erhart, Physics Education, 48(4), 2013 IOP Publishing 25 Ltd., P. 438, rapporte des mesures des émissions électriques et acoustiques lorsque des échantillons rocheux sont broyés dans un environnement contrôlé. Tout comme l'article scientifique de Mori et al., les mesures ont été faites sur la roche. Les auteurs séparent deux effets qui opèrent dans la génération d'un champ électromagnétique lors de la fracturation de la roche. Premièrement, il existe un 30 potentiel électrique de faible fréquence en raison de l'effet piézo-électrique, et 3038070 2 deuxièmement, une onde électromagnétique est émise en raison de la conversion sismoélectrique. La conversion sismoélectrique décrit la création d'une onde électromagnétique lorsqu'une onde acoustique passe à travers un milieu poreux. Le mouvement du fluide contre les pores rocheux crée un champ électromagnétique à 5 travers un potentiel d'écoulement. Les échantillons rocheux utilisés dans ce test étaient cylindriques avec une coupe d'un pouce et une longueur de quatre pouces. Les échantillons ont été progressivement broyés avec une force orthogonale aux faces circulaires du cylindre. Un transducteur acoustique a été monté à la base de l'appareil de test et des électrodes ont été fixées le long du corps du cylindre.

10 Lorsque la roche est fragmentée, des différences de potentiel aussi élevées qu'environ 1 V ont été observées le long des électrodes. La fracturation de la roche a été caractérisée par des pics électriques suivis de pics dans la sortie acoustique. Les signatures des pics étaient de l'ordre de la milliseconde. Après un retard par rapport au début du pic de tension, un pic acoustique a été observé avec un tintement à 15 décomposition exponentielle. Le retard dans la réponse acoustique peut être expliqué par la différence de la vitesse d'onde entre les signaux acoustique et électromagnétique. Il a été noté que l'amplitude et la polarisation des tensions observées variaient selon le point d'observation. Des tests ont été réalisés à la fois sur la roche humide et la roche sèche. À partir de ces tests, les auteurs ont été en mesure de séparer l'effet piézo-électrique de l'effet sismoélectrique en ce que l'effet sismoélectrique ne peut pas être obtenu dans la roche sèche. Les auteurs ont noté que « lorsqu'un échantillon rocheux saturé de fluide se fragmente, les charges en mouvement dans le fluide induisent des ondes électromagnétiques, qui se propagent indépendamment et peuvent être reçus à proximité de ou loin de la zone de fragmentation. En outre, les signaux électriques enregistrés dans la roche humide étaient plus forts que ceux de la roche sèche et varient très peu au niveau de l'amplitude, de la signature ou de la phase au niveau des différents points de mesure ». Concernant l'effet piézo-électrique, les auteurs notent que lorsque l'amplitude acoustique est faible, avant la fragmentation de la roche, le niveau de 3038070 3 CC change, la polarisation et la grandeur du changement sont dépendantes de la position au niveau de l'échantillon rocheux. Ceci peut être attribué à l'effet piézoélectrique. La variabilité de la polarisation est causée par la variabilité de l'orientation du matériau piézoélectrique (le quartz) à l'intérieur de la matrice 5 rocheuse. La référence « Experimental studies of seismoelectric effects in fluidsaturated porous media » Benchi Chen and Yongguang Mu, J. Geophys. Eng. 2 (2005) 222-230, Nanjing Institute Of Geophysical Prospecting And Institute Of Physics Publishing, présente une espèce d'hybride entre les expériences des articles 10 de More et al. et d'Erhart, mais avec des échantillons rocheux environ 1/3 de ceux de l'article de More et al. En outre, dans Chen et al., les événements d'impulsion ont été comptés comme une fonction de la profondeur de pénétration et il a été noté que le nombre de tels événements, corrélé entre le champ électrique et des mesures acoustiques, augmente avec l'augmentation de la profondeur de pénétration. Il a 15 également été noté que le signal magnétique peut être détecté avec un « ressort », même si aucune mesure de magnétomètre directe n'a été rapportée dans Chen et al. L'article scientifique « A Transportable System for Monitoring Ultra Low Frequency Electromagnetic Signais Associated with Earthquakes », Darcy Karakelian, Simon L. Klemperer, Antony C. Fraser-Smith, and Gregory C. Beroza, 20 Seismological Research Letters Volume 71, Number 4, 423-436 July/August 2000, n'est pas directement pertinent au forage, mais confirme que les bonnes conclusions concernant les effets sismoélectriques dans les mesures de l'article d'Erhart ont été tirées. Un résultat qui est commun à toutes ces références est que les amplitudes des signaux électriques et acoustiques augmentent juste avant la rupture.

25 Les articles scientifiques « Low Frequency Magnetic Field Measurements Near the Epicenter of the Ms 7.1 Loma Prieta Earthquake », A.C. Fraser-Smith, A. Bernardi, P.R. McGill, M.E. Ladd, R.A. Helliwell, O.G. Villard, Jr., Geophysical Research Letters, Vol. 17, No. 9, pp 1465 - 1468, August 1990; « The results of experimental studies of VLF-ULF electromagnetic emission by rock sampler due to 30 mechanical action », A. A. Panfilov, Nat. Hazards Earth Syst. Sci. Discuss., 1, 3038070 4 7821-7842, 2013; et « Performance Drilling-Definition, Benchmarking, Performance Qualifiers, Efficiency and Value », G. Mensa-Wilmot, S. Southland, P. Mays, P. Dumronghthai, D. Hawkins, P. Llavia, SPE/IADC 119826, présenté à la « SPE/IADC Drilling Conference and Exhibition » tenue à Amsterdam, Pays-Bas, 5 du 17 au 19 mars 2009 donnent d'autres informations sur la fracturation rocheuse et l'émission de signaux électromagnétiques et acoustiques. Les résultats présentés dans ces articles concernent les tremblements de terre et représentent donc une échelle beaucoup plus grande que celle qui nous intéresse ici. Cependant, ils confirment encore plus les mécanismes sous-jacents. Chacun de ces articles notent 10 une relation au champ magnétique et décrivent les mêmes mécanismes sous-jacents détaillés dans les expériences à petite échelle des articles de Mori et al. et d'Erhart. Brève description des figures La Figure 1 est un schéma d'un exemple de structure d'un trépan de forage 15 comportant des capteurs montés sur ou à l'intérieur du trépan de forage, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 2 est un schéma d'un exemple de capteur de champ électrique monté sur ou à l'intérieur du trépan de forage de la Figure 1, conformément à divers modes de réalisation.

20 La Figure 3 est un schéma d'un exemple d'un capteur de champ magnétique ou électrique combiné qui peut être monté sur ou à l'intérieur du trépan de forage de la Figure 1, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 4 est un schéma d'un exemple d'un capteur de champ magnétique ou électrique combiné ayant un traitement de signal local et un dispositif sans fil qui 25 peuvent être montés sur ou à l'intérieur du trépan de forage de la Figure 1, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 5 est un organigramme d'un exemple de composants électroniques avec un dispositif sans fil qui peut être structuré à l'intérieur d'un agencement de composants de la Figure 4, conformément à divers modes de réalisation.

30 La Figure 6 est un schéma d'un exemple de capteur de champ électrique qui 3038070 5 peut être monté sur ou à l'intérieur du trépan de forage, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 7 est un schéma d'un exemple de montage de capteurs de champ électrique de la Figure 6 avec des capteurs de vibration, conformément à divers 5 modes de réalisation. La Figure 8 est un schéma d'un exemple de montage de capteurs de champ électrique alternatif de la Figure 6, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 9 est un schéma d'un exemple d'utilisation du module de la Figure 6 avec un trépan de forage en diamant poly-cristallin compacté, conformément à 10 divers modes de réalisation. La Figure 10 est un schéma illustrant une différente perspective de la Figure 1 montrant des emplacements supplémentaires pour le montage des capteurs, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 11 est un schéma d'un exemple de capteurs tores et solénoïdes qui 15 peuvent être couplés sur un trépan de forage, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 12 est un schéma de capteurs tores et solénoïdes qui peuvent être couplés sur un trépan de forage, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 13 est un schéma d'une vue de face d'un exemple d'un trépan de 20 forage ayant une buse bouchée avec un capteur de champ électrique installé, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 14 est une représentation d'un exemple d'une impulsion oscillante provenant de la fracturation rocheuse, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 15 est une série de graphiques d'exemple de densité spectrale de 25 puissance pour différentes valeurs d'un temps de décomposition caractéristique du tintement après la fracturation rocheuse, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 16 est un jeu de graphiques d'exemple de densité spectrale de puissance pour différentes valeurs d'un paramètre qui est un temps caractéristique 30 pour l'accumulation de stress par rapport à une roche, conformément à divers modes 3038070 6 de réalisation. La Figure 17 est un jeu de graphiques d'exemple de densité spectrale de puissance pour différentes valeurs d'un paramètre qui est un temps caractéristique pour l'accumulation de stress par rapport à un trépan de forage, conformément à 5 divers modes de réalisation. La Figure 18 est un jeu d'exemple de graphiques dans un segment de temps de la simulation de Monte-Carlo, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 19 est un jeu d'exemple de graphiques des autos-corrélations associées au signal simulé reçu de la Figure 18, conformément à divers modes de 10 réalisation. La Figure 20 est une vue élargie de la Figure 19, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 21 est un exemple de graphique d'autocorrélation de la Figure 19 en comparaison à l'autocorrélation du dernier signal illustré dans la Figure 41, qui 15 est caractéristique d'une défaillance catastrophique de la couronne, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 22 est une vue élargie de la Figure 21, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 23 est un schéma d'un exemple de système structuré pour 20 fonctionner par rapport à l'optimisation de l'efficacité du forage, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 24 est un organigramme d'un exemple de système structuré pour fonctionner par rapport à l'optimisation de l'efficacité de forage, conformément à divers modes de réalisations.

25 La Figure 25 est un organigramme d'un exemple de module de calcul de l'efficacité, conformément à divers modes de réalisations. La Figure 26 est un organigramme d'un exemple de routine de chasse pour définir les paramètres de forage permettant une efficacité optimale à l'aide des entrées provenant du module de calcul de l'efficacité de la Figure 25, conformément 30 à divers modes de réalisation.

3038070 7 La Figure 27 est un organigramme d'un exemple de procédé d'examen des densités spectrales de puissance et de densité spectrale inter-puissance, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 28 est un organigramme d'un exemple de procédé de calcul des 5 tailles d'étapes pour le poids sur la couronne, la vitesse de rotation, et le débit à travers la couronne, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 29 est un organigramme d'un exemple de procédé de détermination des fonctions de coût pour les différentes lithologies, conformément à divers modes de réalisation.

10 La Figure 30 est un organigramme d'un exemple de procédé d'une utilisation au fond de puits de la librairie de la fonction du coût, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 31 est un organigramme d'un exemple d'analyse des flux de données acoustique et électrique ou magnétique, conformément à divers modes de 15 réalisation. La Figure 32 est un jeu d'exemple de graphiques de la densité spectrale de puissance pour la fragmentation rocheuse avec des fréquences de caractéristiques normalement distribuées centrées autour d'une fréquence de caractéristiques de 300 Hz pour différents écarts type, conformément à divers modes de réalisation.

20 La Figure 33 est un jeu d'exemples de graphique de densité spectrale de puissance pour la fragmentation rocheuse en absence de variance des paramètres de fragmentation, pour différentes valeurs de la caractéristique du temps de décomposition, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 34 est un jeu d'exemples de graphique provenant d'une simulation 25 de Monte-Carlo pour la fragmentation rocheuse avec une distribution des étalements de fréquence du centre, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 35 est un jeu d'exemple de graphiques provenant d'une simulation de Monte-Carlo pour la fragmentation rocheuse avec une distribution des écarts-type des temps caractéristiques associés avec l'accumulation du stress dans la roche, 30 conformément à divers modes de réalisation.

3038070 8 La Figure 36 est un jeu d'exemple de graphiques provenant d'une simulation de Monte-Carlo pour la fragmentation rocheuse avec une distribution des écarts-type des temps caractéristiques associés à l'accumulation du stress dans la roche, conformément à divers modes de réalisation.

5 La Figure 37 est un jeu d'exemple de graphiques provenant d'une simulation de Monte-Carlo pour la fragmentation rocheuse avec une distribution des écarts-type des temps caractéristiques pour la décomposition du tintement après fracturation rocheuse, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 38 est un jeu d'exemple de graphiques provenant d'une simulation 10 de Monte-Carlo pour la fragmentation rocheuse dans lequel la fragmentation de la couronne n'est pas comprise dans l'analyse, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 39 est un jeu d'exemple de graphiques provenant d'une simulation de Monte-Carlo pour la fragmentation rocheuse dans laquelle la fragmentation de la 15 couronne est comprise dans l'analyse, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 40 est un jeu d'exemple de graphiques provenant d'une simulation de Monte-Carlo pour la fragmentation rocheuse dans laquelle la fragmentation de la couronne est incluse dans l'analyse, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 41 est un jeu d'exemple de graphique de signatures temporelles 20 qui ont été analysées pour générer le spectre de puissance de la Figure 40, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 42 est un organigramme des caractéristiques d'un exemple de procédé utilisant des émissions acoustiques et des émissions électromagnétiques émises par la roche lorsqu'elle est fragmentée dans une opération de forage d'un 25 trépan de forage, conformément à divers modes de réalisation. La Figure 43 est un organigramme des caractéristiques d'un exemple de système fonctionnel pour contrôler le fonctionnement de capteurs acoustique et électromagnétique au niveau de ou proche d'un trépan de forage dans une activité de forage, afin de réaliser des mesures dans un trou de forage, pour implémenter un 30 schéma de traitement permettant de corréler l'émission acoustique avec une 3038070 9 émission électromagnétique détectée par les capteurs acoustique et électromagnétique, et permettant d'estimer l'un ou plusieurs d'une taille de copeaux de roche, du tranchant du trépan de forage ou de l'efficacité de forage, et/ou pour déterminer ou identifier la friabilité de la formation, conformément à divers modes 5 de réalisation. Description détaillée La description détaillée suivante correspond aux dessins annexés qui montrent, par voie d'illustration, et pas de limitation, divers modes de réalisation 10 spécifiques qui peuvent être mis en pratique. Ces modes de réalisation sont décrits avec suffisamment de détails pour permettre aux spécialistes du domaine de mettre en pratique ce mode de réalisation ainsi que d'autres. D'autres modes de réalisation peuvent être utilisés, et des changements structuraux, logiques et électriques peuvent être apportés à ces modes de réalisation. Les divers modes de réalisation ne sont pas 15 nécessairement mutuellement exclusifs, étant donné que certains modes de réalisation peuvent être combinés à un ou d'autres modes de réalisation pour former de nouveaux modes de réalisation. La description détaillée suivante ne doit donc pas être prise dans un sens limitant. Il est connu que des roches émettent des émissions acoustique et 20 électromagnétique lorsqu'elles sont fragmentées. Plusieurs mécanismes sont à l'origine de ces émissions. Certains de ces mécanismes touchent également à l'usure des coupeuses PDC. Comme il est décrit ici, une déduction concernant l'usure de la couronne, la taille des déblais et la lithologie peut être obtenue en réalisant des mesures simultanées des émissions acoustique et électromagnétique de l'intérieur ou 25 sur un trépan de forage et en corrélant ces mesures. Les mesures simultanées des émissions acoustique et électromagnétique peuvent être réalisées à proximité du trépan de forage, où le terme « à proximité du trépan de forage » veut dire sur un outil de mesure ou sur une colonne de forage à une distance de 10 pieds du trépan de forage. Ces mesures peuvent être réalisées avec des capteurs acoustiques ou de 30 vibration, des capteurs du champ électrique et des capteurs dynamiques du champ 3038070 10 magnétique. Ces techniques peuvent être appliquées aux PDC et au trépan à rouleaux coniques, même si ces couronnes creusent avec des mécanismes différents. Les trépans PDC creusent principalement par cisaillement, alors que les trépans à rouleaux coniques creusent principalement par broyage et par raclement.

5 Il est souhaitable d'analyser les émissions acoustiques lors du forage afin de d'obtenir une estimation de l'usure du trépan. Dans un certain nombre d'approches conventionnelles, il n'est pas possible de mesurer ceci à partir de la formation, étant donné que les mesures doivent être réalisées de l'intérieur, sur ou proche du trépan de forage. Cette caractéristique complique les choses étant donné que la 10 fragmentation rocheuse n'est pas la seule source d'émission acoustique lors du forage. Le trépan de forage frappe continuellement contre la paroi du trou de forage, et peut rebondir sur le fond du trou de forage. En outre, la colonne de forage elle-même frotte et tape contre la paroi du trou de forage. Il est donc souhaitable d'obtenir un autre signal qui est corrélé à la fragmentation rocheuse et/ou à l'usure 15 du trépan et qui n'est pas corrélé de la même façon avec les dynamiques du trépan et de la colonne de forage. Dans divers modes de réalisation, des procédures sont implémentées pour obtenir une mesure du tranchant de la coupeuse du trépan de forage et une mesure de la distribution de la taille des déblais de forage lorsque le trépan de forage 20 avance. Des statistiques peuvent être générées sur la distribution des tailles des déblais de forage lorsque les déblais sont produits. De telles procédures procurent un mécanisme permettant de mesurer l'usure du trépan de forage au fond du puits. Ces mesures peuvent concerner directement l'accès à l'efficacité de l'opération de forage et peuvent être utilisées pour optimiser cette efficacité. Des appareils et des 25 procédés permettant de déterminer le tranchant du trépan de forage et la distribution de la taille des déblais procure des informations qui, en présence de communications et de contrôle appropriés, peuvent être combinés pour optimiser l'efficacité de l'opération de forage. Un trépan PDC est utilisé dans les exemples présentés ici, même si des modes de réalisation semblables peuvent être concrétisés avec des 30 trépans à rouleaux coniques.

3038070 11 La Figure 1 est un schéma d'un mode de réalisation d'un exemple de structure d'un trépan de forage 105 comportant des capteurs 102, 103 montés sur ou à l'intérieur du trépan de forage 105. Le capteur 102 et le capteur 103 peuvent faire partie d'un jeu de capteurs utilisé pour prendre des mesures électromagnétiques et de 5 vibration. Le trépan de forage 105 peut comprendre un solénoïde, un accéléromètre et un système micro-électro-mécanique (MEMS) gyroscopique placé à l'intérieur d'un trépan de forage 105 qui n'est pas visible dans la vue de la Figure 1. Il ne faut pas nécessairement la présence de tous les capteurs mentionnés. Un sous-ensemble minimal peut être réalisé sous forme d'un capteur de vibration et soit un capteur du 10 champ électrique soit un capteur du champ magnétique. Les capteurs du champ électrique ou magnétique peuvent être structurés de sorte que les capteurs du champ électrique ou magnétique n'ont pas de sensibilité de champ statique. Ces capteurs peuvent comprendre, sans limitation, un capteur du champ électrique, un tore, un accéléromètre, un solénoïde et un MEMS gyroscopique.

15 Un capteur du champ électrique peut être concrétisé sous forme d'une pluralité de capteurs de champ électrique. Dans sa forme la plus simple, un capteur de champ électrique 102 peut comprendre un cylindre diélectrique 108 comportant un disque métallique 106 sur une extrémité, qui est illustré schématiquement dans la Figure 1, mais plus en détail dans la Figure 2. Il est à noter que le capteur de champ 20 magnétique illustré dans la Figure 3 peut être utilisé. Les capteurs de champ électrique et les capteurs de champ magnétique peuvent être montés, tel qu'illustrés, dans une cavité dans le flanc des structures qui supportent les dents du trépan de forage. L'arrière du capteur entre en contact électrique avec le corps du trépan, qui est un conducteur électrique. Un fil isolé 107 connecté à une plaque de conduction 25 106 qui flotte dans un cylindre diélectrique 108 peut constituer une deuxième borne du capteur de champ électrique 102. Chacune de ces bornes peut être éloignée de là la zone avant du trépan vers la zone arrière du trépan, où des composants électroniques peuvent être placés, à travers un canal dans le flanc de la structure qui soutient le capteur de champ électrique 102.

30 Les capteurs de champ électrique et les capteurs de champ magnétique 3038070 12 peuvent également être montés sur la face du trépan de forage et au-dessus du corps du trépan de forage. Dans un mode de réalisation alternatif, une batterie et un dispositif sans fil selon la norme IEEE 1902.1 (également appelée RuBee) peuvent être montés avec un capteur de champ électrique ou un capteur de champ électrique 5 et magnétique combiné. Les dispositifs sans fil de ce type sont utiles pour une communication à courte portée dans des environnements magnétiques, tels que celui d'un trépan de forage. Un capteur modifié avec cette technologie est illustré dans la Figure 4. Un tore 103 peut être monté sur une tige du trépan de forage 105. Le tore 10 103 répond au champ magnétique généré par les courants variables dans le temps s'écoulant le long de l'axe du trépan de forage. Les courants variables dans le temps peuvent être le résultat de champ électrique ou sismoélectrique généré dans l'environnement proche du trépan de forage aussi bien que la rotation du trépan de forage dans le champ magnétique terrestre.

15 Un accéléromètre peut être utilisé ou une pluralité d'accéléromètre peut être utilisée. Les accéléromètres peuvent être montés juste en dessous de la tige du trépan sur le corps du trépan, par ex., dans la région 109 de la Figure 1. Les accéléromètres sont, de préférence, sensibles seulement à la vibration, c.-à-d., ils ne répondent pas au champ gravitationnel terrestre, et peuvent également être appelés 20 des capteurs de vibrations. Les accéléromètres peuvent comporter des axes de sens le long de l'axe du trépan de forage ou orthogonal à l'axe du trépan de forage. Les accéléromètres qui sont orthogonaux par rapport à l'axe du trépan de forage peuvent également être orthogonaux les uns aux autres. Ces accéléromètres peuvent être utilisés pour capter une vibration transaxiale, mais ne répondent pas à la vibration 25 tangentielle (tensionnelle). Un solénoïde peut être placé autour de la tige du trépan de forage. Ce capteur peut être utilisé pour mesurer le composant du champ magnétique variable dans le temps le long de l'axe du trépan de forage. Ce champ peut être généré par des sondes sismoélectriques ou par le courant induit dans la formation par l'effet 30 piézoélectrique. Cependant, on anticipe que le dernier effet serait faible en 3038070 13 comparaison à l'effet sismoélectrique. Un MEMS gyroscopique peut être utilisé pour capter la vitesse de rotation instantanée du trépan de forage. Son utilisation est optionnelle, mais il procure des informations supplémentaires sur les dynamiques de forage.

5 La Figure 2 est un schéma d'un exemple d'un capteur de champ électrique 102 qui peut être implémenté sur, dans ou proche d'un trépan de forage. Le capteur de champ électrique 102 peut comprendre une canette de métal 104 avec une extrémité ouverte, remplie d'un matériau diélectrique 108, et dans laquelle on peut faire flotter une plaque métallique 106 parallèle à l'arrière de la canette. La base de 10 la canette peut être insérée dans une cavité dans le flanc de la structure qui soutient les dents du trépan de forage. Même si ce n'est pas nécessaire, il est avantageux que la surface du disque 106 faisant face à l'extrémité ouverte de la canette soit recouverte d'un matériau diélectrique. Le matériau diélectrique doit être résistant à l'abrasion et à une attaque chimique et doit avoir la constante diélectrique la plus 15 faible possible, conformément aux autres contraintes. Le disque 106 peut avoir un diamètre qui est considérablement plus petit que le diamètre de la canette 104. Une approche de conception peut être orientée pour créer une surface qui répond au gradient de potentiel à travers le composant diélectrique avec une capacitance minimale à la terre afin de maximiser la tension à travers le capteur. Un capteur de 20 champ électrique alternatif est illustré dans la Figure 6, qui peut être adapté à partir du brevet américain numéro 5 720 355. Une bande isolée 107 connectée au disque peut être placée le long du flanc de la structure qui soutient les dents du trépan de forage, comme il a été décrit précédemment. La Figure 3 illustre un capteur de champ électrique et magnétique combiné 25 112. Le capteur 112 peut avoir une configuration qui est essentiellement la même ou identique à la configuration de la Figure 2, avec l'ajout d'un capteur de champ magnétique. Dans ce cas, un enroulement solénoïde 111 du fil, tel qu'un fil de cuivre est également mis à flotter dans le matériau diélectrique 108 avec le disque 106 et le fil de connexion 107. Idéalement, le matériau diélectrique peut également être la 30 ferrite. Les ferrites disponibles sont de bons isolateurs et, dans la fourchette des 3038070 14 fréquences pertinentes (par ex., des fréquences inférieures à 10 kHz), ont une constante diélectrique relative de l'ordre de 40. Une borne 114 du solénoïde 111 peut être mise à terre avec la canette 104 alors que l'autre borne 113 peut être placée le long du flanc de la structure qui supporte les dents du trépan de forage, où cette 5 partie du fil solénoïde 113 doit être isolée. La Figure 4 est un schéma d'un champ électrique et d'un champ magnétique combinés avec un dispositif de type de la norme IEEE 1902.1 116. Le capteur de champ électrique et de champ magnétique combiné peut être concrétisé par le capteur de champ électrique et de champ magnétique combiné 112 de la figure 3 et 10 ayant un solénoïde 111 et un disque 106 avec un fils connecteur 107 dans une canette 104. La connexion 131 peut être agencée comme une connexion à une partie souterraine du solénoïde 111 et une connexion 132 peut être agencée sous forme d'une connexion à une partie souterraine du disque métallique 106. Le dispositif de type de la norme IEEE 1902.1 116 peut être couplé à une batterie qui 117 peut 15 également alimenter le module de traitement de signal 118. Les dispositifs de type de la norme IEEE 1902.1, semblables ou identiques au dispositif de type de la norme IEEE 1902.1 116 sont disponibles, par ex., chez Visible Assets, Inc. Ces dispositifs sont compacts et sont capables de communiquer jusqu'à 50 pieds sur de l'acier et dans des liquides, et consomment des quantités minimes d'électricité. La 20 durée de vie de la batterie est mentionnée comme étant généralement de 5 à 15. On pourrait anticiper une durée de vie de la batterie significativement réduite en présence d'un flux continu de données, mais la durée de vie devrait être considérablement plus longue que la durée de vie de la mission type d'un trépan de forage. Le même dispositif peut être utilisé avec un capteur électrique ou un capteur 25 de champ magnétique. Dans les deux cas, il est souhaitable d'avoir un certain traitement du signal pour les sorties des capteurs avant la transmission avec le dispositif de type de la norme IEEE 1902.1, qui est illustré dans la Figure 5. La Figure 5 est un schéma des éléments d'un circuit d'un système permettant d'avoir un certain traitement du signal pour les sorties des capteurs placés au niveau 30 de, dans ou à proximité du trépan de forage. Plusieurs de ces éléments sont 3038070 15 optionnels. Le circuit peut être alimenté par une pile 517, tel qu'une pile à l'oxyde d'argent. L'alimentation provenant de la pile 517 peut être fourni à tous lés modules du système à partir d'un module de traitement du courant 519. Éventuellement, un régulateur du courant peut être ajouté au circuit--afin d'améliorer l'efficacité dans le 5 cas où il serait nécessaire de faire fonctionner d'autres modules dans le système à des voltages différents. La sortie provenant d'un capteur de champ électrique 502, qui est identifié par un capaciteur de la figure 5, peut être d'abord transmis vers un amplificateur opérationnel 522 avant le module de traitement du signal 523. L'amplificateur opérationnel 522 peut avoir une impédance d'entrée aussi élevée que 10 permet la pratique, étant donné que le capteur de champ électrique 502 peut être un dispositif à impédance élevée. Dans la plupart des cas, il est souhaitable que ceci permette également une amplification du signal du champ électrique. Un amplificateur opérationnel 526 est également démontré comme étant connecté à la sortie du capteur de champ magnétique 503, qui est identifié par un 15 inducteur dans la Figure 5, avant le module de traitement du signal 527. Cet amplificateur opérationnel n'a pas besoin d'avoir une impédance élevée, est seulement optionnel et, s'il est présent, doit avoir un gain suffisant pour booster l'amplitude du signal. Un dispositif de type de la norme IEEE 1902.1 518 peut communiquer en générant un signal qui est hors de la bande de fréquence qui est 20 pertinente à diverses fréquences apparentées aux mesures, telles qu'elles sont décrites ici. Par ex., le dispositif de type de la norme IEEE 1902.1 518 peut communiquer à une fréquence d'environ 100 kHz qui est hors de la bande de fréquence pertinente. Néanmoins, en fonction du rapport de signal sur bruit anticipé, il peut être souhaitable d'avoir une isolation supplémentaire à travers des filtres bas 25 ou des filtres passe-bande pour les signaux du champ électrique ou magnétique. Par conséquent, plusieurs méthodes peuvent être implémentées pour fournir un signal de champ électrique et un signal de champ magnétique, traité ou brut. Éventuellement, ces signaux peuvent être transmis à un multiplexeur 524. Le multiplexeur 524 peut réduire le nombre de composant dans le système étant donné qu'il rend possible 30 l'utilisation d'un convertisseur analogique à numérique 528 unique pour 3038070 16 échantillonner les signaux des champs électrique et magnétique. Par ailleurs, deux convertisseurs analogique à numérique peuvent être compris dans le système. Une horloge 529 peut être utilisée pour synchroniser l'opération du multiplexeur 524, du convertisseur analogique à numérique 528 et pour transférer des données au 5 dispositif IEEE.1902.1 518. La Figure 6 est un schéma d'un capteur alternatif de champ électrique 602. Ce capteur peut être monté différemment que le capteur du champ électrique des Figures 1 - 4. Le modèle peut être adapté du brevet américain 5 720 355. Le capteur 602 peut comprendre un arbre conducteur 606 entouré d'un isolant 608 et logé dans 10 un logement de pression 604 qui peut être inséré dans une cavité dans un trépan de forage ou dans un module qui sert d'extension au trépan de forage. Le champ électrique peut être mesuré en mesurant la différence de potentiel entre l'arbre conducteur 606 et le dispositif 602 et le corps du trépan de forage. Comme avec le dispositif de capteur de champ électrique précédent, un mode de réalisation 15 alternatif (non illustré) peut comprendre un capteur de champ magnétique sous la forme d'un solénoïde entouré autour d'une électrode centrale. Dans ce cas, il est souhaitable, mais pas nécessaire, que l'arbre conducteur soit fabriqué en un matériau magnétique. Les signaux provenant de ces capteurs peuvent être transportés sur des conducteurs vers un module de traitement de signal central, où ils peuvent être 20 soumis à un conditionnement de signal et possiblement une transmission à travers un dispositif de type IEEE-1902.1, comme c'était le cas précédemment. Les capteurs de ce type peuvent être montés sur un module, tels que celui illustré dans la Figure 7, qui peut également être adopté du brevet américain numéro 5 720 355. Dans la Figure 7, les éléments 4-1, 4-2 et 4-3 se rapportent à la totalité des capteurs de la 25 Figure 6, dont les centres conducteurs sont au niveau des éléments 2-1, 2-2 et 2-3, respectivement. En outre, des capteurs de vibration 4A, 4B et 4C sont illustrés dans la Figure 7. Les capteurs de vibrations peuvent être montés de sorte que leurs axes de sensibilité sont orthogonaux ou presque orthogonaux. Le module de la Figure 7 peut être modifié comme dans la Figure 8 afin de 30 permettre la mesure de la différence de potentiel entre les paires d'électrodes 2-4, 2- 3038070 17 5, 2-6, 2-7. Les paires peuvent être prises soient le long de l'axe du trépan ou en orthogonal à l'axe du trépan. Le module de la Figure 7 peut être monté sur un trépan de forage, tel que celui illustré dans la Figure 9, qui peut également être adopté du brevet américain numéro 5 720 355. Le montage du module électrique associé peut 5 être semblable à celui du brevet américain numéro 5 720 355. La Figure 9 peut comprendre les capteurs électriques 902-1, 902-2, le module 602 de la Figure 6, et les capteurs de vibration 4A, 4B et 4C illustrés dans la Figure 7. La Figure 10 est une autre vue du trépan de forage 105 instrumenté de la Figure 1. Dans cette vue, seuls les capteurs de champ électrique 1002-1, 1002-2, 10 1002-3 sont illustrés. Cette vue illustre le placement des capteurs de champ électrique 1002-1 et 1002-2 au-dessus des côtes du trépan de forage 105, le capteur de champ électrique 1002-3 localisé de façon semblable au capteur 102 de la Figure 1. Les capteurs de champ électrique 1002-1, 1002-2, 1002-3 peuvent être réalisés d'une façon semblable ou identique aux capteurs des Figures 1-4 qui peuvent 15 mesurer les propriétés électriques. L'espace 1009 dans lequel le tore et le solénoïde référencés par rapport à, mais non-illustrés, dans la Figure 1 sont également illustrés. La Figure 11 illustre la construction d'un tore 1103 permettant de capter le courant induit le long de l'axe du trépan de forage. Le tore 1103 peut être enroulé 20 autour d'un fer mou ou d'un noyau de ferrite. Un tel courant est induit par des champs électriques et par la rotation du champ magnétique de la terre, mais principalement du champ sismoélectrique provenant de la fracturation des roches et du flux de fluide de forage dans la fracture. Tout composant induit dans le tore par la rotation du champ magnétique terrestre peut être synchronisé avec la vitesse de 25 rotation instantanée du trépan de forage tel quel est déterminé en utilisant un gyroscope MEMS. Un solénoïde 1119 est également illustré dans la Figure 11. Le solénoïde 1119 peut généralement comporter plusieurs tours et peut être composé d'une centaine ou plus de tours de fil de cuivre. Le solénoïde 1119 peut être sensible au champ magnétique variant dans le temps le long de l'axe du trépan de forage. Ce 30 champ provient principalement de l'effet sismoélectrique. Le tore 1103 et le 3038070 18 solénoïde 1119 peuvent être utilisés, respectivement, comme capteurs de champ électrique et capteurs de champ magnétique (courant électrique), ensemble, sur une structure. La Figure 12 illustre un autre mode de réalisation dans lequel un capteur de 5 champ électrique 1202 est installé sur la face d'un trépan de forage 1205, semblable à mais pas limité au trépan de forage 105 de la Figure 1. Dans ce cas, un capteur tel que celui de la Figure 6 peut être utilisé. Ce capteur 1202 peut être sensible à une combinaison du champ électrique généré via l'effet piézoélectrique et le champ généré par l'effet sismoélectrique. Dans une installation type, une buse de trépan est 10 bouchée et remplacée par un capteur 1202. Le capteur 1202 peut utiliser des composants électroniques de conditionnement de signal et d'un dispositif de télémétrie IEEE-1902.1 pour transférer le signal du trépan de forage 1205 vers un module où le signal peut être analysé. Par ailleurs, un ou plusieurs fils peuvent être passés à travers le corps du trépan de forage 1205 et connectés entre le capteur 1202 15 et le module électronique. Également illustrés dans la Figure 12 est un tore 1203 et un solénoïde 1219, comme dans les Figures 1, 10 et 11, sont installés sur la tige du trépan de forage 1205. Le solénoïde 1219 peut être placé pour capter un champ magnétique de CA le long de l'axe du trépan de forage 1205. Le tore 1203 peut être placé pour capter le 20 courant CA sur le tuyau généré par les champs électriques variant dans le temps. La Figure 12 montre également un autre emplacement de montage pour les capteurs de vibration 1201 installés sur la tige du trépan de forage 1205. Trois de ces capteurs de vibrations 1201 peuvent être implémentés pour répondre aux vibrations dans les directions orthogonales. De tels capteurs 1201 sont moins sujets 25 à une dégradation dans cette position et peuvent être entretenus avec très peu de difficultés. Illustré avec le capteur illustré 1201 est un connecteur 1233 à la base du logement de capteur 1234. Lorsque le capteur 1201 avec le logement 1234 est totalement passé à travers la cavité dans le trépan de forage 1205 conçu pour le recevoir, il s'accouple avec un connecteur électrique qui est utilisé pour transmettre 30 un signal du capteur et un courant (s'il y a lieu) vers le capteur 1201. La Figure 13 3038070 19 illustre la face du trépan de forage 1205 de la Figure 12 avec le capteur de champ électrique 1202 installé dans la buse bouchée. Avant de discuter les aspects de contrôle, les signaux que les appareils décrivent ici sont conçus pour recevoir peuvent être présentés. Divers niveaux de 5 signaux sont décrits dans la littérature mentionnée pour le champ électrique provenant du broyage ou de la fragmentation des roches et des trépans de forage. Très peu d'informations sont disponibles concernant le champ magnétique dans ces références. Avant de continuer, des calculs simples peuvent être réalisés afin d'estimer l'ordre de grandeur des effets et leur distribution à proximité du trépan de 10 forage. S'il n'y a pas de champs électriques externes, l'effet piézo-électrique peut simplement être décrit par la relation b = d - T où D représente le vecteur de déplacement, d est un vecteur des constantes piézo-électriques (plus généralement, ceci est un tenseur), et T est un tenseur de contrainte. En assumant que la matrice 15 qui est creusée est principalement constituée de quartz, la valeur principale de la constante piézoélectrique est 2,3 10-12 C/N. (Voir « Experiments to demonstrate piezoelectric and pyroelectric effects », Jeff Erhart, Physics Education, 48(4), 2013 IOP Publishing Ltd., Table 1). Le poids sur le trépan peut varier considérablement. Une valeur de 25 000 20 livres est raisonnable, et n'est pas un chiffre faible pour cette analyse. Avec un diamètre de trépan de 8, 5 pouces et en utilisant une forme scalaire de l'équation, T = 8500 * lb * 4.44822162 *N * lb-1 *(4.25 *.0254)2* m2 - Les champs électriques sont donnés par E= D/so où £0 représente la permittivité de l'espace libre, 10-9/(367c) Farads/m. De ceci, la force du champ 25 électrique est estimée à environ 270.000 V/m. Cependant, comme il a été noté dans les commentaires d'introduction, la matrice n'est pas un cristal de quartz pur. Les grains individuels sont orientés aléatoirement. Conformément aux résultats expérimentaux rapportés dans la littérature, on anticipe qu'en moyenne, l'orientation 3038070 20 des cristaux ne s'annulent pas; il y aura certaines directions nettes préférées, et ceci est également cohérent avec la plupart des situations géologiques. Même s'il y a un excès de seulement 0,01 % des grains dans cette orientation préférée, ceci nous donnera un champ de 27 V/m. Ceci ne représente pas non plus l'histoire au complet.

5 Pour une bonne approximation, le champ diminue inversement au cube de la distance par rapport à la source. En outre, le seul signal qui peut être détecté est le composant dynamique, qui ne représente probablement pas plus que 10 % du composant statique dans des bonnes conditions de forage. Ceci ramène le signal à 2,7 V/m au niveau de la source. En raison de la conductivité électrique élevée du 10 trépan de forage et une exigence de conception pour protéger les capteurs de l'Echamp de l'abrasion et des chocs, une partie importante du capteur E-champ est blindé. Avec une longueur de capteur global de 2 cm, on peut s'attendre à ce que le voltage détecté à travers ces capteurs soit de l'ordre de quelques millivolts pour les capteurs dans l'environnement proche des dents du trépan, tels que ceux illustrés 15 dans les Figures 1, la base de la Figure 10 et les Figures 12 et 13. Les autres capteurs de champ électrique décrits ici ne répondront pas de façon importante au composant piézoélectrique du signal. Les capteurs de champ électrique dans l'environnement proche du trépan seront sensibles aux champs piézo-électriques provenant de la fragmentation des 20 roches, le champ piézo-électrique provenant de la cassure des dents du trépan et du champ sismoélectrique. On peut s'attendre à une corrélation acoustique avec chacun de ceux-ci. Lorsqu'une cassure de roche ou de dents devient imminente, la signature piézo-électrique augmente abruptement. Une fois la cassure réalisée, le flux de fluide conducteur dans la zone de cassure entraîne la formation d'un champ 25 sismoélectrique, avec une vitesse de décomposition plus longue. Dans les résultats rapportés, le champ sismoélectrique est significativement plus fort que le champ piézo-électrique (en fonction de l'emplacement, par ordre de grandeur). À partir des estimations du champ piézo-électrique, il est raisonnable de s'attendre à ce que les signatures sismoélectriques observées soient de l'ordre de 27 V/m (pic).

30 Une estimation brute du champ magnétique auquel on peut s'attendre peut 3038070 21 être réalisée en utilisant la relation de l'impédance entre les champs magnétique et électrique, qui est représenté par H = E/Z, où H représente la force du champ magnétique en ampères/mètre et E représente la force du champ électrique en volts/mètre et Z est appelé l'impédance caractéristique du milieu dans lequel les 5 ondes électromagnétiques se propagent. Cette relation est vraie seulement pour les ondes planes, mais peut servir pour donner une estimation des forces de champ attendues. Pour l'espace libre, Z=377 Ohms. Pour la plupart des matériaux de puits de forage, la grandeur de Z est considérablement inférieure (et la valeur dè Z est complexe). Ainsi, en utilisant la valeur de l'espace libre de Z, l'estimation aura 10 tendance à être pessimiste. En assumant que l'effet sismoélectrique est d'un ordre de grandeur supérieur à l'effet piézoélectrique à une distance d'un rayon de source du point de la génération du champ, et en multipliant la force du champ magnétique par la perméabilité magnétique de l'espace libre (qui est typique pour les formations de fond de puits), on obtient un champ magnétique de 90 nT. Ainsi, on peut s'attendre à 15 des signaux magnétiques dans la fourchette d'environ 1 à 100 nT, en fonction de la distance par rapport aux au fond du puits de forage. La corrélation des signatures acoustiques avec les signatures électriques et magnétiques sert à différencier entre les sources. En comparant les corrélations des signatures acoustiques avec les signatures électriques et/ou magnétiques proches de 20 la face du trépan avec les corrélations des signatures électriques et/ou magnétiques éloignées du trépan, l'effet piézoélectrique peut être identifié parce qu'il ne sera présent que dans les signaux proches du trépan. (D'autres enseignements sont fournis ici par rapport à l'effet piézoélectrique dans le schiste et par rapport à un mécanisme permettant d'améliorer la détection de l'effet piézoélectrique). Une 25 impulsion piézoélectrique en absence d'un pic de rayonnement sismoélectrique correspondant (ou avec un composant sismoélectrique très faible) est due à la cassure d'une dent de trépan. La raison en est que l'effet sismoélectrique ne fonctionne pas lorsque ceci se produit, et même si la dent se fracture seulement, la conductivité électrique élevée des trépans et des dents supprimera tout signal 30 sismoélectrique. Un signal piézo-électrique avec un signal sismoélectrique est une 3038070 22 indication de la cassure d'une roche. Il est à noter que, étant donné, les signaux piézo-électriques et sismoélectriques ont des spectres caractéristiques différents, il n'est pas strictement nécessaire de comparer les signaux proches de la face du trépan avec ceux proches de la queue du trépan, mais on peut s'attendre à une- amélioration 5 du rejet signal sur bruit dans le dernier cas. De la même façon, il n'est pas strictement nécessaire de corréler les signaux électrique et magnétique avec les signaux acoustiques, mais le rapport signal sur bruit, et donc l'estimation de la performance du trépan, est amélioré en faisant ceci. Les amplitudes des événements piézo-électriques et sismoélectriques sont un 10 indicateur de l'usure du trépan: plus grande est l'amplitude (et plus l'augmentation du signal est abrupte), plus le trépan est coupant. En outre, les statistiques des événements piézo-électriques ou sismoélectriques servent de clé à la performance du trépan. Si les statistiques sont plus ou moins régulières avec peu de variations, le trépan ne performe pas bien. Une performance élevée se produit au niveau d'un 15 seuil entre des statistiques régulières et quelque peu erratiques dans les signatures de fragmentation des roches. Analyse des signaux et l'optimisation de la performance de forage, interspectre et spectre de puissance, interspectre, autocorrélation et corrélation croisée.

20 Dans divers modes de réalisation, les sorties des divers capteurs, tels que décrites précédemment, peuvent être corrélées pour obtenir des indicateurs de l'usure du trépan et de l'efficacité de forage. Les spectres de puissance et de puissance croisée sont également des indicateurs très puissants de l'usure du trépan et de l'efficacité de forage. Le spectre de puissance, c.-à-d., la densité spectrale de la 25 puissance (PSD), d'un procédé est défini comme la transformée de Fourier de la valeur attendue de l'autocorrélation de ce procédé. De la même façon, le spectre croisé de deux procédés, c.-à-d., la densité spectrale de puissance croisée, est défini comme la transformée de Fourier de la valeur attendue de la corrélation croisée de ces procédés. Même si des informations utiles peuvent être obtenues en analysant 30 les autocorrélations et les corrélations croisées, les spectres de puissance et les 3038070 23 spectres de puissance croisés sont des outils très puissants pour l'analyse des types de procédés décrits ici. À partir de la littérature, une expression d'approximation générale pour la signature acoustique et électromagnétique d'une cassure individuelle de roche ou d'un trépan de forage au temps t=0 peut être représentée par 5 fjt]=A*ett fit] = A * e *Cos[w * t] t > 0 Dans cette expression, A représente une amplitude qui varie d'un événement de cassure à un autre, i et u représentent les périodes de temps caractéristiques, qui sont également des variables aléatoires, et wo est une fréquence caractéristique pour le procédé, qui est également une variable aléatoire. Le paramètre r est associé à 10 l'accumulation de stress dans la roche (ou le trépan), alors que le paramètre représente une échelle de temps caractéristique pour la durée du tintement après cassure de la roche (ou du trépan). Les paramètres varient de façon significative selon que le matériau qui est cassé et de la roche ou que ce soit le matériau dans lequel est fabriqué la dent du trépan (diamant PDC). Dans le cas d'une dent de 15 trépan de forage, en se basant sur la littérature, il est suffisant d'assumer que u = 0 et qu'il n'y a donc pas de fréquence caractéristique. Même si le tintement ne peut pas être complètement écarté, on s'attend à ce qu'il ait une fréquence significativement plus élevée que le tintement observé dans la roche. La Figure 14 est une représentation d'un exemple d'une impulsion oscillante, 20 une forme d'onde acoustique ou EM, en raison de la cassure d'un fragment de roche. Les paramètres sont basés sur des valeurs publiées dans « Experimental Studies of Electrical Fields on a Breaking Rock Sample », Zhenya Zhu, F. Dale Morgan, Chris J. Marone, et M. Nafi Toksôz, Earth Resources Laboratory Department of Earth, Atmospheric, and Planetary Sciences Massachusetts Institute of Technology, 25 Cambridge, MA 02139. Dans la Figure 14, la fréquence caractéristique est de 300 Hz, lorsque que les unités d'amplitude sont arbitraires. L'importance du PSD et des densités spectrales de puissance croisée dans l'analyse des données obtenues en utilisant les instruments décrits ici sera expliquée 3038070 24 lorsque les propriétés de ces densités spectrales sont expliquées. (Un résumé de dérivation de la densité spectrale de puissance d'un procédé composé d'une superposition d'impulsion provenant de la cassure d'une roche et des impulsions provenant de la cassure d'un trépan est présenté dans la section appelée Annexe I.) 5 Si seuls les temps de cassure sont aléatoires, le PSD pour un tel procédé est donné par PSD[co]= PR *AR (v R2 + VR4CO2 + Rv R(1 + v,2 (a)2 + coR2)) + 2 (1+ vR4 4 -I- 2 ± 2 COR 2 » L'R 276 (1+z R2 co2)(1 +vR4(co2 -coR2)2 +2vR2(w2 +coR2)) +PR*AB2 * TB2 Dans lequel, l'indice « R » décrit la roche, et l'indice « B » décrit le trépan.

10 En dérivant cette expression, il a été assumé que la cassure de la roche et de la dent du trépan sont des procédés indépendants de la distribution de Poisson avec les paramètres de vitesse pR et pB. Plusieurs graphiques PSD sont illustrés dans les Figures 15, 16 et 17. Toutes les unités de temps dans ces figures sont en secondes, les fréquences sont en Hertz et les unités d'amplitude sont arbitraires.

15 Le pic spectral pointu des Figures 15, 16 et 17 est dû à la cassure du composant rocheux. Les paramètres qui n'ont pas été variés dans ces graphiques ont été obtenus de la référence Zhu et al mentionnée ci-dessus. La Figure 15 est un jeu de graphiques de PSD pour différentes valeurs d'un temps caractéristique, UR, pour la décomposition du tintement après fracturation de la roche. Dans la Figure 20 15, le pic spectral devient plus large et plus faible lorsque la valeur uR diminue. Ceci est logique étant donné qu'une valeur de uR qui diminue correspond à une décomposition plus rapide du tintement caractéristique. Lorsque le trépan devient moins coupant, le temps de décomposition diminue. Ceci entraîne un élargissement du pic spectral et une diminution de son amplitude.

25 La Figure 16 est un jeu de graphique de PSD pour différentes valeurs d'un paramètre qui est un temps caractéristique, 'CR, pour l'accumulation du stress par rapport à la roche. La Figure 16 illustre la variation du PSD comme une fonction du paramètre TR. Lorsque la durée de TR augmente, la partie à fréquence faible du PSD 271- 1+1R2 * co2 3038070 25 augmente. Il est à noter que la partie à faible fréquence est plus ou moins plate en dessous de 10 Hz pour tous les cas étudiés. À partir de ceux-ci, il semblerait que cette caractéristique de faible fréquence du PSD procure un indicateur de TR, et c'est le cas, mais il y a une condition.

5 La Figure 17 est un jeu de graphique de PSD pour différentes valeurs d'un paramètre qui est un temps caractéristique pour l'accumulation du stress par rapport au trépan de forage. La Figure 17 illustre la variation du PSD comme une fonction du paramètre TB. Clairement, si des événements de cassures de trépan sont présents avec des événements de cassures de roche, les deux ne peuvent pas être différenciés.

10 En outre, on doit faire attention de bien comprendre la nature statistique des procédés avant de tirer une quelconque conclusion. D'autres enseignements seront proposés pour démontrer comment ce problème peut être résolu. Avant de discuter plus profondément de la nature statistique des procédés, prenons en compte les commentaires suivants concernant les autocorrélations et les 15 corrélations croisées par rapport aux Figures 18-22. La Figure 18 est un jeu de graphique dans un segment temporel d'une simulation de Monte-Carlo des procédés décrits ici. La courbe 1856 représente un signal qui peut être reçu, par ex., au niveau d'un capteur de champ magnétique. La courbe 1857, illustrée pour des raisons de clarté comme étant déplacée verticalement par une unité d'amplitude par 20 rapport à la courbe 1856, est représentative, par ex., d'un signal qui peut être reçu par un accéléromètre. La courbe 1857 contient une version décalée dans le temps de la courbe 1856 avec un bruit additif provenant d'un procédé très semblable au procédé qui a produit la courbe 1856. La Figure 19 est un jeu de graphique d'autocorrélation associé au signal reçu 25 simulé de la Figure 18. La Figure 19 comprend un graphique d'autocorrélation de la courbe 1856 de la Figure 18, la corrélation croisée de la courbe 1856 avec le procédé de bruit qui a été introduit pour produire la courbe 1857 dans la Figure 18, et la corrélation croisée entre les courbes 1856 et 1857 de la Figure 18. Une vue élargie de la Figure 19 est présentée dans la Figure 20.

30 Comme prévu, l'autocorrélation produit un pic avec un décalage de temps de 3038070 26 0. La corrélation croisée démontre un pic proéminent proche de celui de l'autocorrélation. Elle démontre également un fort pic à la valeur de décalage la plus grande possible, qui représente un artefact de la façon dont la corrélation croisée a été calculée. Dans la Figure 20, on voit que le pic dans la corrélation 5 croisée 2056 qui est semblable au pic dans l'autocorrélation 2057 est décalé de 10 ms, qui représente la valeur introduite dans l'analyse. Il y a une courbe 2053 le long de l'axe autour de la valeur de 0 dans la Figure 20 qui est une corrélation croisée entre le signal de la courbe 1856 et le bruit introduit lors de la production de la courbe 1857. Comme on peut le voir, le bruit est fortement supprimé par la 10 corrélation croisée. De la même façon que les graphiques spectraux peuvent être utilisés, des graphiques de ce type peuvent être utilisés pour suivre la performance du trépan. Lorsque le trépan perd son tranchant, le caractère de la corrélation croisée (ou de l'autocorrélation) change. Ces exemples sont présentés dans les Figures 21 et 22. Ces figures démontrent l'autocorrélation 2057 des Figures 19 et 20 15 en comparaison à l'autocorrélation 4157 du dernier signal illustré dans la Figure 41, qui est caractéristique d'une défaillance catastrophique du trépan. Comme on peut le voir, les composants du décalage long de l'autocorrélation ont repris considérablement. En outre, dans la Figure 22, qui est une vue élargie de la Figure 21, le caractère de l'autocorrélation a changé fondamentalement en ce que les 20 oscillations dans le pic central ont virtuellement disparues. Jusqu'à la défaillance catastrophique du trépan, il apparaît que très peu d'informations peuvent être obtenues directement concernant la cassure d'une dent de trépan à partir de l'examen d'un PSD, d'un PSD croisé, d'une autocorrélation et d'une corrélation croisée. Il y a beaucoup à apprendre sur la roche et l'interaction 25 roche/trépan (particulièrement à partir des mesures spectrales), qui est apparenté à la cassure du trépan. Avant de discuter davantage de ces matières, certaines des suppositions sous-jacentes dans l'analyse, telles qu'elles ont été décrites jusqu'à présent, doivent être réexaminées et qualifiées. D'autres supports pour cette partie de la discussion sont donnés ci-dessous dans les sections « Notes sur la nature 30 statistique des paramètres de signature », Annexe I et Annexe II.

3038070 27 Pour une lithologie donnée et l'état du trépan, les paramètres AR, AB, PR, PB, tR, TB, p.R et ohz sont tous des variables aléatoires. De quelle façon les résultats de l'analyse susmentionnée sont affectés par ceci ? On note que le module carré de la transformée de Fournier d'un signal unique est souvent appelé un « spectre de 5 puissance », mais ceci n'est pas juste (et un énoncé semblable est donné pour le spectre croisé). La densité d'un spectre de puissance d'un procédé représente la valeur attendue de la transformée de Fourier et de son autocorrélation. Un eoncept sous-jacent dans la définition d'un spectre de puissance est la notion d'une moyenne d'ensemble. Les mesures du signal sous analyse peuvent être visualisées comme un 10 ensemble de mesures réalisées sur des systèmes ayant les mêmes propriétés statistiques que le système d'intérêt. L'autocorrélation est prise pour chaque mesure de l'ensemble. Il est plus efficace de calculer la transformée de Fourier de l'autocorrélation de chaque mesure dans l'ensemble étant donné que ceux-ci représentent le module carré de la transformée de Fourier pour chaque mesure. Une 15 moyenne est ensuite prise sur l'ensemble des mesures. Pour les procédés qui ne varient pas dans le temps, c.-à-d., les procédés ergodiques, la moyenne de l'ensemble peut être remplacée par des fenêtres de moyenne au cours du temps. Les fenêtres ne sont pas nécessairement chevauchantes. Cette procédure peut également être réalisée avec des procédés qui varient lentement. Des concepts semblables 20 s'appliquent aux densités spectrales de puissances croisées. Étant donné que les densités de puissance et de puissance croisée spectrale prennent en compte les propriétés stochastiques des signaux, elles peuvent être utilisées comme des mesures globales de la performance de forage. Ici, l'utilisation du terme « global » fait la distinction entre les mesures du domaine temporel, 25 lorsque les mesures du domaine temporel sont basées sur des séries temporelles individuelles ou sur des corrélations croisées de séries temporelles individuelles, qui procurent comparativement moins d'informations complètes sur les procédés sous-tendant les séries temporelles observées. Parmi d'autres choses, l'Annexe II présente une discussion sur les effets du 30 caractère aléatoire de la variable (AR. Il doit être noté que lorsque l'écart type des 3038070 28 fréquences ïR augmente, la distribution spectrale s'élargit autour de son pic (ce qui n'est pas surprenant). Il y a également une certaine réduction de l'amplitude du pic lorsque l'écart type de coR augmente. L'autre paramètre qui a un effet sur la largeur et l'amplitude du pic spectral est DR. Lorsque DR diminue, l'amplitude du pic 5 spectral diminue, mais il ne s'élargit jamais à l'extérieur de l'enveloppe du pic spectral le plus pointu possible. Ces comportements sont décrits à la fois analytiquement et par l'analyse de Monte-Carlo. La signification de ceux-ci est comme suit: lorsque vR diminue, l'efficacité de forage diminue et la taille des déblais diminue. Lorsque l'efficacité du forage 10 diminue progressivement, le pic spectral chute, mais reste à l'intérieur de l'enveloppe originelle. D'autre part, un élargissement du pic spectral avec une petite chute au niveau de l'amplitude correspond à une condition dans laquelle la fréquence caractéristique varie plus lorsque la roche est détruite. Comme il a été précédemment noté, une augmentation de la variation de cette fréquence est une 15 indication d'une amélioration de l'efficacité de forage, et vice versa. Dans certaines références de la littérature, il est également noté que la fréquence caractéristique augmente lorsque l'efficacité du trépan diminue. Il est également raisonnable de penser que le temps d'accumulation caractéristique jusqu'à la défaillance de la roche augmente au fur à mesure que le trépan devient moins tranchant. À travers l'analyse 20 de Monte-Carlo, l'Annexe II considère la variation de tous les paramètres du modèle. Cette analyse confirme les énoncés susmentionnés. Pour un grade donné de tranchant et des propriétés données de la boue, l'efficacité de forage est une fonction du poids sur le trépan, de la vitesse de rotation, du flux de fluide à travers le trépan aussi bien que le poids de la boue et la rhéologie 25 de la boue. Tel que démontré, les trois premiers de ces paramètres peuvent être individuellement contrôlés au fond du puits, même si les mécanismes électromécaniques doivent être ajoutés à certains dispositifs classiques afin de les utiliser par rapport aux divers modes de réalisation enseignés ici. Comme il est également bien connu, ces paramètres peuvent être contrôlés à partir de la plate-30 forme de forage, mais avec un décalage considérable dans le temps de réponse et 3038070 29 dans la précision du contrôle. Les procédés permettant de déterminer l'efficacité de forage et l'usure du trépan décrits ici peuvent être utilisés avec un contrôleur de fond de puits, et des liaisons de communication vers des moyens de fond de puits permettant de contrôler le poids sur le trépan, la vitesse de rotation et le débit pour 5 rechercher et maintenir une efficacité optimale de forage. Ce scénario architectural est illustré dans les Figures 23 - 28, qui comprennent également certaines caractéristiques appropriées pour une approche plus générale. La Figure 23 est un schéma d'un système structuré pour fonctionner par rapport à l'optimisation de l'efficacité de forage. L'équipement en surface 2360 peut 10 comprendre un système de télémétrie MWD 2364, généralement avec une liaison montante et une liaison descendante pour permettre une communication entre le fonds de puits et la surface. Il comprend également un module 2363 comportant un détecteur de la charge au crochet, un détecteur de la vitesse de rotation et un contrôleur de flux. Le contrôleur de flux peut généralement être réalisé par le 15 contrôle de la vitesse de la ou des pompes à boue. L'équipement en surface 2360 ensemble peut comprendre une interface utilisateur 2368 et un processeur 2366. Le processeur 2366 peut être structuré pour contrôler le fonctionnement du capteur et/ou l'opération de forage et pour traiter des données provenant des capteurs, comme il est décrit ici. Dans certains modes de réalisation, les informations 20 recueillies au fond du puits par les capteurs au niveau du trépan, et possiblement avec d'autres capteurs au-dessus du trépan, peuvent être transmises par télémétrie à l'unité en surface 2360 et peuvent être utilisées pour optimiser la charge au crochet (pour le contrôle du poids sur le trépan), la vitesse de rotation et le débit. Dans d'autres modes de réalisation, ces trois paramètres peuvent être contrôlés 25 dynamiquement au fond du puits en utilisant les mêmes informations. Dans les implémentations dans lesquelles le poids sur le trépan (WOB), la vitesse de rotation (RS) et le débit à travers le trépan (Q) sont dynamiquement modifiés au fond du puits afin d'optimiser l'efficacité de forage en temps réel, le poids au crochet doit d'abord être défini à une valeur correspondant aux valeurs 30 maximales du WOB et du Q qui seront utilisées au cours des intervalles de temps 3038070 30 lorsque le système de fond de puits contrôle automatiquement l'efficacité de forage. Si un moteur de forage à déplacement positif (PDM) est utilisé, la surface et le Q doivent être définis de sorte que le RS de fond de puits maximal anticipé puisse être obtenu par le système de fond de puits. S'il n'existe pas de PDM ou de moteur 5 semblable, la vitesse de rotation peut être contrôlée en communiquant avec l'unité de surface 2360, même lorsqu'un outil orientable rotatif se trouve dans le système. Illustré au fond du puits dans la Figure 23 est un trépan de forage instrumenté 2305, tel qu'il a été précédemment décrit, un moteur à boue ou une turbine 2371, un système MWD/LWD avec une unité de traitement de fond de puits 10 2372, un contrôleur WOB 2373, un contrôleur Q (de flux) 2374 qui peut comporter un évent 2378, et un contrôleur de la vitesse de rotation 2376, tel qu'il a été précédemment décrit. Un bus de communication 2377 est également illustré en partie. Le bus de communication 2377 peut comprendre des parties qui sont communes à tous les éléments du système MWD/LWD 2372, qui peut être câblé 15 avec des connecteurs entre les éléments. Le bus de communication 2377 peut comprendre des parties qui sont liées avec des fils et des connecteurs, des liaisons de communication acoustique et des liaisons de communication EM. Par ex., une liaison de communication EM peut être utilisée pour transmettre du trépan de forage instrumenté 2305 vers le système MWD/LWD 2372, ou celle-ci peut être câblée à 20 travers le moteur à boue 2371, ou elle peut être câblée à une liaison acoustique qui transfère des données à travers le moteur à boue 2371 vers le système MWD/LWD 2372. De la même façon, le contrôleur WOB 2373, le contrôleur de flux 2374 et le contrôleur de la vitesse de rotation 2376 peuvent être reliés par câble, par EM court ou liaisons acoustiques courtes. Il est à noter que le fonctionnement du contrôleur 25 de flux 2374 peut être coordonné aux fonctionnements du contrôleur de la vitesse de rotation 2376, dépendamment du type de contrôleur de la vitesse de rotation 2376 utilisé. Si le contrôleur de la vitesse de rotation 2376 dévie le flux dans l'anneau du puits de forage, alors, le flux dévié doit être pris en compte lors du réglage du contrôleur de flux 2374, sinon il ne doit pas être pris en compte. Le contrôleur 30 WQ.E3 2373, le contrôleur de flux 2374 et le système MWD/LWD 2372 peuvent être 3038070 31 dans un ordre différent que celui illustré dans la Figure 23. La Figure 24 est un organigramme d'un système structuré pour fonctionner par rapport à l'optimisation de l'efficacité de forage, semblable ou identique à l'exemple de système de la Figure 23 dans lequel les composants sont décrits plus en 5 détail et plus généralement dans la Figure 24. Tous les éléments illustrés dans la Figure 24 ne doivent pas nécessairement être présents dans un mode de réalisation donné décrit ici. L'unité en surface peut être implémentée comme précédemment décrit. La Figure 24 illustre une entrée du capteur de vibration 2481 provenant des capteurs de vibration du fond de puits, qui peuvent comprendre des accéléromètres, 10 une entrée de capteur d'E-champ 2482, des capteurs d'E-champ et une entrée du capteur du champ magnétique 2483 provenant des capteurs de champ magnétique, lorsque ces capteurs sont au niveau de ou proche du trépan de forage comme il a été précédemment décrit. Sont également illustrées des entrées WOB 2486 provenant d'un capteur WOB de fond de puits, une entrée du capteur de la vitesse de rotation 15 2484 provenant d'un capteur de la vitesse de rotation, une entrée du capteur de couple 2488 provenant d'un ou des plusieurs capteurs de couple de fond de puits, une entrée du capteur de flux 2487 provenant d'un capteur de flux et une entrée du capteur du moment de flexion 2489 provenant des capteurs du moment de flexion de fond de trou. Il est quelquefois utile de mesurer le couple de fond de puits au 20 niveau de plusieurs emplacements le long du train de tiges. Toutes ces mesures peuvent être réalisées à l'aide d'équipements disponibles dans le commerce tels que le. DrillDOC® Drilling Downhole Optimization Collar, disponible chez Halliburton Energy Services, Inc. Il est à noter que les diverses entrées peuvent provenir d'un ou de plusieurs capteurs de ce type respectifs.

25 Également illustrés dans la Figure 24 sont des entrées du capteur de l'évaluation de la formation (FE) de fond de puits 2491 provenant des capteurs FE de fond de puits. Ceux-ci peuvent comprendre, par ex., un quelconque nombre de types de capteurs de résistivité, de capteurs acoustiques, de capteurs nucléaires et des capteurs à base de RHIN. En outre, une entrée de calibre 2493 provenant des 30 calibres MWD de fond de puits peuvent être disponibles, tels que, sans limitation, 3038070 32 des calibres acoustiques. Toutes ces mesures peuvent être utilisées pour déduire la lithologie de la formation, qui peut être utilisée dans le cadre du calcul de l'efficacité du forage dans un mode de réalisation plus générale de la présente description qui doit être discuté. En outre, la vitesse de pénétration (ROP) peut être déduite de la 5 sortie corrélée des capteurs de lecture peu profonde ayant un espacement connu entre les centres réels de leurs zones de mesure, tel qu'il est décrit, par ex., dans le brevet américain numéro 5 899 958. La ROP peut également être estimée en divisant le temps estimé entre les pauses du forage par la longueur estimée d'une section de tuyaux ajoutée au train de tiges. Une entrée ROP 2492 peut être fournie.

10 Une pause dans le forage peut comprendre le cas où le forage est arrêté et qu'une section de tuyaux est ajoutée au train de tiges, la section de tuyaux peut généralement faire entre 30 et 90 pieds. Cependant, cette procédure ne donne pas une valeur instantanée. En autre, la ROP estimée peut être fournie par des valeurs de liaison descendante mesurées à la surface. Si on fait ceci, les valeurs doivent être 15 corrigées pour le WOB, le poids de la boue et la friction. Comme il a été noté ci- dessus, les diverses entrées peuvent être fournies par un ou plusieurs capteurs respectifs de ce type. Un processeur de fond de puits 2495 peut comprendre du matériel permettant de communiquer avec la liaison montante MWD et un récepteur de fond 20 de puits 2477; un module pour définir le WOB, le RS et le Q; un module de recherche 2497 pour entreprendre une recherche du WOB, RS et Q optimaux; et un module de calcul 2498 pour calculer l'efficacité du trépan ou des paramètres suffisants apparentés à l'efficacité du trépan pour permettre l'optimisation de l'efficacité du forage à travers un algorithme de recherche de paramètres du module 25 de recherche 2497. Un mécanisme de contrôle du WOB 2494 de fond de puits, un mécanisme de contrôle de la vitesse de rotation (RS) 2496 de fond de puits, un mécanisme de contrôle de la vitesse de flux (Q) de fond de puits peuvent procurer une entrée à un jeu de paramètres 2499 que le processeur 2490 de fond de puits peut faire fonctionner 2495. Le jeu de paramètres 2490 peut également comprendre une 30 entrée provenant du module de recherche 2497.

3038070 33 Le système de la figure 24 peut comprendre un réservoir à boue 2457 avec un flux de boue dans le trou de la tige de forage qui est muni d'une pompe 2458. Le flux de boue dans le trou de la tige de forage peut être associé à un transmetteur de liaison montante/un récepteur de liaison descendante du MWD de fond de puits 5 2477 et un récepteur de liaison montante/un transmetteur de liaison descendante du MWD associé à la surface 2462. Semblable ou identique au système de télémétrie MWD 2362 de la Figure 23, le récepteur de liaison montante/le transmetteur de liaison descendante MWD associé à la surface 2462 peut fonctionner avec une unité en surface 2460 comportant une interface utilisateur 2468 et un processeur 2466.

10 L'unité en surface 2460, l'interface utilisateur 2468 et le processeur 2466 peuvent être semblables ou identiques à l'unité 2360, l'interface utilisateur 2368 et le processeur 2366 de la Figure 23. Le processeur 2466 peut fonctionner pour procurer un point de réglage de la charge au crochet 2467-1 au contrôleur de la charge au crochet 2467, afin de procurer un point de réglage de la vitesse de rotation 15 2468-1 au contrôleur de la vitesse de rotation 2468 en surface, et pour procurer un point de réglage du flux 2469-1 au contrôleur de flux 2469 en surface. Le contrôleur du flux 2469 en surface peut être un contrôleur de la vitesse de la pompe. La Figure 25 est un organigramme d'un exemple du module de calcul de l'efficacité 2598. Le module 2598 particulier donné en exemple illustré ne calcule 20 pas l'efficacité du trépan, mais procure suffisamment d'informations à l'algorithme de recherche de paramètres pour permettre une optimisation de l'efficacité. Cette routine dépend des résultats expérimentaux présentés ailleurs dans ce document. Étant donné que ces résultats constituent un sous-ensemble limité des comportements possibles des roches et des trépans lors de la cassure, ceci représente 25 seulement un exemple spécifique de la technique plus générale qui sera ultérieurement décrite. Dans la technique spécifique référencée dans la Figure 25, il est supposé que le PSD à tendance à avoir un pic spectral proéminent, qui est caractéristique de la cassure de la roche. On suppose que la fréquence centrale de ce pic spectral, aussi bien que la largeur autour de cette fréquence centrale, augmente 30 lorsque l'efficacité du trépan diminue. En outre, on suppose que l'amplitude du PSD 3038070 34 dans la limite de faible fréquence augmente lorsque l'efficacité du forage diminue et augmente rapidement lorsque le trépan de forage approche le point. Afin de maintenir la simplicité de ce diagramme, seulement deux capteurs sont utilisés dans cette analyse, un capteur de vibrations et un capteur d'E-champ. Des capteurs 5 additionnels, tel que mentionné précédemment, peuvent être compris dans une façon similaire à celle illustrée ici. En sus des fréquences centrales du pic spectral dominant, et la largeur de ces pics spectraux dans les densités spectrale de puissance et de puissance croisée, il est important d'avoir une estimation de l'écart type au niveau de ces paramètres. En 10 outre, si d'autres pics spectralement significatifs sont identifiables, il est important de suivre ceux-ci. Il est également utile de suivre la limite de faible fréquence des densités spectrales de puissance et de puissance croisée et l'écart type estimé de ce paramètre. Divers paramètres spectraux peuvent être suivis dans ce module. De tels paramètres spectraux qui peuvent être rapportés sont donnés dans le Tableau 1: 15 PARAMÈTRES SPECTRAUX Fréquence centrale du pic spectral avec l'amplitude la plus élevée Faible fréquence à mi-largeur du pic spectral avec l'amplitude la plus élevée Fréquence élevée à mi-largeur du pic spectral avec l'amplitude la plus élevée Limite d'amplitude de faible fréquence Écart-type estimé de l'amplitude du pic spectral le plus élevé Écart-type estimé de la fréquence du pic spectral avec l'amplitude la plus élevée Écart-type estimé de faible fréquence à mi-largeur du pic spectral avec l'amplitude la plus élevée Écart-type estimé de fréquence élevée à mi-largeur du pic spectral avec l'amplitude la plus élevée Écart-type estimé de la limite d'amplitude à faible fréquence Amplitudes du 2ème, 3' et Lié' pics spectraux les plus élevés Fréquences centrales du 2", 3" et 4ème pics spectraux les plus élevés 3038070 Écart-type des amplitudes du 2ème, 38me et eine pics spectraux les plus élevés Écart-type des fréquences du 2ème, 38me et 4ème pics spectraux les plus élevès Amplitudes des densités spectrales de puissance dans la limite de faible fréquence Écart-type estimé dans l'amplitude des densités spectrales de puissance dans la limite de faible fréquence TABLEAU 1 Les densités spectrales de puissance et les densités spectrales de puissances croisées peuvent être estimées par un quelconque nombre de procédés, comprenant, 5 sans limitation, l'un quelconque du procédé multitaper (MTM) de Burg, classification multiple-signaux (MUSIC), Welch ou les techniques autorégressives de Yule-Walker. Il est important de comprendre que ces densités ne sont jamais totalement « mesurées », mais sont seulement estimées étant donné que ce sont des paramètres statistiques. Les estimations peuvent être obtenues en utilisant une 10 fourchette de vitesses d'échantillons, de longueurs de fenêtre et le nombre d'échantillon chevauchant dans les fenêtres successives. À partir de ceux-ci, il est possible de développer une série d'estimations spectrales et spectrales croisées à partir de laquelle l'écart-type peut être estimé à une quelconque fréquence. Ainsi, comme le démontre la Figure 25, une vitesse d'échantillonnage est définie. Celle-ci 15 doit être au moins le double de la fréquence du composant avec la fréquence la plus élevée qui serait présent dans les signaux qui doivent être traités. Après ceci, la taille de la fenêtre doit être précisée, et ensuite l'algorithme particulier choisi pour l'estimation du spectre de puissance, avec les paramètres nécessaires pour l'algorithme (tel que le nombre d'échantillons chevauchants).

20 Sur des trames successives, des séries de spectres de puissance et des spectres de puissances croisées peuvent être créés pour les capteurs de vibrations et d'E-champ. Ces estimations spectrales successives sont stockées dans un tampon. Un nombre de pics spectraux pré-spécifié est ensuite localisé dans chacun des spectres de puissance estimés mis en tampon. Pour l'exemple de la Figure 25, 25 jusqu'à 4 pics spectraux sont identifiés pour chaque spectre de puissance estimée 3038070 36 dans le tampon. Certains détails sont laissés à l'implémentation ou peuvent être déterminés par des techniques expérimentales bien établies, telles que la technique permettant d'identifier les pics spectraux, et pour déterminer s'il y a, en fait, au moins autant de pics spectraux que le maximum précisé (et si ce n'est pas le cas, il 5 faut noter que le nombre maximal n'a pas été observé). Une analyse est ensuite réalisée sur les pics spectraux au niveau de tous les spectres de puissance et de puissance croisée afin d'identifier une fréquence centrale moyenne pour le nombre spécifié de pics spectraux et l'écart-type dans la fréquence autour de ces moyennes, et l'écart type dans l'amplitude de ces moyennes. De la même façon, la limite de 10 faible fréquence de l'amplitude et l'écart type de cette amplitude peuvent être déterminées pour chacun des spectres estimés de puissance et de puissance croisée. Ces paramètres peuvent être fournis à un algorithme de recherche, par ex., l'algorithme de recherche de la Figure 26. Le flux des opérations de la Figure 25 peut comprendre la spécification de la 15 taille de la fenêtre d'échantillon, SW, au niveau de 2501, la spécification des paramètres pour l'estime acteur du spectre de puissance au niveau de 2502, la spécification de la longueur du tampon historique du spectre de puissance au niveau de 2503, et la spécification- des paramètres pour les tampons de traitement des spectres de puissance fenêtrés au niveau de 2504. Ces activités peuvent être 20 réalisées comme dans la Figure 24 pourra capteur de vibration et un capteur de champ électrique, dans lequel les activités peuvent comprendre, au niveau de 2505, la vitesse d'échantillonnage du capteur, SR, précisée. Au niveau de 2510, le capteur de vibration est échantillonné à une vitesse de SR. Au niveau de 2515, le capteur de champ électrique est échantillonné à une vitesse de SR. Au niveau de 2520, les 25 échantillons SW de la sortie du capteur de vibration est prise. Au niveau de 2525, les échantillons SW de la sortie du capteur d'E-champ est prise. Au niveau de 2530, un spectre de puissance provenant des échantillons fenêtrés du capteur de vibration est calculé. Au niveau de 2535, un spectre de puissance provenant des échantillons fenêtrés du capteur de champ électrique est calculé. Au niveau de 2540, un spectre 30 de puissance croisée provenant des échantillons fenêtrés du capteur de vibration et 3038070 37 du capteur de champ électrique est calculé. Au niveau de 2545, le spectre est enregistré dans un tampon de spectre de puissance fenêtré du capteur de vibration. Au niveau de 2550, le spectre est enregistré dans un tampon de spectre de puissance fenêtré du capteur de champ 5 électrique. Au niveau de 2555, le spectre croisé est enregistré dans le tampon de spectres de puissance fenêtrés des capteurs de vibration et de champ électrique. Au niveau de 2560, les spectres de puissance traités des signaux du capteur de vibration sont produits. Au niveau de 2565, les spectres de puissance traités des signaux du capteur de champ électrique sont produits. Au niveau de 2570, les spectres de 10 puissance croisée traités des signaux du capteur de vibration et d'E-champ sont produits. Au niveau de 2575, relativement aux spectres de puissance traités des signaux du capteur de vibration, les paramètres spectraux sont estimés et rapportés à un algorithme de recherche de paramètres. Au niveau de 2580, relativement aux spectres de puissance traités des signaux du capteur de champ électrique, les 15 paramètres spectraux sont estimés et rapportés à un algorithme de recherche de paramètres. Au niveau de 2585, relativement aux spectres de puissance croisée traités des signaux du capteur d'E-champ, les paramètres spectraux sont estimés et rapportés à un algorithme de recherche de paramètres. Les types et les divers paramètres spectraux rapportés à l'algorithme de recherche de paramètres peuvent 20 comprendre des paramètres spectraux choisis dans le Tableau 1. La Figure 26 est un organigramme d'un exemple de routine de recherche 2697 pour définir des paramètres de forage pour une efficacité optimale utilisant les entrées provenant du module de calcul de l'efficacité 2598 de la Figure 25. L'algorithme de recherche 2597 de la Figure 26 peut être conçu pour déterminer les 25 paramètres du WOB, de la RS et de la Q qui optimisent l'efficacité du trépan. Plusieurs d'autres façons sont possibles pour rechercher ces paramètres. La routine illustrée est conservatrice en ce qu'elle tente de commencer l'estimation de la position optimale dans l'espace (WOB, RS, Q) en utilisant une meilleure estimation précédente de ces paramètres et en prenant des étapes de ces paramètres ayant une 30 taille pré-spécifiée pour déterminer un gradient d'un paramètre qui augmente lorsque 3038070 38 l'efficacité de forage diminue, le suivi de ce gradient jusqu'à un point de fonctionnement optimal, le maintien de l'opération autour de ce point jusqu'à ce qu'on note qu'il n'est plus un point de fonctionnement optimal, et l'initiation de nouvelles recherches lorsque ceci se produit. L'algorithme fonctionne pour 5 maintenir les valeurs de (WOB, RS, Q) à l'intérieur des maximums et des minimums spécifiés. Avant l'initiation d'une recherche, des valeurs maximales et minimales peuvent être précisées pour le (WOB, RS, Q). Celles-ci peuvent être des valeurs par défaut dans le système ou des valeurs reçues à travers la télémétrie de liaison 10 descendante. En outre, un temps de demeure DT maximal peut être précisé. Ceci correspond au temps pendant lequel les données de forage sont acquises sans modification du (WOB, RS, Q). La taille de l'étape pour chaque (WOB, RW, Q) peut être précisée, et de la même façon, une valeur initiale définie pour le (WOB, RS, Q). La taille de l'étape peut être précisée par défaut, une valeur provenant d'une 15 utilisation précédente de la routine ou par télémétrie de liaison descendante. La recherche des paramètres optimaux peut commencer en définissant une étiquette pour indiquer qu'une recherche de gradient doit être effectuée. Au niveau de 2605, une étiquette de recherche de gradient est définie pour être égale à « vrai ». Ceci peut être la valeur par défaut de l'entrée de la routine. Au niveau de 2610, une 20 décision est prise pour déterminer si une valeur précédente est disponible pour chaque vitesse de rotation, du poids sur le trépan et du débit à travers le trépan. Ensuite, si des valeurs précédentes sont disponibles pour (WOB, RS, Q), les valeurs stockées dans la routine de recherche sont réglées sur ces valeurs, au niveau de 2615. Au niveau de 2620, si ce n'est pas le cas, WOB, RS et Q sont définis à leurs 25 valeurs initiales, qui peuvent être les valeurs initiales par défaut. En outre, une étiquette pour un mode défini comme mode « croisière », dans lequel le forage est effectué sans changement de paramètres jusqu'à ce qu'on détermine que l'efficacité de forage n'est plus optimale, est défini à « faux ». Ensuite, les sorties du capteur sont échantillonnées et une entrée fournie. Au niveau de 2625, le module 30 d'efficacité est commandé pour initier l'échantillonnage des sorties du capteur.

3038070 39 L'entrée peut provenir des routines de traitement et du matériel semblable à ou identique à de telles entités décrites par rapport aux Figures 24 et 25. Le forage est ensuite maintenu au niveau du jeu de valeurs de (WOB, RS, Q) pour une durée de temps de DT, au niveau de 2630. Après ceci, les paramètres 5 d'efficacité peuvent être calculés comme il est décrit par rapport à la Figure 25, dans ce cas, ou en utilisant une procédure plus générale décrite ci-dessous. Au niveau de 2635, le module d'efficacité est sondé pour les paramètres d'efficacité et ceux-ci sont stockés sous forme d'un jeu initial de paramètres d'efficacité. Les entrées peuvent être des paramètres spectraux qui peuvent être rapportés du module de l'efficacité de 10 forage de la Figure 25, qui peuvent comprendre les paramètres présentés ci-dessus dans le Tableau 1 par rapport à la Figure 25. Au niveau de 2640, une détermination est réalisée pour savoir si c'est le premier jeu des spectres dans une série. Si c'est la première fois que les spectres ont été calculés, on peut entrer dans le mode de recherche de gradient au niveau de 2645, par ex., comme il est décrit plus en détail 15 par rapport à la Figure 28. Le but de la recherche de gradient est de trouver la direction dans l'espace (WOB, RS, Q) dans laquelle la vitesse d'augmentation de l'efficacité de forage est maximale. Une fois la recherche de gradient complétée, les densités spectrales de puissance et de puissance croisée peuvent être analysées, d'une façon telle qu'associée à la Figure 27, dans laquelle le pic spectral d'amplitude 20 la plus élevée est identifié, avec la largeur de ce pic. La largeur d'un pic est la séparation en fréquence entre les deux demi-points de puissance de part et d'autres du pic. Au niveau de 2650, les densités spectrale de puissance et de la densité spectrale de puissance croisée sont examinées (se rapporter à la Fig. 27) et le pic spectral le plus élevé et l'étalement de demi-puissance du pic spectral le plus élevé 25 sont calculés à partir du spectre croisé. Le prochain réglage des paramètres de forage peut être défini en prenant ou en estimant le gradient d'une fonction de coût au niveau de 2655. Cette fonction de coût est généralement pré-spécifiée avant le forage, mais pourrait être téléchargée par télémétrie de liaison descendante ou même apprise in 30 situ. Dans l'exemple spécifique qui est décrit, la fonction de coût est donnée par 3038070 C(WOB, RS, Q) ?-fc(WOB,RS,Q)+µ-Ofc(WOB, RS, Q), où k > 0 et g > 0 sont les facteurs de pondération dans la fonction de coût et fc est une fonction dérivée de façon empirique du WOB, RS et Q (par ex., FC pourrait être une fréquence centrale dans le pic spectral). Nominalement, X et g peuvent être 5 égaux, mais l'expérience au niveau d'une lithologie donnée peut permettre la détermination de meilleures valeurs pour ces paramètres. Une forme plus générale de la fonction de coût est C'(WOB, RS, Q) X'-fca(WOB,RS,Q)+µ'-Afca(WOB, RS, Q), où k > 0 and g > 0 sont les facteurs de pondération dans la fonction de coût et a > 0 10 et 13 > 0. En général, la fonction de coût doit être conçue de sorte qu'elle augmente lorsque l'efficacité de forage diminue afin d'imposer une pénalité pour une opération inefficace. La stratégie consiste à faire varier les paramètres de forage afin de minimiser la fonction de coût, et ceci peut être réalisé à travers une recherche de gradient. Clairement, il serait également possible de définir une « fonction de coût » 15 qui augmente avec l'efficacité du trépan, dans lequel cas, un maximum de la fonction de coût est recherché. La fonction de coût peut être précisée comme précédemment, par ex., C[WOB, RS, Q] = I fc[WOB, RS, Q] + Afc[WOB, RS, Q] où 1.4 I> 0 20 WOB e Poids sur le trépan RS e Vitesse de rotation Q -m Débit à travers le trépan fc = Fréquence centrale du pic spectral avec l'amplitude la plus élevée 25 Afc = Étalement de demi-puissance du pic spectral autour de fc Calculer un gradient modifié de la fonction de coût qui pointe toujours dans la direction de l'augmentation du coût de fonctionnement (d'autres fonctions de coût peuvent être identifiées de sorte que la direction de diminution pourrait être 30 utilisée).

3038070 41 OC = (2* a fc + ,u* a Afc)W OB+ a W OB a WOB (2* fc + ,u * AfcjilS' 42* a fc + * -a Afc)-0 aRs a aQ aQ WOB est un vecteur unitaire le long de l'axe du poids sur le RS est un vecteur unitaire le long de l'axe de la vitesse de (2 est un vecteur unitaire sur le débit à travers l'axe du trépan Au niveau de 2660, en utilisant le gradient, les tailles d'étapes pour WOB, 10 RS et Q sont calculées. La grandeur de chacun de ces trois termes est comparée avec l'écart type estimé au niveau de ce terme et un changement de taille d'étape appropriée pour chacun des trois termes est déterminé. La valeur du DT est ajustée, si elle est commandée par les statistiques. L'étiquette du mode croisière est définie à l'état approprié (se référer à la Figure 28).

15 À partir du gradient estimé de la fonction de coût, les tailles de l'étape (avec le signe algébrique approprié) peut être calculé dans le WOB, RS et Q de sorte que la fonction de coût doit diminuer lorsque les (WOB, RS, Q) sont modifiés par ces valeurs. En fonction de la taille de l'étape et la complexité de la variation fonctionnelle des pics centraux et de l'étalement des pics centraux avec ces 20 paramètres (WOB, RS, Q), ceci peut se produire ou pas. En outre, des erreurs peuvent être estimées au niveau des tailles des étapes WOB, RS et Q. Étant donné qu'il est potentiellement contre-productif de faire une étape dans la mauvaise direction, les tailles d'étape peuvent être comparées à leurs erreurs avant de prendre cette étape. Dans une approche, si la grandeur de l'erreur est inférieure à 0,5 de la 25 grandeur de la taille d'étape calculée, la taille de l'étape calculée peut être utilisée. Aucun changement ne sera apporté à un paramètre qui ne satisfait pas à ce critère, c.-à-d., la taille d'étape calculée dans ce paramètre sera- définie à 0. Le choix de 0,5 est quelque peu arbitraire et peut être choisi n'importe où entre 0,1 et 1. Le système trépan 5 rotation 3038070 42 peut continuer à fonctionner dans un mode de recherche de gradient jusqu'à ce que toutes les tailles d'étape aient été définies à 0. À ce point, le système est mis en mode croisière. En mode croisière, la valeur de (WOB, RS, Q) n'est pas modifiée, mais 5 l'efficacité est surveillée et les estimations du gradient et les tailles d'étapes proposées sont calculées. On quitte le mode croisière si la taille d'étape de l'un quelconque des paramètres (WOB, RS, Q) n'est pas zéro et elle est statistiquement significative en comparaison à son erreur estimée. Dans un sens, alors, le système est toujours dans le mode gradient, mais ce mode est supprimé lorsque les 10 informations disponibles sont insuffisantes pour justifier un changement dans les paramètres de fonctionnement. Ceci peut se produire si le bruit mesuré est élevé, la formation ne suit pas le modèle supposé dans la fonction de coût avec suffisamment de fidélité pour permettre le contrôle de l'efficacité à travers cette fonction de coût, ou une performance optimale a été obtenue et elle est maintenue.

15 Au niveau de 2665, une détermination est réalisée pour vérifier si l'étiquette du mode croisière est égale à « faux ». Si ce n'est pas le cas, la procédure revient à 2625. Si tel est le cas, les WOB, RS et Q sont modifiés par les tailles d'étapes calculées en utilisant le gradient et les écarts-types, et ensuite la procédure revient à 2625, au niveau duquel on commande au module d'efficacité d'initier 20 l'échantillonnage des sorties du capteur. La Figure 27 est un organigramme d'un mode de réalisation d'un exemple de procédure pour l'examen des densités spectrales de puissance et de la densité spectrale de puissance croisée. Cette procédure peut s'écouler de la procédure de la Figure 26. Le pic spectral le plus élevé et l'étalement de demi-puissance du pic 25 spectral le plus élevé sont déterminés à partir du spectre de croisement. En particulier, trois fréquences sont déterminées: fl, f2 et f3, au niveau de 2710. Respectivement, ceux-ci sont les emplacements de l'amplitude maximale des spectres de puissance du capteur de vibration, du capteur d'E-champ et dans le spectre de puissance croisée de ces deux capteurs, dans lequel fl représente 30 l'emplacement du pic spectral de puissance d'amplitude maximale du capteur de 3038070 43 vibration, f2 représentent l'emplacement de l'amplitude maximale du pic spectral de puissance du capteur EM et f3 représentent l'emplacement de l'amplitude maximale du pic spectral de puissance croisée des capteurs de vibration et d'EM. Trois différences de fréquences peuvent être déterminées à partir de ses fréquences: 5 Df1,2 = fl - f2 Df1,3 = fl f3 Df2,3 = f2 f3. Comme il est déterminé à 2710, l'écart-type de l'emplacement de fl est sdl; l'écart- type de l'emplacement de f2, sd3 et l'écart-type de l'emplacement de f3, sd3.

10 Chacune de ces différences de fréquences peut être comparée avec une estimation de son écart-type. Si l'écart-type estimé dans toutes les différences est supérieur de 0,5 à leurs écarts type estimés, alors le pic de fréquence fc3 correspondant au spectre croisé peut être utilisé dans l'analyse et l'étalement de la fréquence peut être pris pour être l'étalement de demi-puissance autour de fc3.

15 Lorsque fc3 est choisi, il y a une indication que les densités spectrales de vibration et les densités spectrales d'E-champ ont un pic spectral commun et dominant, et donc la corrélation doit être moins affectée par le bruit que l'un ou l'autre des spectres séparés. En outre, ceci est une indication que la formation est perméable, et donc une étiquette peut être définie pour fournir cette information. Dans le cas où 20 un pic spectral commun n'est pas identifié, alors, le système fait usage du fl, le pic le plus proéminent dans le PSD de la vibration, et l'étalement de demi-puissance autour de ce pic est calculé et utilisé dans le calcul de l'efficacité. Il est à noter que dans le procédé associé à la Figure 27, les variances peuvent être utilisées dans la comparaison plutôt que les écart-types. Ceci évite simplement d'utiliser une racine 25 carrée. En outre, la limite de faible fréquence du PSD approprié peut être examinée pour déterminer s'il existe une augmentation significative dans sa grandeur. Si tel est le cas, ceci est le signe d'une défaillance imminente du trépan, et une étiquette est définie pour émettre un avertissement. Dans un mode de réalisation au niveau de 2720, une détermination est 30 effectuée pour savoir si Df1,22 > .25*(sd12 + sd22) et Dfl ,32 > .25*(sd12 + sd32) et 3038070 44 Df2,32 > .25*(sd22 + sd22). Si tel est le cas au niveau de2740, utiliser le courant f3, fc3, dans l'analyse; identifier la formation comme étant une formation perméable et calculer l'étalement de demi-puissance dans la fréquence centrale utilisant les points de demi-puissance supérieurs et inférieurs du spectre de croisement. Si tel n'est pas 5 le cas au niveau de 2730, utiliser le courant fl, fcl, dans l'analyse; identifier la formation comme une formation imperméable; et calculer l'étalement de demi-puissance dans la fréquence centrale utilisant les points de demi-puissance supérieurs et inférieurs dans la densité spectrale de puissance de vibration. Au niveau de 2750 de 2740 ou 2730, la limite de faible fréquence du PSD du spectre 10 choisi (celui avec fcl ou celui avec fc3) est comparée. S'il y a une augmentation importante de cette valeur, par ex., supérieure à 2 écarts-type, il faut émettre un avertissement de défaillance imminente du trépan. La procédure de la Figure 27 peut se conclure en revenant au flux de la procédure de la Figure 26. La Figure 28 procure les détails qui ont été décrit lors du calcul des tailles 15 d'étape pour WOB, RS et Q. L'exemple de procédure de la Figure 28 procure le cadre de l'état approprié pour l'étiquette du mode croisière de la procédure de la Figure 26 et le mode de recherche de gradient référencé dans la procédure de la Figure 26. Au niveau de 2805, une détermination est réalisée pour vérifier si l'étiquette de recherche de gradient est définie à « vraie ». Si tel est le cas, au niveau 20 de 2810, une étiquette de recherche de gradient est définie pour être égale à « vraie ». Au niveau de 2815, on entre dans le mode de recherche de gradient; lors du premier passage dans ce mode, le WOB est augmenté par le minimum de la taille de l'étape WOB et la RPM et la Q ne sont pas modifiées; lors du deuxième passage à travers ce mode, le WOB et réinitialisé à sa valeur originelle, la RPM est augmentée 25 par la taille d'étape minimale de RPM et la Q n'est pas modifiée; lors du troisième passage à travers ce mode, la RPM est réinitialisée à sa valeur originelle, la Q est augmentée par la taille d'étape minimale de Q, et le WOB n'est pas modifié; et une étiquette de recherche de gradient est définie pour être égale à « fausse ». Si tel n'est pas le cas de 2805, au niveau de 2820, une détermination est 30 réalisée pour vérifier si le mode croisière est défini à « vrai ». Si tel est le cas de 3038070 2820, au niveau de 2825, le WOB, RS ou Q ne sont pas modifiés; les spectres de puissance et les spectres de croisement sont toujours surveillés; et s'il- y a un changement important au niveau de la fréquence centrale, la valeur limite de faible fréquence, ou la lithologie, l'étiquette du mode croisière est définie à « fausse » de 5 sorte que le système recherchera le nouveau point de fonctionnement optimal. Si tel n'est pas le cas de 2820, au niveau de 2830, une recherche de gradient a été réalisée; le gradient de la fonction de coût est calculé en utilisant des différences finies pour les dérivés et la fonction de coût définie par rapport à la Figure 26; et le poids sur l'erreur de l'étape: sur le trépan, l'erreur de l'étape RS et l'erreur de l'étape "Q sont 10 estimées en utilisant les formules: AWOB = Taille de l'étape minimale du poids sur le trépan ARS = Taille de l'étape minimale de la vitesse de rotation AQ = Taille de l'étape minimale du débit à travers le trépan SWOB = Taille de l'étape WOB le long du gradient 15 SRS = Taille de l'étape RS le long du gradient 3Q = Taille de l'étape Q le long du gradient SWOB SWOB = - AW OB 8 8W SWOB fc + ,u x dfcj 8RS = -ARS x(.1 x fc + ,u x Sdfcj 8RS SR 8 82=-dQ4/1,x- 82 fc+,ux-8 dfcj 82 20 WOB _Step _ Error = AWOB 1 2 i 11 2 Pfe[WOB1]2 + ofc[WOB2]2 + p2(6dfc[WOB1]2 + cdfe[WOB2]2)) WOB2 - WOB1 1 t RS _Step _Error - ARS .v 22 e[RS1]2 + OfC[RS2]2 ± p2 (o-Afc[RSU2 + cdfc[RS 2]2 » RS2- RS1 Q _Step _Error -WOB2 WOB1 v 22(cec[Q1]2 + ofc[Q2]2 ,u2(o 1fc[Q1]2 + 64fc[Q2] 2 )) of c[W OB1] et ofc[WOB2] se rapportent à l'écart type du fc au niveau des 25 paramètres 1 et 2 du WOB tout en maintenant constantes RS et Q. De la même 3038070 46 façon, ofc[RS1.] et ofc[RS2] se rapportent à l'écart-type de fc au niveau des paramètres 1 et 2 de la RS tout en maintenant constants WOB et Q, et crfc[Q1] et 6fc[Q2] se rapportent à l'écart-type de fc au niveau des paramètres 1 et 5 2 de la Q tout en maintenant constants WOB et RS. o-Llfc[WOB1] et 0'dfc[INOB2] se rapportent à l'écart-type de la largeur du pic spectral au niveau de la fréquence fc au niveau des paramètres 1 et 2 du WOB tout en maintenant constantes RS et Q, crdfc[RS1] et 6dfc[RS2] se rapportent à l'écart-type de la largeur du pic spectral 10 au niveau de la fréquence fc au niveau des paramètres 1 et 2 de la RS tout en maintenant constants WOB et Q, et (ndfc[Q1] et crAfc [Q2] se rapportent à l'écart-type de la largeur du pic spectral au niveau de la fréquence fc au niveau des paramètres 1 et 2 de la Q tout en maintenant constants WOB et RS.

15 WOB_Step_Error < .5 X I SWOB RS_Step_Error < .5 X I SRS I Q_Step_Error < .5 X I SQ où I ... I désigne une « valeur absolue ». Au niveau de 2835, la détermination est réalisée pour voir si 20 WOB_Step_Error < .5 X SWOB. Si tel n'est pas le cas de 2835, à 2840, WOB_Step_Size est définie comme étant égale à 0. Si tel est le cas de 2835, au niveau de 2845, une détermination est réalisée pour vérifier si RS_Step_Error < .5 X ERS. Si tel n'est pas le cas de 2845, au niveau de 2850, RS_Step_Size est définie comme étant égale à 0. Si tel est le cas de 2845, au niveau de 2855, une 25 détermination est réalisée pour vérifier si Q_Step_Error < .5 x SQ. Si tel n'est pas le cas de 2855, au niveau de 2860, Q_Step_Size est définie comme étant égale à 0. Si tel est le cas de 2855, au niveau de 2865, une détermination est réalisée pour vérifier si (WOB_Step_Size) et (RS_Step_Size) et (Q_Step_Size) = 0. Si tel n'est pas le cas de 2865, au niveau de 2870, le mode de recherche de gradient est 30 maintenu. Si tel est le cas de 2865, au niveau de 2875, on entre dans le mode 3038070 47 croisière et l'étiquette de mode croisière est définie pour être égale à « vraie ». Il doit être noté que les enseignements à ce point sont basés sur des résultats de tests publiés provenant d'un nombre de sources quelque peu limité. Il n'est pas clair que les caractéristiques identifiées dans ces sources s'appliquent à toutes les 5 interactions roche/trépan ou même si elles sont caractéristiques de situations de forage types. Tous ces résultats ont été obtenus en utilisant des plates-formes de test. Il existe une différence importante entre les caractéristiques dynamiques d'une plate-forme de test et celles d'une plate-forme de forage réelle. De la même façon, aucune des analyses ou des simulations notées ci-dessus et dans les annexes ne 10 prennent en compte les dynamiques du train de tiges. Par ex., en général, il peut être faux de dire que lorsque qu'une roche se casse, il y a un signal acoustique caractérisé par une oscillation qui se décompose de façon exponentielle. Néanmoins, les procédures générales décrites ici sont applicables. C.-à-d., il est bien établi que la génération du bruit acoustique caractérise la cassure de la roche, et 15 il est bien établi que le signal piézo-électrique est généré lorsque la roche est mise sous contrainte et qu'un signal sismoélectrique est généré lorsque le signal acoustique est émis par un milieu poreux. Dans une approche plus générale, les signatures acoustique et électromagnétique peuvent être surveillées in situ et les changements au niveau de 20 leurs densités spectrales de puissance, des densités spectrales de puissance croisée, des autocorrélations et des corrélations croisées peuvent être notés lorsqu'on fait varier des paramètres de forage tel que le poids sur le trépan, la vitesse de rotation, le débit et la densité de boue. Lorsque des capteurs d'évaluation de la formation pendant le forage (FEWD) sont utilisés dans le procédé de forage, par ex., comme le 25 démontre la Figure 24, des variations au niveau de la lithologie peuvent également être notées à partir des changements, par ex., au niveau de l'activité du rayon gamma naturel, de la résistivité, de la porosité par neutrons, de la porosité acoustique, de la densité obtenue lors de la dispersion des rayons gamma, la porosité/perméabilité dérivée en utilisant des outils de-résonance magnétique et des images azimuts basées 30 sur des mesures électromagnétiqjie, acoustique ou nucléaire. Les images azimuts 3038070 48 procurent souvent une indication claire lorsqu'une limite entre deux types de formation a été traversée. La vitesse de pénétration peut être surveillée à partir de la surface de la terre. En outre, la vitesse de pénétration peut être surveillée en utilisant des capteurs FEWD à lecture peu profonde, par ex., tel qu'il est décrit dans 5 le brevet américain numéro 5 899 958. En outre, d'autres paramètres peuvent être mesurés au fond du puits qui sont apparentés à l'efficacité de forage. Comme il a été précédemment noté, le WOB, le couple et les moments de flexion aussi bien que la vitesse de rotation peuvent être mesurés au fond du puits avec divers services disponibles dans le commerce. En 10 outre, le débit peut être mesuré au fond du puits et peut être mesuré implicitement dans divers modèles des contrôleurs de fond de puits. Ces entrées peuvent être utilisées plus généralement que ce qui a été décrit jusqu'à ce point. Il est bien connu que les entrées provenant des capteurs de l'évaluation de la formation peuvent être utilisées pour déterminer la lithologie. Dans la technique plus générale, les 15 fonctions de coût sont construites pour des lithologies définies par une gamme d'entrées de capteurs de la formation. Par ex., un certain schiste peut être caractérisé par des résistivités limitées entre les valeurs pl et p2, la radioactivité gamma naturelle limitée entre des taux de comptage cl et c2, les temps de transit de l'intervalle de l'onde de compression de tl et t2, les vitesses de l'onde de cisaillement 20 entre s 1 et s2; un grès peut être caractérisé par une autre gamme de paramètres, et c'est la même chose pour les calcaires, les turbidites, etc. La caractéristique du domaine de temps et les caractéristiques du domaine spectral de puissance pour les signaux obtenus lors de la cassure de la roche ou du trépan peuvent être compilées pour le type de lithologie et pour chaque type de bit et apparentées à l'efficacité de 25 forage. La compilation de ces caractéristiques peut être réalisée in situ, ou dans des conditions de laboratoire. À l'intérieur d'une lithologie donnée, les entrées doivent être limitées aux capteurs de vibrations et aux capteurs électromagnétiques, mais peuvent comporter des valeurs dynamiques du WOB, des valeurs dynamiques du couple, des moments de flexion, de la vitesse de rotation et du flux. Ici, la phrase « 30 valeurs dynamiques » est utilisée pour différencier ces valeurs des valeurs 3038070 49 moyennes. Des fonctions de coût appropriées peuvent ensuite être construites pour chaque combinaison de lithologie/trépan et stockées dans des banques de fond de puits. Lors du forage, la fonction de coût appropriée est utilisée pour optimiser l'efficacité du forage d'une façon semblable à celle décrite précédemment.

5 La Figure 29 est un organigramme d'un mode de réalisation d'un exemple de procédé de détermination des fonctions de coût pour différentes lithologies. Les caractéristiques générales du procédé peuvent s'appliquer à la détermination des fonctions de coût in situ ou à la détermination des fonctions de coût dans des conditions de laboratoire. Par rapport à l'in situ, le nombre de lithologies qui doit 10 être analysé peut ne pas être connu à l'avance, mais la boucle peut être exécutée selon les besoins lorsque des lithologies inconnues sont rencontrées. Dans un laboratoire, et peut y avoir un calendrier de L différentes lithologies qui doivent être examinées. Le laboratoire peut comprendre un ou plusieurs puits de tests avec des lithologies bien connues, ou une plateforme de test équipée pour forer des 15 échantillons de roche ayant des propriétés physiques connues. Une fois le nombre et les types de lithologies qui doivent être testées ont été déterminés, une détermination des propriétés pertinentes de la formation peut être réalisée qui peut être disponible au fond du puits à travers des mesures FEWD ou par câble. Ceux-ci peuvent être sélectionnés parmi les attributs tels que l'activité naturelle du rayon 20 gamma, la résistivité, etc. (tel que précédemment énuméré). Chaque lithologie peut être identifiée par une certaine gamme de propriétés de la formation. Par ex., un certain schiste peut être caractérisé par une radioactivité naturelle se situant entre 100 et 150 unités API, une résistivité entre 0,5 et 2 flm, un temps de transit compressionnel entre 170 et 130 ps/ft, alors que d'autres paramètres 25 peuvent ne pas être pertinents à l'identification de ce schiste particulier, alors qu'un certain grès peut être caractérisé par une radioactivité naturelle entre 20 et 70 unités API, une résistivité entre 1,5 et 40 51m, un temps de transit compressionnel entre 90 et 60 µs/ft, une porosité par neutrons entre 0,15 et 0,25 PU, une densité dérivée de gamma-gamma entre 2,5 et 2,6 gm/cc, là ou d'autres paramètres peuvent ne pas être 30 pertinents à l'identification de ce grès particulier. Ces paramètres peuvent être 3038070 utilisés pour identifier la lithologie au cours du forage et sélectionner la fonction de coût associée à cette lithologie. Aucune définition n'a été donnée pour l'efficacité de forage à ce point, parce qu'aucune n'était nécessaire. Comme elle a été utilisée dans l'approche générale 5 enseignée ici, l'efficacité de forage e peut être définie comme l'inverse de l'énergie spécifique mécanique (MSE). Du Chapitre 5: "Electromagnetic radiation induced in fractured materials" pp.379 - 458 of "Tensile Fracturing in Rocks: Tectonofractographic and Electromagnetic Radiation Methods," Bahat, Dov, Rabinovitch, Avinoam, Frid, Vladimir, 2005, XIV, 570 p.

302 Mus., Springer- 10 Verlag, la MSE peut être donnée par MSE =[40'000 WOB 40,000 - RS - T1 .14504, D2 D2 ROP où le WOB représente le poids sur le trépan en Klbs, D représente le diamètre du trépan en pouces, RS représente la vitesse de rotation en révolutions/minute, T 15 représente le couple en Kft*lbs et ROP représente le taux de pénétration en pieds/h. Ainsi, pour cette approche, un jeu minimal de paramètres de forage est utilisé pour calculer l'efficacité, notamment le WOB, RS, ROP, D et T. Pour un système donné utilisant les enseignements décrits ici, des paramètres de forage additionnels peuvent être obtenus. On assume que D est fixe, même si des 20 variations au niveau de D lorsque le trépan s'use peuvent être prises en compte. Dans des mesures au laboratoire, le WOB et soit RS ou T peuvent être contrôlées sur les fourchettes pré-spécifiées. Le ROP et soit la T ou la RS, quel que soit le paramètre qui n'a pas été contrôlé, sont mesurés. Lorsque les mesures sont réalisées in situ (au fond du puits) et en temps réel, les fourchettes de ces valeurs peuvent être 25 limitées à leurs fourchettes utilisées dans l'opération de forage spécifique dans laquelle la fonction de coût est déterminée. D'autres paramètres de forage qui peuvent être mesurés comprennent l'accélération ou la vibration au niveau d'un ou de plusieurs points et le long d'un ou de plusieurs axes à côté du trépan de forage, des mesures du champ électrique, tel 3038070 51 qu'il a été précédemment décrit et des mesures du champ magnétique, tel qu'il a été précédemment décrit, et les moments de flexion proche du trépan. Lorsque la fonction de coût est déterminée in situ et en temps réel, la ROP peut être déterminée en faisant la corrélation des tables des capteurs à lecture peu profonde avec une 5 séparation connue, tel qu'il a été précédemment décrit. Prenons un procédé permettant de déterminer une fonction de coût comme il est démontré dans la Figure 29. On suppose que la lithologie ne change pas au cours d'un passage unique à travers le procédé décrit dans la Figure 29. La stratégie globale consiste à mesurer l'efficacité de forage sur des intervalles de temps 10 spécifiés. Seuls des valeurs moyennes de WOB, RS, T et ROP peuvent être utilisées dans ces déterminations étant donné que des valeurs instantanées ou dynamiques résulteraient probablement en une séquence de données très bruitée. Pendant que les données sont acquises pour les moyennes utilisées lors du calcul de l'efficacité de forage, les séquences temporelles sont créées pour toutes les autres 15 variables. Les mesures de la formation qui sont décrites ici sont utilisées pour déterminer la lithologie. Les paramètres de forage J qui peuvent être contrôlés comprennent idéalement (WOB, RS) ou (WOB,T); Q peut également être comprise dans cette liste, même s'il n'entre pas dans le calcul du MSE. Les paramètres dynamiques peuvent être composés d'une quelconque ou de toutes les mesures de 20 vibration ou d'accélération, les mesures d'E-champ, les mesures du champ magnétique, les moments de flexion, les mesures de la propriété de la formation en temps réel (résistivité, rayon gamma naturel, etc., comme il a été précédemment décrit), et même des valeurs dynamiques du WOB, RS, T ou Q. Quand les valeurs moyennes du WOB, RS, T ou ROP sont disponibles, l'efficacité est calculée et les 25 spectres de puissance et les spectres de puissance croisée sont calculés pour les paramètres dynamiques. Un jeu complet de spectres croisés peut être calculé si les mesures sont réalisées dans un laboratoire et une détermination effectuée après le test de pertinence du spectre croisé. Si les mesures sont réalisées in situ et en temps réel au 30 fond du puits (comme lorsqu'une lithologie non familière est rencontrée), il ne serait 3038070 52 pas pratique d'examiner tous les spectres, et une détermination peut être réalisée avant que le système ne soit envoyé au fond du puits pour lequel le spectre croisé sera déterminé. Après détermination des densités du spectre de puissance et de puissance croisée, les caractéristiques suivantes peuvent être extraites à partir de 5 celles-ci: l'emplacement de fréquence des pics spectraux, les amplitudes des pics spectraux, les largeurs au demi-maximum des pics spectraux, les valeurs limitantes de fréquence élevée du spectre ou du spectraux croisés, les valeurs limitantes de faible fréquence du spectre ou du spectre croisé, et les emplacements des spectres zéro. D'autres paramètres peuvent être précisés en se basant sur l'expérience. Il est 10 à noter que plutôt que les spectres de puissance et les spectres de puissance croisée, un quelconque nombre d'autres mesures spectrales peut être utilisé, tels que les transformées en ondelettes. Mais également, il est à noter que les mesures du domaine temporel peuvent être utilisées. Un bref exemple de ceux-ci sera donné plus loin.

15 Le forage dans une lithologie spécifique peut continuer jusqu'à ce qu'une fourchette prédéterminée de paramètres de forage contrôlables soient spécifiés. Ensuite, il y a un jeu d'efficacité de forage associé aux propriétés spectrales sur la fourchette contrôlée des paramètres de forage. Ensuite, une régression peut être déterminée entre la séquence des valeurs d'efficacité et la séquence des propriétés 20 spectrales. Il serait mieux, plutôt que de réaliser une régression unique, de sélectionner un nombre de formes pour la régression, de faire la régression de ces formes et de sélectionner la régression qui produit l'erreur de moindres carrés pour servir comme un estimateur pour l'efficacité. Par ex., on peut utiliser une régression linéaire entre l'efficacité et les propriétés spectrales et ensuite apparier la régression 25 en réalisant une deuxième régression utilisant seulement les variables qui possèdent des coefficients statistiquement significatifs dans la régression. Les régressions non-linéaires procurent plus de flexibilité et permettent l'expression de l'efficacité sous la forme D E =p=1Ap -13SpP - 30 Les régressions peuvent être réalisées à l'aide de techniques bien établies en utilisant 3038070 53 d'autres formes facilement disponibles dans des progiciels tels que Matlab. Une fois qu'une régression appropriée a été déterminée, une fonction de coût peut être déterminée à partir de la fonction de régression. Ceci peut être réalisé en examinant l'équation de régression. Les termes peuvent être sélectionnés à partir de 5 l'équation et rassemblés dans la fonction de coût afin de créer une fonction de coût qui augmente lorsque l'efficacité diminue. Dans ce sens, une fonction de coût simple est la réciproque de l'efficacité estimée. Ceci ne représente pas toujours la meilleure approche. Il peut être apparent à partir de la régression que certaines variables jouent un rôle beaucoup plus important que d'autres en tant que prédicteurs 10 de l'efficacité de forage. Supposons plutôt que la régression est réalisée, non pas pour l'efficacité, mais pour le MSE, et la régression est sous la forme de 'c MSE = Ap - PSpBP p=1 Les variables PSp ont été choisies pour qu'elles soient toujours positives. Le MSE augmente (et donc le s augmente) pour les augmentations dans les variables 15 PSp de sorte que (Ap, Bp) > 0 ou (An, Bp) < 0 et diminue autrement. Étant donné que l'objectif est de minimiser la fonction de coût, un fonction de coût approprié peut être sous la forme D C= ,tp - ps'BP , p=1 où est choisi comme un nombre positif si (Ap, Bp) > 0 ou (An, Bp) < 0 ou sinon 20 comme un nombre négatif Les grandeurs de ces valeurs peuvent être choisies en se basant sur l'importance du paramètre p dans la régression. Il est clair qu'un spécialiste du domaine peut facilement réaliser plusieurs variations sur cette technique. Par ex., une fonction de coût encore plus simple peut être sous la forme D C PS p P=1 25 où les Ap sont choisis en se basant sur les signes algébriques de Ap et Bp de sorte que C augmente lorsque l'efficacité diminue (ou lorsque le MSE augmente). Il serait mieux dans la forme susmentionnée si au moins un exposant ayant le même signe 3038070 54 algébrique que Bp est utilisé. Le procédé illustré dans la figure comprend au niveau de 2910, un nombre L de lithologies identifiées comme étant comprises dans la banque de lithologies et un compteur de lithologies, i, réglé à i = 1. Au niveau de 2920, un jeu de N mesures 5 de la formation est identifié qui sera mesuré en temps réel (ou autrement disponible en temps réel) comme {Fi, F2, ... FN}. Au niveau de 2930, les fourchettes des paramètres de la formation qui définissent la lithologie i: (L,,1, U41), (Li,2,U,,2), - - - (L4N, U,,N) sont déterminées. Au niveau de 2940, les paramètres de forage J, P2, ... qui peuvent être contrôlés sont définis. Au niveau de 2950, les paramètres 10 dynamiques D, (S1, S2, .- - SD), qui peuvent être surveillés au fond du puits sont identifiés. Au niveau de 2960, lors du forage à l'intérieur de la lithologie i, (Fi, P2, ... FJ) sont mesurés de façon répétée pour un intervalle de temps t et l'efficacité de forage e est déterminée à partir du diamètre du trépan et les valeurs moyennes de 15 WOB, RS, couple, ROP. Les séquences des échantillons de (S1, S2, ... SD) sont acquises au cours du même intervalle de temps, t. Les PSD et les PSD croisés sont calculés pour les séquences de données dérivées des échantillons de (S1, S2, ... SD). Des caractéristiques sont déterminées à partir des PSD et des PSD croisés, les caractéristiques pouvoirs comprendre des emplacements spectraux, des amplitudes 20 du pic spectral, les largeurs des demi-maximums des pics spectraux, des limites de faible fréquence, des limites de fréquence élevée, des emplacements spectraux zéro, où il existe des paramètres k dans tous, qui peuvent être définis comme (PSI, PS2, PSk). Chaque valeur de e est associée avec les valeurs des paramètres spectraux de sorte que pour chaque valeur spécifique de e, (appelons le en), il existe un jeu de 25 paramètres (PSI,p, PS2,p, PSk,p). Au niveau de 2970, une fonction de coût est déterminée à partir des séquences des valeurs de ep et (PSi,p, PS2,p, PSk,p). Une régression est réalisée entre les valeurs de ep et (PSi,p, PS2,p, PSk,p) utilisant toutes les données acquises à l'intérieur de la lithologie i. La fonction de régression est nommée e(PSi, PS2, ...

30 Pk). Une fonction de coût est définie à partir des formes fonctionnelles utilisées 3038070 dans e(PS 1, P52, PSk). La fonction de coût est saisie dans la bande de fonction de coût et l'indice i est augmenté par 1. Au niveau de 2980, une détermination est réalisée pour voir si i > L. Si tel est le cas, cette procédure se termine au niveau de 2990, sinon, la prochaine lithologie est prise en compte.

5 La Figure 30 est un organigramme d'un mode de réalisation d'un exemple de procédé d'une utilisation de fond de puits d'une banque de fonction de coût. Une routine de traitement est illustrée pour la sélection des fonctions de coût basées sur la lithologie. Au niveau de 3010, les capteurs de l'évaluation de la formation sont mesurés afin de produire, à une profondeur donnée, un jeu de données {F1, F2, - - - 10 FN}. Les lithologies dans la banque de lithologies, qui peuvent être stockées au fond du puits dans le train de tiges MWD, peuvent être identifiées par des fourchettes spécifiques des paramètres d'évaluation de la formation qui identifient, de façon unique, une lithologie. Au niveau de 3020, on recherche dans la banque une lithologie qui incorpore les valeurs de {F1, F2, ... FN} dans sa fourchette de 15 paramètres. Au niveau de 3030, une détermination est effectuée pour voir si une correspondance de lithologie est identifiée. Si tel est le cas, au niveau de 3040, la fonction de coût identifiée est choisie dans la banque de fonction de coût et elle est utilisée pour l'optimisation du forage lors du forage dans cette lithologie. Les 20 mesures provenant des capteurs FEWD peuvent être comparées aux limites de la table de lithologie, de sorte que la bonne lithologie puisse être identifiée, et la bonne fonction de coût pour cette lithologie peut être fournie au système. Si tel n'est pas le cas à partir de 3030, au niveau de 3050 la fonction de coût la plus proche provenant de la banque est sélectionnée et une base de données de valeur de e vs. 25 (P1, P2, ... PD) construite, et les valeurs de {F1, F2, ... FN) sont enregistrées. Ce mode de fonctionnement est maintenu jusqu'à ce qu'une lithologie reconnaissable soit saisie. Lors de la sortie de ce mode, la fourchette des valeurs {F1, F2, - - FN) rencontrée lorsqu'on est dans ce mode est enregistrée et une fonction de coût est déterminée comme il est décrit par rapport à la Figure 29. Les nouvelles 30 informations sur la lithologie sont saisies dans la banque.

3038070 56 Comme il a été précédemment noté, si aucune lithologie ne peut être trouvée qui correspond au jeu de valeurs FEWD, alors, la procédure peut être implémentée afin de sélectionner la lithologie qui est la plus proche de la lithologie observée et commencer l'utilisation de la fonction de coût qui est appropriée pour cette 5 lithologie. Un paramètre simple qui peut être utilisé pour déterminer « la plus proche » est le paramètre li défini ci-dessous, même si d'autres paramètres peuvent être utilisés. est une série de nombres représentant L +U = Fi - 2 " J=1 la distance entre le jeu des valeurs de mesure de la formation {FL} et les intervalles 10 de propriétés du milieu de la formation définissant la lithologie i. Je représente le nombre total de propriétés de la formation nécessaire pour identifier de façon unique une lithologie i, et et 11,0 sont utilisés par rapport à la Figure 29. La banque de lithologie peut contenir plus de J paramètres de formation et les unités définies ci-dessus peuvent être modifiées pour ignorer les paramètres qui ne sont pas pertinents.

15 La fonction de coût, associées à la valeur de «i» pour laquelle est minimale, peut être sélectionnée comme la fonction de coût initiale. Lorsque le système fonctionne dans ce mode, l'évaluation de la formation, le forage et les données dynamiques du forage doivent être continuellement acquises. Une fois que le système entre dans une formation qui peut être identifiée, le jeu des 20 mesures de l'évaluation de la formation doit être analysé, comme précédemment décrit, afin de définir une lithologie unique. Ensuite, les données de forage et les données de forage dynamique doivent être utilisées pour déterminer une fonction de coût comme précédemment décrit. Si suffisamment de puissance de traitement est disponible au fond du puits, la fonction de coût peut être déterminée au fond du 25 puits. Sinon, elle peut être déterminée lorsque l'outil est ramené à la surface de la terre et sa mémoire lue. Par ailleurs, si un système de télémétrie avec débit de données élevé est disponible, la fonction de coût peut être déterminée en surface au cours du forage et la fonction de coût appropriée téléchargée vers le système de fond de puits à travers une télémétrie de liaison descendante.

3038070 57 Ce qui suit présente un exemple de l'analyse du domaine temporel. Même si la plupart de la discussion a porté sur l'analyse du domaine de fréquence, comme il a été précédemment mentionné, les enseignements de la présente peuvent également être réalisés en utilisant une analyse du domaine temporel. Cette section présente un 5 bref exemple de la façon dont ceci peut être réalisé. Il doit être compris que cet exemple peut être étendu et généralisé de la même façon que l'ont été les enseignements du domaine de fréquence. La Figure 31 est un organigramme d'un mode de réalisation d'un exemple d'analyse d'un flux de données acoustique et électrique ou magnétique. Ce schéma 10 d'analyse générale peut être utilisé pour analyser des données dans le domaine temporel, par ex., lorsqu'un canal acoustique unique ou un canal de champ électrique ou magnétique unique sont corrélés. Les résultats de cette analyse sont des indicateurs de l'usure du trépan et de l'efficacité de forage. Il doit être compris que des corrélations semblables peuvent être réalisées parmi les capteurs d'un 15 système. En outre, on peut noter qu'il n'est pas essentiel d'avoir des capteurs acoustiques dans ce système. Prenons un flux de données continuel avec un taux d'échantillonnage spécifié donné généré par et provenant d'un capteur acoustique, au niveau de 3105, et un flux de données continuel avec un taux d'échantillonnage spécifié donné 20 généré par et provenant d'un capteur électrique ou magnétique, au niveau de 3110. Au niveau de 3115, la corrélation entre les flux de données est calculée. Les données échantillonnées peuvent être fenêtrées dans des fenêtres consécutives (ou possiblement chevauchantes) d'une longueur spécifiée. Ensuite, l'autocorrélation peut être calculée pour chaque fenêtre de données acoustiques et pour chaque 25 fenêtre des données du capteur électrique ou magnétique. La corrélation croisée peut être calculée entre les fenêtres des données du capteur acoustique et électrique ou magnétique recouvrant les mêmes intervalles de temps. Les autocorrélations et les corrélations croisées peuvent être réalisées à l'aide d'un nombre quelconque de techniques connues, comme par ex., en utilisant la fonction xcorr dans Matlab, qui 30 permet une flexibilité considérable dans ces calculs. Dans un mode de réalisation, 3038070 58 une option sélectionnée dans la procédure Matlab peut être une option « non biaisée », alors qu'une fourchette de décalage est choisie comme la valeur par défaut. L'utilisation de la fonction de fenêtrage est optionnelle, mais une fonction de fenêtrage telle que la fenêtre Hann, la fenêtre Hamming, la fenêtre cosinus, la 5 fenEfre tiaussienne, l'une quelconque des 28 fonctions de fenêtrage populaires, ou d'autres fonctions de fenêtrage peuvent être utilisées. Un avantage de l'utilisation d'une fenêtre est qu'elle aide à minimiser les anomalies aux extrémités de la fonction de corrélation créée par le procédé de fenêtrage des données. Pour un intervalle de temps donné, les autocorrélations et des corrélations 10 croisées peuvent être examinées afin d'identifier des pics de corrélation. Au niveau de 3120, les décalages des pics pour l'autocorrélation du capteur acoustiques, l'autocorrélation du capteur électrique ou magnétique, et la corrélation croisée du capteur acoustiques éducateur électrique ou magnétique sont déterminés. Au niveau de 3125, un seuillage est réalisé.

15 Les pics peuvent ensuite être soumis à un procédé de seuillage dans lequel seuls les pics ayant une amplitude supérieure à une limite pré-spécifiée sont acceptés. La limite pré-spécifiée peut être basée sur l'expérience, ou par défaut, ou pour les autocorrélations, peut être choisie comme 0,25 de l'amplitude du pic central (chaque autocorrélation doit avoir un pique au niveau du décalage 0), alors que dans 20 la corrélation croisée, le pic peut être défini à 0,25 il(Ampl.Acoustic 0 lag peak) - (Ampl. electric or magnetic sensor 0 lag peak) où « Ampl.Acoustic 0 lag peak » représente l'amplitude du pic de décalage 0 dans l'auto corrélation acoustique, et « Ampl.electric or magnetic sensor 0 lag peak » 25 représente l'amplitude du pic de décalage 0 dans l'autocorrélation du capteur électrique ou magnétique. L'opération de seuillage sert deux fonctions: 1) identifier les pics de corrélation et d'autocorrélation qui pourrait être apparentés à des événements importants, et 2) identifier des régions dans lesquelles le tintement peut se produire.

30 Concernant le premier objectif desservi, l'amplitude de chaque pic est notée 3038070 59 aussi bien que la largeur temporelle jusqu'à la demi-amplitude de part et d'autre de chaque pic et le nombre de situations à l'intérieur des points de demi-amplitude. Au niveau de 3130, pour chaque pic d'autocorrélations du capteur acoustique avec seuil, l'amplitude du pic, la largeur de demi-amplitude du pic et le nombre d'oscillations à 5 l'intérieur des points de demi-amplitude sont déterminés. Au niveau de 3135, pour chaque pic d'autocoffélations du capteur électrique ou magnétique avec seuil, l'amplitude du pic, la largeur du demi-amplitude du pic et le nombre d'oscillations à l'intérieur des points de demi-amplitude sont déterminés. Au niveau de 3140, pour chaque pic de corrélation croisée entre le capteur électrique ou magnétique avec 10 seuil, l'amplitude du pic, la largeur du demi-amplitude du pic et le nombre d'oscillations à l'intérieur des points de demi-amplitude sont déterminés. Concernant le deuxième objectif desservi, chaque événement avec un seuil dans une autocorrélation ou une corrélation croisée correspond à un temps particulier dans les séries temporelles. Au niveau de 3145, les événements avec un 15 seuil dans le temps sont identifiés. Ces temps peuvent être identifiés et peuvent être utilisés pour définir des intervalles successifs qui peuvent être examinés pour des événements de tintement et de non-tintement. Un événement de tintement d'intérêt serait caractérisé par une augmentation exponentielle de l'amplitude suivie d'une oscillation avec une décomposition exponentielle, alors qu'un événement de non- 20 tintement n'aurait pas cette caractéristique. Au niveau de 3150, les fenêtres entre les événements avec seuil sont générées. Au niveau de 3155, les événements sont analysés pour déterminer lesquels ont un tintement. Au niveau de 3160, les fréquences statistiques des événements de tintement sont calculées. Au niveau de 3165, les fréquences statistiques des événements de non-tintement sont calculées.

25 Au niveau de 3170, les vitesses de décomposition et la fréquence temporelle des événements de tintement sont calculées. La fréquence statistique peut être déterminée pour les événements de tintement et de non-tintement. Mis autrement, pour une fenêtre donnée, le nombre d'événements de tintement et de non-traitement peut être identifié. Les techniques 30 familières à celles qui utilisent l'analyse RMN peuvent être utilisées pour 3038070 l'identification des événements de tintement. Ces techniques (efficacement d'ajustement de courbe) peuvent également être utilisées pour estimer l'augmentation exponentielle et les constantes de décomposition pour les composants de tintement aussi bien que la fréquence temporelle des oscillations.

5 Finalement, ces statistiques peuvent être mises sous forme de tableau et associées à la fenêtre temporelle donnée dans laquelle elles ont été observées. Au niveau de 3175, les statistiques sont des résultats, lorsque les statistiques comprennent des données provenant de 3130, 3135, 3140, 3160, 3165 et 3170. Lorsque des fenêtres successives de données sont analysées, des tendances 10 au niveau des décalages dans les pics de corrélation, au niveau de leurs amplitudes et de leurs largeurs peuvent être suivies au niveau de l'augmentation exponentielle observée et les vitesses de décomposition et les fréquences de tintements temporels et dans les fréquences statistiques des événements de tintement et de non-tintement. Un élargissement du pic de corrélation, une diminution de son amplitude ou un 15 raccourcissement d'une vitesse de décomposition exponentielle et une augmentation de la fréquence d'oscillation sont une indication que l'efficacité de forage a diminuée. Une forte augmentation dans le nombre d'événements de non-tintement est une indication d'une défaillance imminente du trépan. La discussion pourrait continuer avec une analogie complète à la discussion des mesures du domaine de 20 fréquence. Des fonctions de coût spécifiques et des routines d'optimisation ont été décrites ici aussi bien que des moyens de contrôle spécifiques. Il doit être compris par les spécialistes du domaine que la théorie de l'optimisation à travers les fonctions de coût est suffisamment mature et un quelconque nombre d'autres 25 techniques pourrait être adopté conformément aux enseignements donnés ici. De la même façon, l'état des contrôleurs connus est suffisamment mature et différents types de contrôleurs, qui ne sont pas spécifiquement identifiés ici, peuvent être utilisés, par ex., des contrôleurs proportionnel-intégral-dérivé (PID). En outre, en prenant des schémas semblables à ou identiques aux schémas qui ont été décrits ici, 30 les réseaux neuraux peuvent être calibrés pour convertir de telles informations de 3038070 61 schémas en paramètres de contrôle apparentés au forage, tels que l'efficacité de forage. Dans divers modes de réalisation, les appareils et les procédés décrits ici peuvent être apparentés à la détermination ou à l'identification de la friabilité de la 5 formation. La friabilité est un paramètre d'intérêt à la fois pour le forage et la fracturation et elle est devenue particulièrement importante dans les bassins et terrains et des bassins « non-conventionnels » (des zones dans lesquelles des hydrocarbures se sont accumulés ou pourraient s'accumuler). Un matériau est friable s'il a un comportement élastique linéaire jusqu'au point de rupture. C.-à-d., 10 un tel matériau n'a pas de ductilité. En pratique, presque tous les matériaux démontrent une certaine ductilité. Selon « The effect of mechanical rock properties and brittleness on drillability », Olgay Yarali, Eren Soyer, Scientific Research and Essays Vol. 6 (5), pp. 1077-1088, 4 March, 2011, appelée ici référence Yarali, « la friabilité est définie comme une propriété des matériaux qui se rompent ou qui se 15 fracturent avec très peu ou pas de flux plastique ». Ainsi, il est souhaitable d'avoir une mesure de la friabilité. Il n'existe pas de norme dans l'industrie pour le moment; dans « Assessment of some brittleness indexes in rock-drilling efficiency, Rasit Altindag, Rock Mech. Rock Eng (2010) 43; 361-370, appelée ici la référence Altindag, on note qu'il existe 20 définitions proposées. Même s'il n'existe pas 20 d'accord général sur une définition, les définitions qui ont été proposées sont éclairantes. La référence Altindag énumère les éléments suivants: B1 = a' (sans dimension) cr, B2 = c I (sans dimension) Cc -20", B3 = avec des unités de (Mpa)2 25 B4 = [B3 avec des unités de Mpa La référence Yarali a proposé 03 B4' = 0_1)2 3038070 62 où cr, représente la force compressive uniaxiale, et crt représente la résistance à la traction du matériau. Un indice de fiabilité peut être déterminé à partir des mesures de la vitesse de compression, de la vitesse de cisaillement et de la densité de la formation. Cet 5 indice peut être donné par BI= (cl -E + c2v) 12, où y le rapport de Poisson est donné par Vp- 2 . Vs2 v= 2 (V; - Vs2) E est le module de Young donné par 10 E = 2-p - (1 + v), où p représente la densité de la matrice rocheuse, cl et c2 sont des coefficients qui peuvent agir comme égalisateurs à la significativité de y et E comme indicateur de friabilité. Encore un autre indice de friabilité est défini comme le pourcentage de 15 matériaux qui passent à travers une maille de 11,2 mm après broyage des agrégats par 20 impacts dans un mortier spécifiquement conçu. Voir la référence Yarali, dans laquelle ceci est identifié comme Sm. Ceci peut sembler un peu ad hoc, mais la plupart des indices de friabilité ont été dérivés en se basant sur des observations de corrélation entre des mesures très directes de friabilité et d'autres propriétés 20 mécaniques de la roche. À cet égard, l'indice de la vitesse de forage (DRI), décrit dans la référence Yarali, est d'une importance particulière. Le DRI est dérivé en rapportant sur un graphique croisé les valeurs mesurées de S20 avec les valeurs mesurées d'un paramètre appelé Sievers' JOValue (SJ), qui est une mesure de la dureté. L'équation pour B4 a été déterminée de façon empirique à partir des tests 25 avec des valeurs-mesurées de S20 et de DRI. Ainsi, des paramètres utiles et d'importance, appelés les indices de friabilité, __apparentés à la cassure de la roche peuvent être obtenus à partir des mesures d'éléments tels que le module de Young, la force de compression de la roche, la force de résistance à la traction de la roche, la densité de la roche, la vitesse de 3038070 63 l'onde de compression et la vitesse de l'onde de cisaillement. Une autre propriété matérielle de la roche est sa constante piézo-électrique, ou plus correctement, son tenseur piézo-électrique, qui, comme il a été précédemment décrit, se rapporte au tenseur de stress et au vecteur de déplacement du champ électrique. Pour les 5 matériaux très friables, il existe une relation linéaire entre la contrainte et la tension jusqu'à la rupture. AinSi, le vecteur de déplacement augmente lorsque la tension augmente jusqu'à ce qu'une roche friable se rompe. Maintenant, prenons les équations de l'effet piézoélectrique: S=s*T+ T*E 10 D= *T-I-E*E Pour des raisons de simplicité, la notation de tenseur et de vecteurs appropriée a été supprimée dans ces équations étant donné qu'ils ne jouent pas un rôle significatif dans les considérations qui suivent. Dans cette équation, S représente le tenseur de tension, T représente le tenseur de contrainte, E représente le vecteur du champ 15 électrique, D représente le vecteur de déplacement électrique, le tenseur s du tenseur résiliant, E est le tenseur de polarisation diélectrique, et est le tenseur piézo- électrique. Il semble ne pas y avoir de notation standard pour le tenseur piézoélectrique. Il est à noter que c'est le vecteur de déplacement électrique qui est entraîné 20 par la contrainte. Si on réalise une mesure du champ électrique, le champ entraîné est divisé par la constante diélectrique. Particulièrement, à des faibles fréquences, les schistes (d'un intérêt particulier pour les terrains non conventionnels) tendent à avoir des constantes diélectriques très élevées (des valeurs aussi élevées que 107 relativement à la constante diélectrique d'un vide ont été rapportées). Ainsi, il peut 25 s'avérer difficile d'observer le champ électrique transitoire induit via l'effet diélectrique lorsque les schistes se fragmentent. Une meilleure approche consiste à mesurer la densité du flux magnétique. Après quelques manipulations des équations diélectriques et des équations de Maxwell, on obtient (en travaillant dans le domaine de fréquence) 30 V2/3+(e *,u*co2 -i*,u*o-*co)*É-=- co*,u* *V x?' 3038070 64 Ainsi, la boucle du tenseur de contrainte sert de source pour le champ magnétique, et la constante diélectrique ne figure que dans le vecteur d'onde. Dans la limite de l'onde plane, le composant d'un vecteur d'onde le long de la direction de propagation est donné par JE 5 k = ce)\ Ve 2 *p2 * co2 p 2 *62+E */.1 2 2 * 2 +,u2 * 2 */1 2 2 + Cr -E p 2 Clairement, à travers le tenseur de contrainte et l'effet piézoélectrique, une corrélation existe non seulement entre la friabilité des choses telles que la vitesse de compression et la vitesse de cisaillement, mais également par rapport aux signaux électromagnétiques émis lorsque le schiste est fracturé par un trépan de forage.

10 Dans ce cas, une attention particulière doit être portée à l'augmentation exponentielle au niveau du signal juste avant la cassure de la roche. Comme il a été précédemment mentionné, la friabilité, la vitesse de l'onde de compression, la vitesse de l'onde de cisaillement et les mesures du champ magnétique peuvent être réalisées dans un laboratoire avec une diversité de lithologie afin d'identifier les 15 corrélations appropriées entre la friabilité et les signatures du champ magnétique. Les mesures peuvent être réalisées lorsque les expériences décrites ci-dessus, par rapport à la généralisation, sont réalisées. Les corrélations entre la friabilité et les signatures du champ magnétique peuvent comprendre la grandeur et le temps d'augmentation, aussi bien que des tendances de faible fréquence et des limites de 20 fréquence élevée et des spectres de puissance croisée. Comme c'était le cas, les corrélations croisées entre les mesures acoustiques et/ou de vibrations et les mesures du champ magnétique peuvent être comprises. Dans ce cas, plutôt que de produire une fonction de coût avec les enseignements précédents, un indice de friabilité pourrait être créé.

25 Comme il a été décrit ici, les modes de réalisation des procédés et des appareils peuvent comprendre l'utilisation d'une corrélation entre une émission acoustique et électromagnétique émise par une roche lorsqu'elle est broyée ou fracturée, ce qu'on appelle ici « la cassure », pour donner une taille de copeaux et le tranchant du trépan de forage et l'efficacité de forage. La fréquence statistique et les 3038070 procédés du domaine temporel peuvent être utilisés dans de tels procédés et appareils. En outre, comme il a été décrit ici, les modes de réalisation des procédés et des appareils peuvent comprendre l'utilisation de l'efficacité de forage déterminée avec un mécanisme de contrôle pour optimiser l'efficacité de forage. Les données 5 sur l'efficacité du forage peuvent être acquises in situ, avec l'incorporation de ces informations dans une base de données et un modèle de contrôle lors du forage. En outre, comme il a été enseigné ici, des modes de réalisation des procédés et des appareils peuvent comprendre l'utilisation de la corrélation de l'émission électromagnétique émise par une roche lorsqu'elle est broyée ou fracturée, afin de 10 déterminer la friabilité. Comme il a été décrit ici, les modes de réalisation des procédés et des appareils peuvent comprendre la surveillance des émissions acoustique et électromagnétique à travers des capteurs qui seront montés dans, ou proche, d'un trépan de forage. Les corrélations de ces mesures et leurs densités de spectre de 15 puissance et spectre de puissance croisée associées peuvent procurer des habilitations pour le trépan de forage et pour les diagnostics de la formation. De telles habilitations peuvent procurer un procédé amélioré pour la détermination du tranchant du trépan de forage qui pourrait comprendre l'utilisation simultanée de signatures acoustiques et électromagnétiques et/ou leur spectre de puissance ou 20 spectre de puissance croisée en utilisant des capteurs montés sur, ou proche, d'un trépan de forage. En sus des signatures acoustiques et électromagnétiques émises par la cassure de la roche, il existe plusieurs autres sources de bruit acoustique et électromagnétique au niveau de ou proche du trépan de forage. L'utilisation simultanée des deux signaux aide à clairement identifier le composant apparenté à la 25 cassure de la roche. Les sources de bruit acoustique des signaux peuvent comprendre, parmi d'autres sources de bruit, le contact du trépan avec la formation lorsque celui-ci frappe le côté du puits de forage, le rebondissement du trépan, le contact du train de tiges avec le puits de forage et les déblais qui frappent le module de fond de puits. Les sources de bruit électromagnétique des signaux peuvent 30 comprendre, parmi d'autres sources de bruit, un potentiel de flux provenant des 3038070 66 buses du trépan, et un signal induit à travers la rotation du train de tiges dans le champ magnétique terrestre, même si ce signal induit doit normalement être assez petit en raison des propriétés magnétiques du trépan et de la conductivité électrique élevée de la matrice du trépan.

5 Par rapport à ces procédés et appareils, la signature acoustique, et donc la signature électromagnétique, change lorsque le trépan s'émousse. Une signature obtenue de la corrélation des signaux acoustique et électromagnétique change également lorsque le trépan s'émousse. Ainsi, la variation au niveau de la signature peut être utilisée comme une indication de l'usure du trépan et de l'efficacité de 10 forage. La densité spectrale de puissance de la signature acoustique ou de la signature électromagnétique, ou de la densité spectrale de puissance croisée entre les signatures acoustique et électromagnétique peut être utilisée pour donner une indication de l'usure du trépan et de l'efficacité de forage. Les techniques du domaine temporel statistique, semblables ou identiques aux techniques enseignées 15 ici peuvent être implémentées pour l'analyse des signatures afin de déterminer l'usure et l'efficacité du trépan. Comme il a été décrit ici, les modes de réalisation des procédés et des appareils peuvent comprendre des habilitations pour le trépan de forage et les diagnostics de la formation à partir des corrélations des mesures pour la surveillance 20 des émissions acoustique et électromagnétique à travers des capteurs qui sont montés dans, ou proche de, un trépan de forage et de leurs densités spectrale de puissance et de puissance croisée associées. Diverses habilitations peuvent procurer de nouveaux mécanismes d'identification de la distribution des tailles des déblais du trépan de forage qui sont produits lorsque la roche est cassée. Lorsque le trépan 25 s'émousse, la taille moyenne des déblais arrachés de la formation, lorsqu'un puits de forage est construit, diminue. Ceci entraîne un décalage dans les spectres acoustique et électromagnétique vers des fréquences plus élevées et une perte de l'amplitude du signal. D'autres habilitations peuvent procurer de nouveaux mécanismes 30 d'identification de la lithologie au niveau du trépan qui peuvent utiliser des 3038070 67 signatures électromagnétiques. La signature électromagnétique comporte trois composants. Il y a une contribution de l'effet piézoélectrique lorsque la roche est mise sous tension et lorsqu'elle est cassée. Lorsque la roche qui est cassée est poreuse et perméable aux transferts de fluide, une autre signature sera émise en 5 raison de l'effet sismoélectrique. Étant donné que les composants spectraux provenant des effets réseau piézo-électriques et sismoélectriques sont différents, cette signature peut être utilisée comme un indicateur de la lithologie. En outre, étant donné les différences entre la création piézo-électrique et sismoélectrique des signaux électromagnétiques, il est également possible de différencier entre ces deux 10 composants en faisant usage simultanément des capteurs de champs électriques et des antennes magnétiques dynamiques. La détection de ces signatures est augmentée par la corrélation l'un avec l'autre et avec le signal acoustique. Dans le cas où les coupeurs PDC sont des isolants électriques, il y a une contribution de l'effet pyroélectrique.

15 D'autres habilitations peuvent procurer de nouveaux mécanismes pour l'identification de la fracture des dents du trépan de forage. Lorsque les dents du trépan de forage se fracturent, elles émettent également des signaux acoustique et électromagnétique. Ces événements sont moins courants que la cassure de la roche et ont une signature différente.

20 D'autres habilitations peuvent procurer de nouveaux mécanismes pour l'optimisation de l'efficacité de forage. Les informations recueillies à travers l'acquisition des signatures acoustique et électromagnétique et à travers leur corrélation sont transmises à un contrôleur. À travers la modification du poids sur le trépan, du couple sur le trépan ou du calendrier des forces envoyées/angles de 25 flexion d'un système orientable rotatif en réponse à des paramètres mesurés, une condition pour l'efficacité optimale du forage peut être obtenue. D'autres habilitations peuvent procurer de nouveaux mécanismes permettant d'identifier la friabilité de la roche, dans lesquelles une utilisation est faite de la signature des signaux du champ magnétique qui sont émis lorsque la formation est 30 creusée par le procédé de forage.

3038070 68 Les appareils et les procédés qui font fonctionner l'appareil peuvent procurer un certain nombre d'améliorations aux opérations de forage. Lorsque la vitesse de pénétration diminue dans une opération de forage, on ne sait souvent- pas si la diminution est due à un changement au niveau du tranchant du trépan où un 5 changement au niveau de la lithologie. Les appareils et les procédés décrits ici peuvent donner des indicateurs de l'usure de la formation et des changements au niveau de la lithologie. En outre, comme il est décrit ici, cette connaissance de l'usure de la formation et des changements lithologiques peut être utilisée pour optimiser l'efficacité de forage dans le cadre d'un procédé automatisé. En outre, de 10 tels appareils et procédés peuvent être adaptés pour procurer une détermination de la friabilité de la formation, qui est une propriété de la formation qui est importante et difficile à déterminer et qui est pertinente pour les terrains non conventionnels. Annexe I. Propriétés de la roche et signaux du trépan.

15 À la fois le signal provenant de la cassure de roche et le signal provenant du trépan peuvent être représentés sous la forme t f[t] = A * et t<_0 f[t] = A *e *Cos[wo * t] t > 0 où A est une amplitude, et en fonction du signal mesuré, A peut être m/s2, m/s, en unités Pascal, volts, volts/mètre, nanoTeslas ou Oersted; t est le temps en secondes.

20 Le terme r est un temps caractéristique de l'accumulation du stress. Les constantes de cette nature sont souvent appelées les « constantes de décomposition ». Pour des raisons de clarté, lorsqu'on fait référence à une roche, le symbole ri/ est utilisé, et lorsqu'on fait référence à un trépan, le symbole TB est utilisé. Le terme v est un temps caractéristique pour la décomposition du tintement après fracturation de la 25 roche. Ceci peut être applicable au trépan de forage également, mais si tel est le cas, on pense que ce serait très court. Néanmoins, pour des raisons de clarté, le symbole DR peut être utilisé, s'il est nécessaire, pour identifier le composant rocheux du signal. Le terme w0 est une fréquence caractéristique pour le tintement après 3038070 69 cassure d'une roche ou d'un trépan. Étant donné qu'on pense que les oscillations du trépan sont de fréquences très haute et négligeable, les symboles coo et coR peuvent être utilisés de façon interchangeable, lorsque l'indice « R » se rapporte spécifiquement à la roche. oo est en unités de secondes réciproques et il est 27t fois la fréquence caractéristique en Hz. Les impulsions provenant de la cassure de la roche ou du trépan à des temps autres que t=0 peuvent être considérées à travers le décalage de temps. La convention suivante est utilisée pour la transformée de Fourier: +.0 F[w] 1 f e'*0)*t * f[t]*dt -N/ da)]* de2Tt 10 Pour les impulsions de roche ou de trépan F[co] = *ee° où A R[co]= 2* e- (y2 + v4co_2 + 2,r(v + v3 (c02 0)02 )) r2 (1 + y40)04 + v2 (cd + 20)02))) (1+ r2cd )0+ v4 (cd - 012)2 +2v2(w2 +w02)) et 15 O[w] = ArcTa w(-v2 + v4 (-(02 + ag)+ r2 (1+ v2(0)2+ 24)+ v4(-co2c4 + 4))) + (co2 + 4) + r2vco2(1+ v2(co2+ 4)) + r(1+ v4(co2 - 4)2 + 2v2(co2 + 4)) La phase n'aurait aucun intérêt dans les analyses ultérieures étant donné qu'elle ne joue aucune part dans la densité spectrale de puissance. Si plusieurs impulsions sont présentes dans un intervalle de temps donné, on assume que les 20 phases (en moyenne) s'ajoutent de façon aléatoire. R[0]= = A -'Iv2 + 2r (v + v3 coo2) +1.2(1 2v2c02 v46004) (1+ r2co02)(1+ 4v2co02) 1+ v2 cce R[w0]o0iA Ive V4C/0 2r(v + 2v3o0)+ r2(1 + 3v2o02 + v404) 3038070 A (r +v) Lim [R[co], co or)] = 27r rvw2 Deux procédés indépendants sont annoncés comme suit: 1) cassure de la roche 2) cassure de la dent de trépan. Par rapport à la cassure de la roche, la cassure de la roche se produit à des moments aléatoires. Ceci randomise la phase des 5 événements. Les distributions des paramètres peuvent être prises comme suit: AR a une distribution normale avec une moyenne d'ARO et un écart-type de oAR; TR a une distribution normale avec une moyenne de 'tRO et un écart-type de atR; DR a une distribution normale avec une moyenne de vRO et un écart-type de cs'R; coR a une distribution normale avec une moyenne de coR0 et un écart-type de Ge. Il est à 10 noter que les distributions ne peuvent pas être strictement normales étant donné que des valeurs négatives de AR, TR, le et co R sont inadmissibles. On suppose donc que les écarts-types sont suffisamment petits comparés à leurs moyennes respectives pour que la probabilité d'une valeur négative d'une variable puisse être négligée. Des événements de cassure de roche sont statistiquement indépendants les 15 uns des autres et par rapport aux événements touchant la cassure du trépan. Le paramètre u est tel que u » T. Les événements de cassure de roche obéissent aux statistiques de Poisson avec un paramètre de vitesse pR Par rapport à la cassure des dents du trépan, la cassure des dents du trépan se produit à des moments aléatoires. Ceci randomise la phase des événements. Les 20 distributions des paramètres peuvent être prises comme suit: AB a une distribution normale avec une moyenne de Am et un écart-type de AB; TB a une distribution normale avec une moyenne de 'tBO et un écart-type de at13; uB = 0, qui est une approximation, mais à cause de la conductivité des dents proche du trépan de forage, aucune oscillation n'est attendue; et aucune supposition n'est nécessaire 25 concernant coB, à cause de la supposition concernant vB. Il est à noter que les distributions ne peuvent pas être strictement normales étant données que des valeurs négatives de AB et 'tB sont inadmissibles. On suppose donc que les écarts-types sont suffisamment petits comparés à leurs moyennes respectives pour que la probabilité d'une valeur négative d'une variable puisse être négligée.

3038070 71 Des événements de cassure de dents de trépan sont statistiquement indépendantes les uns des autres et par rapport aux événements touchant la cassure du trépan. Les événements de cassure de dents de trépan obéissent aux statistiques de Poisson avec un paramètre de vitesse pB, où pB « pR. Si tel n'est pas le cas, 5 alors, il y a une malfonction grave du trépan. Dans le cadre du calcul des densités spectrales, il faut supposer, comme première approximation, que toutes les variables énumérées peuvent être traitées en utilisant leur valeur moyenne. Sans reproduire les détails de la dérivation, qui sont simples, avec ses suppositions, la densité spectrale de puissance d'un procédé de 10 forage, visualiser soit par un capteur d'E-champ ou un capteur de champ acoustique, est donné par w +2wR2)))+ PSD[w] = (1+TR 2 CO2 )(1 ± VR4 ((02 - COR2 )2 + 2VR 2 (CO2 ± (OR2 PB * AB2 * TB2 27r 1+1-2*w2 PR*AR2 *(v R2 + v R4 co2 +2,r, Rv Ro + v R2 (0)2 coR2 )) r R2 0 ± v R4 coR4 v R2 15 À un pic de résonance PSDVDR] = * VR2 ± VR4COR2 ± 2r' *vp(1+2vR2COR2)+TR20±3vR2COR2 +vR4(COR + 4) pR * AR2 27r (1+ zR2w,2)(1+ 4v,2wR2) PB * AB2 * 1-B2 27t. 1+ 'rB2 *w,2 Une approximation utile peut être posée en notant que la contribution provenant de la cassure des dents du trépan doit être petite dans cette partie du 20 spectre en comparaison à la contribution provenant de la cassure de la roche. Bien au-dessus de la résonance, c.-à-d., lorsque w >> wR, et comprenant la contribution du trépan * A 2 ,B * AB2 * 1 L',,,, PSDco[ = PR *Y'R \ 2 VR2R2 CO4 27r w2 Si le terme de trépan n'a vraiment pas de situation, alors, il peut dominer à des 3038070 72 fréquences très élevées, mais- les grandeurs relatives des amplitudes et des probabilités sont prises en compte. Dans la limite de faible fréquence, o << wR, PSDkoL pR* AR2 * (VR2 (1 ± VR2W2) ± 2 rRvR(1+ vR2*coR2 r R2 (i+ v R2 * coR2 )2 ' + (»R 2ir (1+ r co2)(1 + vR2 * co,2)2 PB * AB2 * rB2 2,r 1+ '1"B2 * CO2 À fréquence 0 PSD[0] I = pR AR2 VR2+2TR*VR*(1+VR2W R2) 4. r R2 vR2 coR2,'2 B * AB2 * 27r (1+ vR2C)R2 )2 27r P S MO] p R AR2 VR2 2 2TR * vR ,,. j ± B * A B2 * 2 2n(1 ± VR2 COR2 )2 (1 ± VR2 COR 2)2 13 2,r 13 7r 10 En examinant ces limites, il n'apparaît pas qu'il existe une façon propre d'identifier la contribution du trépan parmi le comportement de fréquence, excepté, peut-être, du comportement de fréquence très élevée. Avec un pB faible, on s'attend à ce que TB soit considérablement inférieur à 'rR. Il se pourrait que AB> AR, et les deux premiers termes de roche peuvent être petits en comparaison au troisième, 15 même si on le sait pas. Si tel est le cas, alors A 2 *A 2 11 2 PB 271. 2-1B * 2 PSD[0] = PR 22R r R Si les paramètres de la roche peuvent être bien connus, le paramètre du trépan peut être connu de celui-ci, mais on anticipe que les erreurs au niveau des paramètres de 20 la roche et la taille relative des termes empêchera une telle détermination. ANNEXE II. Analyse de l'étalement des pics spectraux provenant de la cassure des roches en raison de la distribution statistique de la fréquence caractéristique d'une cassure.

3038070 73 Comme déjà mentionné, on suppose que la cassure de la roche se produit à des moments aléatoires. Ceci randomise la phase des événements. On suppose également que ohz. a une distribution normale avec une moyenne ()R° et un écart-type de (5,R. Dans le cadre de cette analyse, la nature statistique des autres paramètres est négligée. En ignorant le facteur global de pR*A2/(27t), et en tenant compte seulement le composant de la roche, le module carré de la transformée de Fourier de la signature d'une cassure de roche est donnée par v,2 + vR4c02 + 2r,(v, + v'3(co2 + co'2)) + /-'2(1 + v,4co'4 + v,2(co2 + 2co,2))) Ski), co, = 10 (1 + ) (1 + v R4 (co2 - co R2 )2 + 2v R2 (co2 + co; )) La distribution normale des fréquences de cassure coR sera assumée comme étant distribuée autour d'une fréquence el, avec un écart-type de 'y comme suit: (à). -% )2 La valeur attendue du module carré de la transformée de Fourier, c.-à-d., le spectre 15 de puissance, est donnée par 1 r ,2+v,4c02+21-,0),+ vR3 (0)2 + co,2))+ r,2 (1 + vR4co,4 + v,2(co2 + 2c,2)))* e ('% 0) 72 * dco, P[col= y* (1 + - R2 cp2 )(1+ v R4 (co2 - co,2)2 + 2v R2 (co2 + coR2)) Il ne semble pas possible d'évaluer ceci ou une quelconque approximation 20 raisonnable à ceux-ci dans une forme fermée. En outre, l'intégration numérique est ralentie par la convergence extrêmement lente de l'intégrale; même si l'intégrale peut être évaluée, ceci prend un temps de traitement considérable. La Figure 32 est un jeu de graphiques PSD pour la cassure de la roche avec des fréquences caractéristiques normalement distribuées centrées autour d'une 25 fréquence caractéristique de 300 Hz pour des écarts-typés différents. Les différents écarts-types sont 3,125 Hz, 6,25 Hz, 12,5 Hz, 25 Hz et 50 Hz. La courbe la plus abrupte est la valeur obtenue sans aucune variation dans la fréquence 1 F[ , coR = * 2y2 y*-eir 3038070 74 caractéristique. Dans toutes les courbes, 'CR = 0,002 s, vR = 0,05 s. En comparaison, le spectre de puissance lorsque tous les paramètres sont essentiellement constants est donné dans la Figure 33 pour une fourchette de valeur de OR.

5 La Figure 33 est un jeu de graphiques de PSD pour la cassure de la roche avec aucune variance de paramètres de cassure, pour différentes valeurs du temps de décomposition caractéristique, 0R. Pour les grandes valeurs de 0R, les distributions ont un pic spectral abrupt. Le pic est réduit lorsque DR est diminué, mais il est à noter que tous les pics spectraux restent à l'intérieur de la même enveloppe. En 10 comparaison, dans la Figure 32, les pics spectraux sont quelque peu réduits en amplitude et s'élargissent considérablement lorsque l'écart-type de la fréquence caractéristique augmente. Pour la même fourchette de variation des paramètres, l'effet de la variation de la fréquence dans la réduction de la hauteur du pic spectral est significativement plus faible que l'effet de la variation au niveau du temps de 15 décomposition caractéristique. Comme on pouvait s'y attendre, l'élargissement des pics spectraux comme une fonction de l'écart-type dans la fréquence caractéristique attendue donne des courbes qui ne sont pas contenues à l'intérieur d'une enveloppe unique, mais qui s'élargissent au-delà de l'enveloppe correspondant à un écart-type plus faible. La signification de ceci est la suivante: lorsque DR diminue, l'efficacité 20 de forage diminue et la taille des déblais diminue. Lorsque l'efficacité du forage diminue progressivement, le pic spectral chute, mais reste à l'intérieur de l'enveloppe originelle. D'autre part, un élargissement du pic spectral avec une petite chute au niveau de l'amplitude correspond à une condition dans laquelle la fréquence caractéristique varie plus lorsque la roche est détruite. Comme il a été 25 précédemment noté, une augmentation de la variation de cette fréquence est une indication d'une amélioration de l'efficacité de forage, et vice versa. Sans effectuer des synthèses détaillées de type Monte-Carlo, lorsque les paramètres 0R et 'y sont des variables aléatoires, il est seulement possible de faire quelques généralisations à partir de ses observations. En combinant les résultats 30 impliquant la variation avec y avec ceux dans laquelle le PSD est rapporté pour des 3038070 valeurs individuelles de uR avec toutes, les autres variables étant constantes, on peut sans problème conclure qu'une réduction de l'efficacité de forage est toujours accompagnée par une chute de l'amplitude du pic résonnant sans élargissement du pic.

5 D'autres analyses sont possibles à travers des simulations de type Monte- Carlo. Les Figures 34 à 40 ont été obtenues par simulation de Monte-Carlo. On assume que tous les paramètres statistiques, sauf pour les vitesses de cassure de la roche et du trépan, sont normalement distribuées. On assume que les vitesses de cassure de la roche et du trépan sont distribuées selon la distribution de poisson.

10 Les signaux ont été « échantillonnés » à une vitesse de 10 kHz pour une période de 50 secondes. Les traces individuelles tendent à ressembler a du bruit, même s'il existe assez de différence dans la simulation finale qui est affichée dans la Figure 41 sous forme d'une série de traces déplacées. La densité spectrale de puissance de Walsh a été utilisée pour produire les densités spectrales de puissance. Dans les 15 transformées de Fourier, 16 384 points ont été utilisés, alors que 8192 fenêtres ont été utilisées. Ceci a donné une résolution spectrale très fine. La Figure 34 est une série de graphique provenant de la simulation de Monte-Carlo pour la cassure de la roche avec une distribution d'étalements de fréquence centrale. Les fréquences étaient normalement distribuées avec des écarts-20 types dans coR qui variaient en 9 étapes de 100*n/128 to 200* n /seconde. La Figure 34 doit être comparée à la Figure 32. Les deux sont sur une échelle log-log, mais la Figure 34 est en unité décibel. En outre, il existe des différences en amplitude en raison de la nature de la transformée de Fourier utilisée. Cependant, on peut voir que les tendances identifiées dans la Figure 32 sont également évidentes dans la Figure 25 34. Une distribution spectrale plus large des fréquences de cassure de la roche entraîne un élargissement du pic dans le spectre de puissance, mais a très peu d'effet sur la réponse à faible fréquence ou à fréquence élevée. La Figure 35 est un jeu de graphiques provenant d'une simulation de Monte-Carlo pour la cassure de la roche avec une distribution des écarts-type, cs,R, des 30 temps caractéristiques associés à l'accumulation du stress dans la roche. La Figure 3038070 76 35 ne correspond pas à un cas qui a été résolu analytiquement. Dans ce cas, le temps d'accumulation caractéristique jusqu'à la rupture de la roche a été varié sur neufs tracés. Il n'est pas possible de faire des énoncés définitifs sur les effets de cette variation. Cette variation est semblable à celle observée dans la Figure 38, ou les 5 neufs tracés ont été tous simulés en utilisant les mêmes paramètres. La Figure 36 est un jeu de graphiques provenant d'une simulation de Monte-Carlo pour la cassure de la roche avec une distribution des écarts-type, a,,R, des temps caractéristiques associés à l'accumulation du stress dans la roche. La Figure 36 montre également la variation dans le comportement spectral comme une 10 fonction de diverses valeurs du temps d'accumulation jusqu'à la cassure de la roche. Dans ce cas, une variation plus large de la fréquence caractéristique a été utilisée que celle de la Figure 35. Une conclusion très hypothétique, particulièrement étant donné que la variation dans la Figure 28, lorsque les neufs tracés ont été obtenus en utilisant les mêmes paramètres, est que les composants de faible fréquence et de 15 fréquence élevée sont augmentés par une augmentation du temps d'accumulation jusqu'à la cassure de la roche. Ceci est contre-intuitif pour le comportement à fréquence élevée. La Figure 37 est un jeu de graphiques provenant d'une simulation de Monte-Carlo pour la cassure de la roche avec une distribution des écarts-type, CYDR, des 20 temps caractéristiques pour la décomposition du tintement après cassure de la roche. Dans la Figure 37, le temps de décomposition caractéristique est la seule variable qui est modifiée de tracé à tracé. Pour des raisons de clarté, ceci est illustré avec une échelle de fréquence linéaire. Ce comportement est sensiblement le même que celui montré dans la Figure 33.

25 La Figure 38 est une série de graphique provenant de la simulation de Monte-Carlo pour la cassure de la roche dans laquelle la cassure du trépan n'est pas comprise dans l'analyse. Dans la Figure 38, tous les paramètres touchant à la cassure de la roche sont variés avec un jeu fixe d'écart-type. Cependant, chaque graphique est pour la même fourchette de paramètres. L'étalement entre les spectres est un 30 indicateur de l'effet du caractère aléatoire global des variables. Ceci doit être pris en 3038070 77 compte lors de l'analyse réelle du spectre (en comparaison au spectre synthétique). La Figure 39 est une série de graphique provenant de la simulation de Monte-Carlo pour la cassure de la roche dans laquelle la cassure du trépan est comprise dans l'analyse. Les paramètres de la roche sont les mêmes que dans la 5 Figure 38, mais les paramètres de la vitesse de Poisson de la cassure de la roche par rapport à la cassure du trépan sont variés d'un graphique à l'autre. Plutôt que d'augmenter le paramètre de vitesse de Poisson du trépan global, le rapport entre le trépan sur le paramètre de la vitesse de la cassure de la roche a été augmenté. Dans le graphique final 3990, le trépan et la roche se cassent, en moyenne, à la même 10 vitesse (défaillance catastrophique du trépan). La réponse à faible fréquence est significativement augmentée lorsque la cassure du trépan augmente. Le comportement à fréquence élevée ne semble pas être une fonction systématique de la fréquence de cassure du trépan. La Figure 40 est une série de graphique provenant de la simulation de 15 Monte-Carlo pour la cassure de la roche dans laquelle la cassure du trépan est comprise dans l'analyse. Dans la Figure 40, une tentative a été effectuée pour suivre la performance du trépan en tenant compte de la vibration de l'interaction roche/trépan lorsque la performance du trépan diminue. Conformément à la littérature, il a été supposé que la fréquence caractéristique augmente lorsque la 20 performance du trépan se dégrade, le temps de décomposition caractéristique diminue lorsque la performance du trépan se dégrade, et il a été supposé que le temps d'accumulation jusqu'à la cassure de la roche et la cassure du trépan augmente au fur et à mesure que la performance se dégrade. Les tracés individuels peuvent être considérés comme étant séparés dans le temps par plusieurs heures de forage.

25 Le comportement ainsi obtenu est un mélange de comportements observés précédemment et ne procure aucune surprise. La Figure 41 illustre les signatures temporelles qui ont été analysées pour produire les spectres de puissance dans la Figure 40. Des pics exponentiels marqués avec aucune oscillation subséquente ne sont virtuellement pas présents dans les 30 premiers tracés, mais augmentent au fur et à mesure que le trépan continu à défaillir.

3038070 78 Les temps de décomposition caractéristique des oscillations diminuent également clairement. Ce qui n'est pas aussi évident, c'est la tendance générale à des accumulations plus longues jusqu'à la cassure de la roche ou du trépan, même si un examen détaillé des tracés démontre également ceci.

5 Les valeurs et les variances attendues de tous les paramètres varieront avec le temps et la lithologie aussi bien qu'avec l'efficacité de forage. Afin de casser une masse de roche donnée, une quantité différente d'énergie est nécessaire comme une fonction de la lithologie. Pour un tranchant de trépan donné, ceci veut dire que le temps caractéristique TR et sa distribution sont une fonction de la lithologie.

10 Dans divers modes de réalisation, décrits ici, un appareil et un procédé peuvent être structurés pour procurer une mesure du tranchant d'un trépan de forage et la mesure de la distribution de la taille des déblais de la formation lorsqu'un trépan de forage s'avance. Ceci peut concerner directement l'évaluation de l'efficacité d'une opération de forage et peut être utilisé pour optimiser cette 15 efficacité. La Figure 42 est un organigramme des caractéristiques d'un mode de réalisation d'un exemple de procédé 4200 utilisant des émissions acoustiques et des émissions électromagnétiques émises par une roche lorsqu'elle est cassée lors d'une opération de forage d'un trépan de forage. Au niveau de 4210, l'émission acoustique 20 et l'émission électromagnétique émises par une roche lorsqu'elle est cassée dans une opération de forage d'un trépan de forage sont détectées. Au niveau de 4220, l'émission acoustique est corrélée à l'émission électromagnétique. Au niveau de 4230, les propriétés de la roche, du trépan de forage, ou des combinaisons de celle-ci sont estimées en utilisant la corrélation. Les propriétés 25 estimées peuvent comprendre, sans limitation, la taille des copeaux de roche ou le tranchant du trépan de forage ou l'efficacité de forage ou une combinaison choisie de la taille des copeaux de roche, du tranchant du trépan de forage ou de l'efficacité de forage. La corrélation, l'estimation, ou la corrélation et l'estimation peuvent utiliser une analyse du domaine de la fréquence statistique, une analyse du domaine 30 du temps statistique ou à la fois une analyse du domaine de la fréquence statistique 3038070 79 et une analyse du domaine du temps statistique. L'efficacité de forage peut être estimée et l'efficacité de forage estimée peut être utilisée avec un contrôleur pour contrôler les opérations de forage relativement à une optimisation de l'efficacité de forage.

5 Le procédé 4200 ou un procédé semblable peut comprendre l'acquisition des données de l'efficacité du forage au fond du puits dans une opération de forage, et en incorporant les données de l'efficacité de forage dans une base de données et un modèle de contrôle en cours de forage. Le procédé 4200 ou un procédé similaire peut comprendre la détermination de la friabilité de la roche en corrélant l'émission 10 électromagnétique à la friabilité. Le procédé 4200 ou un procédé similaire peut comprendre la détection de l'émission acoustique et de l'émission électromagnétique en surveillant les émissions acoustique et électromagnétique avec des capteurs montés dans un trépan de forage, sur un trépan de forage, à proximité d'un trépan de forage, ou d'une combinaison de 15 ceux-ci. De tels procédés peuvent comprendre la détermination du tranchant du trépan de forage en se basant sur, à travers les capteurs, l'utilisation simultanée des signatures acoustique et électromagnétique ou les spectres de puissance des signatures acoustique et électromagnétique, ou les spectres de puissance croisée des signatures acoustique et électromagnétique, ou des combinaisons de celles-ci. De 20 tels procédés peuvent comprendre d'utilisation, à travers les capteurs, d'une variation dans la signature obtenue de la corrélation de l'émission acoustique à l'émission électromagnétique comme une indication de l'usure du trépan et de l'efficacité de forage. De tels procédés peuvent comprendre la fourniture d'une indication de l'usure du trépan et de l'efficacité de forage en utilisant, à travers les capteurs, la 25 densité spectrale de puissance d'une signature acoustique, la signature spectrale de puissance d'une signatum électromagnétique où la densité spectrale de puissance croisée entre les signatures acoustique et électromagnétique. De tels procédés peuvent comprendre l'identification d'une distribution des tailles des déblais d'un trépan de forage qui sont générées lorsque la roche est cassée en surveillant, avec 30 des capteurs, des déplacements dans les spectres acoustiques et les spectres 3038070 électromagnétiques vers des fréquences plus élevées et des pertes de l'amplitude du signal. De tels procédés peuvent comprendre la génération d'un indicateur de lithologie basé sur une différence entre les composants spectraux provenant d'un effet piézoélectrique et un effet sismoélectrique. De tels procédés peuvent 5 comprendre l'identification des émissions acoustique et électromagnétique qui sont une signature de la fracture des dents du trépan de forage. Le procédé 4200 ou un procédé similaire peut détecter l'émission acoustique et l'émission électromagnétique en surveillant les émissions acoustique et électromagnétique à travers des capteurs montés dans un trépan de forage, sur le 10 trépan de forage, à proximité du trépan de forage, ou d'une combinaison de ceux-ci, la transmission, à un contrôleur, des données obtenues par la détection des signatures acoustique et électromagnétique et à travers leur corrélation; et en modifiant le poids sur le trépan ou le couple sur le trépan, ou un calendrier de forces d'envois/d'angle de flexion vers un système rotatif orientable en réponse aux 15 paramètres mesurés, ou une combinaison de ceux-ci pour obtenir une condition d'efficacité optimale de forage, la modification réalisée à travers le contrôleur travaillant sur les données. Le procédé 4200 ou un procédé similaire peut comprendre l'utilisation simultanée de l'émission acoustique détectée et de l'émission électromagnétique 20 détectée afin d'identifier un composant de bruit acoustique et/ou un composant de bruit électromagnétique. Le composant de bruit acoustique peut être identifié à partir des sources de bruit acoustique comprenant le contact du trépan avec la formation lorsqu'il frappe un côté du puits de forage, le rebondissement du trépan, le contact du train de tiges avec le puits de forage et les déblais qui frappent un module 25 de fond de puits du train de tiges. Le composant du bruit électromagnétique peut être identifié à partir des sources de bruit électromagnétique et comprend le potentiel de flux provenant des buses du trépan de forage et des signaux induits à travers la rotation du train de tiges dans le champ magnétique terrestre. Le procédé 4200 ou un procédé similaire peut comprendre le calcul d'un 30 spectre de puissance acoustique à partir des échantillons fenêtrés des émissions 3038070 81 acoustiques; le calcul d'un spectre de puissance électromagnétique à partir des échantillons fenêtrés des émissions électromagnétiques; le calcul d'un spectre de puissance croisée des échantillons fenêtrés des émissions acoustiques et des émissions électromagnétiques; l'estimation des paramètres spectraux basée sur le 5 spectre de puissance acoustique, le spectre de puissance électromagnétique et le spectre de puissance croisée; l'utilisation d'un des paramètres spectraux sélectionnés pour rechercher un module; et la génération des paramètres du poids sur le trépan, de la vitesse de rotation et du débit à travers le trépan de forage en faisant fonctionner le module de recherche basé sur un des paramètres spectraux 10 sélectionné. De tels procédés peuvent comprendre la modification dynamique des paramètres du poids sur le trépan (WOB), de la vitesse de rotation (RS) et du débit à travers le trépan de forage (Q) au fond du puits afin de contrôler l'efficacité de forage en temps réel relativement à une optimisation de l'efficacité de forage. Le fonctionnement du module de recherche comprend la réalisation d'une recherche de 15 gradient, utilisant une fonction de coût, afin de déterminer la direction dans l'espace (WOB, RS, Q) dans lequel la vitesse de l'augmentation de l'efficacité de forage est la plus grande. Les caractéristiques de l'une quelconque des techniques de traitement précédentes, telles que décrites ici, ou d'autres combinaisons de caractéristiques peuvent être combinées dans un procédé selon les enseignements donnés ici.

20 Dans divers modes de réalisation, un dispositif de stockage lisible par un ordinateur, peut comprendre des instructions stockées sur celui-ci, qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, amènent l'ordinateur à exécuter des opérations comprenant une ou plusieurs caractéristiques semblables ou identiques à celles décrites par rapport aux procédés et techniques décrits ici. L'un ou les plusieurs 25 processeurs peuvent faire fonctionner les structures physiques de telles instructions. L'exécution de ces structures physiques peut amener la machine à exécuter des opérations pour: détecter les émissions acoustiques et les émissions électromagnétiques émises par une roche lorsqu'elle est cassée dans une opération de forage d'un trépan de forage; de corréler l'émission acoustique à l'émission 30 électromagnétique; et d'estimer les propriétés de la roche, du trépan de forage, ou 3038070 82 des combinaisons de ceux-ci, en utilisant la corrélation. Les propriétés peuvent comprendre, sans limitation, la taille des copeaux de roche ou le tranchant du trépan de forage ou l'efficacité de forage ou une combinaison choisie de la taille des copeaux de roche, du tranchant du trépan de forage ou de l'efficacité de forage. Les 5 instructions peuvent comprendre des instructions contrôlant l'opération de forage. Les opérations peuvent comprendre des opérations pour: calculer un spectre de puissance acoustique à partir des émissions acoustiques, un spectre de puissance électromagnétique à partir des émissions électromagnétiques et un spectre de puissance croisée à partir des émissions acoustiques et des émissions 10 électromagnétiques; d'estimer les paramètres spectraux basés sur le spectre de puissance acoustique, le spectre de puissance électromagnétique et le spectre de puissance croisée; et de modifier dynamiquement, en se basant sur des paramètres spectraux, des paramètres de poids sur le trépan (WOB), de, vitesse de rotation (RS) et de débit à travers le trépan de forage (Q) et de déterminer la direction dans 15 l'espace (WOB, RS, Q) dans lequel la vitesse d'augmentation de l'efficacité de forage est la plus grande. En outre, un dispositif de stockage lisible par ordinateur, ici, est un dispositif physique qui est un dispositif non-transitoire qui enregistre des données représentées par la structure physique au sein du dispositif. Un tel dispositif physique peut être 20 un dispositif non-transitoire. Des exemples de dispositifs de stockage lisibles par une machine peuvent comprendre, sans limitation, une mémoire ROM, une mémoire RAM, un dispositif de stockage sur disque magnétique, un dispositif de stockage optique, une mémoire flash et d'autres dispositifs de mémoire électronique, magnétique et/ou optique.

25 La Figure 43 est un organigramme d'un mode de réalisation d'un exemple de système 4300 qui peut être implémenté au niveau d'un site de forage pour fonctionner avec une efficacité de forage augmentée à travers l'utilisation des émissions acoustiques et des émissions électromagnétiques provenant d'une opération de forage d'un trépan de forage. Les composants du système 4300 30 peuvent être distribués à travers tout le site de forage, tel qu'en surface ou au fond 3038070 83 du puits. Le système 4300 peut être placé de façon semblable ou identique au système associés aux Figures 23-31. Le système 4300 peut être placé pour réaliser diverses opérations sur les données acoustiques et les données électromagnétiques, d'une façon semblable ou identique à l'une quelconque des techniques de traitement 5 décrite ici. Le système 4300 peut comprendre des capteurs 4302, un processeur 4341 et une mémoire 4342 couplés de façon fonctionnelle au processeur 4341. Les capteurs 4302 peuvent comprendre des capteurs acoustiques 4306 et des capteurs électromagnétiques 4304 et peuvent être configurés pour détecter des émissions acoustiques et des émissions électromagnétiques émises par une roche lorsqu'elle est 10 cassée dans une opération de forage d'un trépan de forage. Le processeur 4341 couplé de façon fonctionnelle à une mémoire 4342 peut être placés pour corréler l'émission acoustique à l'émission électromagnétique acquise par les capteurs 4302 et pour estimer la taille des copeaux de roche, le tranchant du trépan de forage, l'efficacité de forage, ou une combinaison de la taille des copeaux de roche, du 15 tranchant du trépan de forage et de l'efficacité de forage à partir de la corrélation. Le système 4300 peut également comprendre un appareil électronique 4343 et une unité de communication 4345. L'unité de communication 4345 peut comprendre des combinaisons de différentes technologies de communication, qui peuvent comprendre des technologies de communication câblées et des technologies 20 sans fil. Le processeur 4341, la mémoire 4342 et l'unité de communication 4345 peuvent être placés pour fonctionner comme une unité de traitement pour commander l'opération de forage. Dans divers modes de réalisation, le processeur 4341 peut être réalisé sous la forme d'un processeur ou d'un groupe de processeurs 25 susceptible de fonctionner indépendamment en fonction de la fonction visée. Le processeur 4341 peut être structuré sur un train de tiges et peut être structuré pour acquérir des données de l'efficacité de forage au fond du puits dans une opération de forage. La mémoire 4342 peut être réalisée sous forme d'une ou de plusieurs bases de données.

30 Le processeur 4341 et la mémoire 4342 peuvent être placés pour corréler 3038070 84 l'émission électromagnétique captée à la friabilité et pour déterminer la friabilité de la roche. Le processeur 4341 ou le processeur 4341 et la mémoire 4342 peuvent comprendre un module de calcul de l'efficacité et un module de recherche pour modifier dynamiquement, en se basant sur des paramètres spectraux, des paramètres 5 de poids sur le trépan (WOB), de vitesse de rotation (RS) et de débit à travers le trépan de forage (Q) et de déterminer la direction dans l'espace (WOB, RS, Q) dans lequel la vitesse d'augmentation de l'efficacité de forage est la plus grande. Le module de calcul de l'efficacité et le module de recherche peuvent être structurés pour calculer un spectre de puissance acoustique à partir des émissions acoustiques, 10 un spectre de puissance électromagnétique à partir des émissions électromagnétiques et un spectre de puissance croisée à partir des émissions acoustiques et des émissions électromagnétiques, et pour estimer les paramètres spectraux basés sur le spectre de puissance acoustique, le spectre de puissance électromagnétique et le spectre de puissance croisée.

15 Les capteurs 4302 peuvent comprendre des capteurs montés dans le trépan de forage de l'opération de forage, sur le trépan de forage, à proximité du trépan de forage, ou une combinaison de ceux-ci. Le processeur 4341 et la mémoire 4342 peuvent être placés pour générer des signatures acoustique et électromagnétique ou des spectres de puissance des signatures acoustique et électromagnétique, ou des 20 spectres de puissance croisée et les signatures électromagnétiques, ou une combinaison de ceux-ci, à travers les émissions reçues au niveau du trépan de forage, sur le trépan de forage, à proximité du trépan de forage, ou une combinaison de ceux-ci. Le processeur 4341 et la mémoire 4342 sont placés pour déterminer la variation dans une signature obtenue à partir de la corrélation de l'émission 25 acoustique avec l'émission électromagnétique comme un indicateur de l'usure du trépan et de l'efficacité de forage, les émissions reçues au niveau du trépan de forage, sur le trépan du forage, à proximité du trépan de forage, ou une combinaison de ceux-ci. Le système 4300 peut aussi comprendre un bus 4347, le bus 4347 ayant une 30 conductivité électrique parmi les composants du système 4300. Le bus 4347 peut 3038070 comprendre une adresse de bus, un bus de données et un bus de commande, chacun étant indépendamment configuré. Le bus 4347 peut être configuré à l'aide d'un certain nombre de milieux différents de télécommunication permettant la répartition de composants du système 4300. Le bus 4347 peut comprendre des instruments 5 pour une communication réseau. L'utilisation du bus 4347 peut être régulée par le processeur 4341. Le système 4300 peut également comprendre des dispositifs périphériques 4346. Les dispositifs périphériques 4346 peuvent comprendre des écrans, une mémoire de stockage additionnelle, ou d'autres dispositifs de contrôle qui peuvent 10 fonctionner en association avec le processeur 4341 ou la mémoire 4342. Les dispositifs périphériques 4346 peuvent être agencés avec un écran, sous forme de composant distribué, qui peut être utilisé avec des instructions stockées dans la mémoire 4342 pour implémenter une interface utilisateur 4362 pour gérer le fonctionnement du système 4300 selon son implémentation dans l'architecture du 15 système. Une telle interface utilisateur 4362 peut être utilisée en association avec une unité de communication 4345 et le bus 4347. Les dispositifs périphériques 4346 peuvent comprendre un contrôleur, le contrôleur peut être placé pour commander l'opération de forage relativement à une optimisation de l'efficacité de forage basée sur les données de l'efficacité de forage 20 estimées à partir du processeur 4341. Le contrôleur peut être placé pour recevoir des données obtenues par détection des signatures acoustique et électromagnétique et par leur corrélation et pour fonctionner sur les données pour modifier le poids sur le trépan ou le couple sur le trépan, ou un calendrier de forces d'envois/d'angle de flexion vers un système rotatif orientable en réponse aux paramètres mesurés.

25 Un système 1 peut comprendre: des capteurs placés pour détecter l'émission acoustique et l'émission électromagnétique émises par une roche lorsqu'elle est cassée dans une opération de forage; un processeur; et une mémoire couplée en fonctionnement avec le processeur, le processeur et la mémoire placés pour corréler l'émission acoustique à l'émission électromagnétique acquise par les capteurs et 30 pour estimer des propriétés de la roche, du trépan de forage, ou des combinaison de 3038070 86 ceux-ci. Les propriétés peuvent comprendre, sans limitation, la taille des copeaux de roche, le tranchant du trépan de forage, l'efficacité de forage ou une combinaison de la taille des copeaux de roche, du tranchant du trépan de forage ou de l'efficacité de forage à partir de la corrélation.

5 Un système 2 peut comprendre la structure du système 1 et peut comprendre un contrôleur placé pour commander l'opération de forage relativement à une optimisation de l'efficacité de forage basée sur les données de l'efficacité de forage estimées à partir du processeur. Un système 3 peut comprendre la structure de l'un quelconque des systèmes 10 1-2 et peut comprendre le processeur structuré sur un train de tiges et il est structuré pour acquérir des données de l'efficacité de forage au fond du puits dans une opération de forage. Un système 4 peut comprendre la structure de l'un quelconque des systèmes 1-3 et peut comprendre le processeur et une mémoire placés pour corréler l'émission 15 électromagnétique à la friabilité et pour déterminer la friabilité de la roche. Un système 5 peut comprendre la structure de l'un quelconque des 1-4 et peut comprendre les capteurs montés dans un trépan de forage, sur le trépan de forage, à proximité du trépan de forage, ou une combinaison de ceux-ci. Un système 6 peut comprendre la structure de l'un quelconque des systèmes 20 1-5 et peut comprendre le processeur et une mémoire placés pour générer des signatures acoustique et électromagnétique ou des spectres de puissance des signatures acoustique et électromagnétique, ou des spectres de puissance croisée des signatures acoustique et électromagnétique, ou une combinaison de ceux-ci. Un système 7 peut comprendre la structure de l'un quelconque des systèmes 25 1-6 et peut comprendre le processeur et la mémoire placés pour déterminer la variation dans une signature obtenue de la corrélation de l'émission acoustique à l'émission électromagnétique comme une indication de l'usure du trépan et de l'efficacité du forage. Un système 8 peut comprendre l'un quelconque des systèmes 1-7 et peut 30 comprendre un contrôleur placé pour recevoir des données obtenues par détection 3038070 87 des signatures acoustique et électromagnétique et par leur corrélation et pour agir sur les données pour modifier le poids sur le trépan ou le couple sur le trépan, ou un calendrier de forces d'envois/d'angle de flexion vers un système rotatif orientable en réponse aux paramètres mesurés.

5 Un système 9 peut comprendre la structure de l'un quelconque des systèmes 1-8 et peut comprendre le processeur structuré pour comprendre un module de calcul de l'efficacité et un module de recherche pour modifier dynamiquement, en se basant sur les paramètres spectraux, les paramètres de poids sur le trépan (WOB), de vitesse de rotation (RS) et de débit à travers le trépan de forage (Q) et pour 10 déterminer la direction dans l'espace (WOB, RS, Q) dans lequel la vitesse d'augmentation de l'efficacité de forage est la plus grande, le module de calcul de l'efficacité et le module de recherche étant structurés pour calculer un spectre de puissance acoustique à partir des émissions acoustiques, un spectre de puissance électromagnétique à partir des émissions électromagnétiques et un spectre de 15 puissance croisée à partir des émissions acoustiques et des émissions électromagnétiques, et pour estimer les paramètres spectraux en se basant sur les spectres de puissance acoustique, les spectres de puissance électromagnétique et le spectre de puissance croisée. Un procédé 1 peu comprend: la détection d'une émission acoustique et d'une 20 émission électromagnétique émises par une roche lorsqu'elle est cassée dans une opération de forage d'un trépan de forage; la corrélation de l'émission acoustique à l'émission électromagnétique; et l'estimation, utilisant la corrélation, des propriétés de la roche, du trépan de forage, et des combinaisons de ceux-ci. Les propriétés peuvent comprendre, sans limitation, la taille des copeaux de roche ou le tranchant 25 du trépan de forage ou l'efficacité de forage ou une combinaison choisie de la taille des copeaux de roche, du tranchant du trépan de forage ou de l'efficacité de forage. Un procédé 2 peut comprendre les éléments du procédé 1 et peut comprendre la corrélation, l'estimation, ou la corrélation et l'estimation utilise une analyse du domaine de la fréquence statistique, une analyse du domaine du temps 30 statistique ou à la fois une allergie du domaine de la fréquence statistique et une 3038070 88 analyse du domaine du temps statistique. Un procédé 3 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 1-2 et peut comprendre l'efficacité de forage étant estimée et l'efficacité de forage estimée peut être utilisée avec un contrôleur pour contrôler les opérations de forage 5 relativement à une optimisation de l'efficacité de forage. Un procédé 4 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 1-3 et peut comprendre l'acquisition des données de l'efficacité du forage au fond du puits dans une opération de forage, et en incorporant les données de l'efficacité de forage dans une base de données et un modèle de contrôle en cours de forage.

10 Un procédé 5 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 1-4 et peut comprendre la détermination de la friabilité de la roche en corrélant l'émission électromagnétique à la friabilité. Un procédé 6 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 1-5 et peut comprendre la détection de l'émission acoustique et de 15 l'émission électromagnétique en surveillant les émissions acoustique et électromagnétique avec des capteurs montés dans un trépan de forage, sur un trépan de forage, à proximité d'un trépan de forage, ou d'une combinaison de ceux-ci. Un procédé 7 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 1-6 et peut comprendre la détermination du tranchant du trépan de forage 20 en se basant sur, à travers les capteurs, l'utilisation simultanée des signatures acoustique et électromagnétique ou les spectres de puissance des signatures acoustique et électromagnétique, ou les spectres de puissance croisée des signatures acoustique et électromagnétique, ou des combinaisons de celles-ci. Un procédé 8 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des 25 procédés 1-7 et peut comprendre l'utilisation, à travers les capteurs, d'une variation dans la signature obtenue de la corrélation de l'émission acoustique à l'émission électromagnétique comme une indication de l'usure du trépan et de l'efficacité de forage. Un procédé 9 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 30 1-8 et peut comprendre la fourniture d'une indication de l'usure du trépan et de 3038070 89 l'efficacité de forage en utilisant, à travers des capteurs, la densité spectrale de puissance d'une signature acoustique, la densité spectrale de puissance d'une signature électromagnétique ou la densité spectrale de puissance croisée entre les signatures acoustique et électromagnétique.

5 Un procédé 10 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 1-9 et comprend l'identification d'une distribution des tailles des déblais d'un trépan de forage qui sont générées lorsque la roche est cassée en surveillant, avec des capteurs, des déplacements dans les spectres acoustiques et les spectres électromagnétiques vers des fréquences plus élevées et des pertes de l'amplitude du 10 signal. Un procédé 11 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 1-10 et peut comprendre la génération d'un indicateur de lithologie basé sur une différence entre les composants spectraux provenant d'un effet piézoélectrique et un effet sismoélectrique.

15 Un procédé 12 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 1-11 et peut comprendre la surveillance pour comprendre l'identification des émissions acoustique et électromagnétique qui sont une signature de la fracture de la dent du trépan de forage. Un procédé 13 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des 20 procédés 1-12 et peut comprendre la transmission, vers un contrôleur, des données obtenues par la détection des signatures acoustique et électromagnétique et à travers leur corrélation; et en modifiant le poids sur le trépan ou le couple sur le trépan, ou un calendrier de forces d'envois/d'angle de flexion vers un système rotatif orientable en réponse aux paramètres mesurés, ou une combinaison de ceux-ci pour obtenir 25 une condition d'efficacité optimale de forage, la modification réalisée à travers le contrôleur travaillant sur les données. Un procédé 14 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 1-13 et peut comprendre l'utilisation simultanée de l'émission acoustique détectée et de l'émission électromagnétique détectée pour identifier un composant 30 du bruit acoustique et/ou un composant du bruit électromagnétique et pour 3038070 différencier par rapport au composant du bruit acoustique et/ou un composant du bruit électromagnétique. Un procédé 15 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 1-15 et comprend un composant de bruit acoustique étant identifié à partir 5 des sources de bruit acoustique comprenant le contact du trépan avec la formation lorsqu'il frappe un côté du puits de forage, le rebondissement du trépan, le contact du train de tiges avec le puits de forage et les déblais qui frappent un module de fond de puits du train de tiges. Un procédé 16 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des 10 procédés 1-15 et peut comprendre un composant du bruit électromagnétique identifié à partir des sources de bruit électromagnétique comprenant le potentiel de flux provenant des buses du trépan de forage et des signaux induits à travers la rotation du train de tiges dans le champ magnétique terrestre. Un procédé 17 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des 15 procédés 1-16 et peut comprendre le calcul d'un spectre de puissance acoustique à partir des échantillons fenêtrés des émissions acoustiques; le calcul d'un spectre de puissance électromagnétique à partir des échantillons fenêtrés des émissions électromagnétiques; le calcul d'un spectre de puissance croisée des échantillons fenêtrés des émissions acoustiques et des émissions électromagnétiques; l'estimation 20 des paramètres spectraux basée sur le spectre de puissance acoustique, le spectre de puissance électromagnétique et le spectre de puissance croisée; l'utilisation d'un des paramètres spectraux sélectionné pour rechercher un module; et la génération des paramètres du poids sur le trépan, de la vitesse de rotation et du débit à travers le trépan de forage en faisant fonctionner le module de recherche basée sur un des 25 paramètres spectraux sélectionné. Un procédé 18 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 1 à 17 et peut comprendre la modification dynamique des paramètres du poids sur le trépan (WOB), de la vitesse de rotation (RS) et du débit à travers le trépan de forage (Q) au fond du puits afin de contrôler l'efficacité de forage en 30 temps réel relativement à une optimisation de l'efficacité de forage.

3038070 91 Un procédé 19 peut comprendre les éléments de l'un quelconque des procédés 1 à 18 et peut comprendre le fonctionnement d'un module de recherche comprenant la réalisation d'une recherche de gradient, utilisant une fonction de coût, afin de déterminer la direction dans l'espace (WOB, RS, Q) dans lequel la vitesse de 5 l'augmentation de l'efficacité de forage est la plus grande. Un dispositif de stockage lisible par machine 1 ayant des instructions stockées sur celui-ci, qui, lorsqu'elles sont exécutées par une machine, amènent la machine à réaliser des opérations, les opérations comprenant: la détection d'une émission acoustique et d'une émission électromagnétique émises par une roche 10 lorsqu'elle est cassée dans une opération de forage d'un trépan de forage; la corrélation de l'émission acoustique à l'émission électromagnétique et l'estimation, utilisant la corrélation, des propriétés de la roche, du trépan de forage, ou des combinaisons de ceux-ci. Les propriétés comprennent, sans limitation, la taille des copeaux de roche ou le tranchant du trépan de forage ou l'efficacité de forage ou une 15 combinaison choisie de la taille des copeaux de roche, du tranchant du trépan de forage ou de l'efficacité de forage. Un dispositif de stockage lisible par machine 2 peut comprendre la structure du dispositif de stockage lisible par machine 1 et peut comprendre les opérations comprenant: le calcul d'un spectre de puissance acoustique à partir des émissions 20 acoustiques, d'un spectre de puissance électromagnétique à partir des émissions électromagnétiques et un spectre de puissance croisée à partir des émissions acoustiques et des émissions électromagnétiques; d'estimer les paramètres spectraux basés sur le spectre de puissance acoustique, le spectre de puissance électromagnétique et le spectre de puissance croisée; et de modifier 25 dynamiquement, en se basant sur des paramètres spectraux, des paramètres de poids sur le trépan (WOB), de vitesse de rotation (RS) et de débit à travers le trépan de forage (Q) et de déterminer la direction dans l'espace (WOB, RS, Q) dans lequel la vitesse d'augmentation de l'efficacité de forage est la plus grande. Même si des modes de réalisation spécifiques ont été illustrés et décrits ici, il 30 sera apprécié par les spécialistes que tout agencement qui est calculé pour atteindre 3038070 92 le même objectif peut être substitué par les modes de réalisation spécifiques illustrés. Divers modes de réalisation utilisent des permutations et/ou des combinaisons des modes de réalisation décrits ici. Il doit être compris que la description susmentionnée est destinée à être illustrative, et non pas restrictive, et que la phraséologie ou la terminologie utilisée ici l'est dans un but descriptif. Des combinaisons des modes de réalisation susmentionnés, et d'autres modes de réalisation, apparaîtront aux spécialistes après étude de la description susmentionnée.

Claims

REVENDICATIONS1. Système de mesures simultanées des émissions acoustique et électromagnétique de lors du bris de roches comprenant: des capteurs (102, 103 ; 112 ; 502, 503 ; 1002-1, 10D2-2, 1002-3, 1103 ; 1201, 1202, 1203) placés pour détecter l'émission acoustique et l'émission 10 électromagnétique émises par une roche lorsqu'elle est cassée dans une opération de forage d'un trépan de forage (105 ; 1205) ; un processeur; et une mémoire fonctionnellement couplée avec le processeur, le processeur et la mémoire placés pour corréler l'émission acoustique à l'émission 15 électromagnétique acquise par les capteurs (102, 103 ; 112 ; 502, 503; 1002-1, 1002-2, 1002-3, 1103 ; 1201, 1202, 1203) et pour estimer la taille des copeaux de roche, le tranchant du trépan de forage (105; 1205), l'efficacité de forage, ou une combinaison de la taille des copeaux de roche, du tranchant du trépan de forage (105; 1205) et de l'efficacité de forage à partir de la corrélation. 20
2. Système de la revendication 1, dans lequel le système comprend un contrôleur placé pour commander l'opération de forage relativement à une optimisation de l'efficacité de forage basée sur les données de l'efficacité de forage estimées à partir du processeur. 25
3. Système de la revendication 1, dans lequel le processeur est structuré sur un train de tiges et est structuré pour acquérir des données de l'efficacité de forage au fond du puits dans unè Opération de forage. 30
4. Système de la revendication 1, dans lequel le processeur et la mémoire sont placés pour corréler l'émission électromagnétique à la friabilité et pour déterminer la 3038070 94 friabilité de la roche.
5. Système de la revendication 1, dans lequel les capteurs (102, 103 ; 112 ; 502, 503; 1002-1, 1002-2, 1002-3, 1103 ; 1201, 1202, 1203) comprennent des capteurs (102, 103; 112; 502, 503; 1002-1, 1002-2, 1002-3, 1103; 1201, 1202, 1203) montés dans un trépan de forage (105; 1205), sur le trépan de forage (105; 1205), à proximité du trépan de forage(105; 1205), ou une combinaison de ceux-ci.
6. Système de la revendication 5, dans lequel le processeur et la mémoire sont 10 placés pour générer des signatures acoustique et électromagnétique ou des spectres de puissance des signatures acoustique et électromagnétique, ou des spectres de puissance croisée des signatures acoustique et électromagnétique, ou une combinaison de ceux-ci. 15
7. Système de la revendication 5, dans lequel le processeur et la mémoire sont placés pour déterminer la variation dans une signature obtenue de la corrélation de l'émission acoustique à l'émission électromagnétique comme une indication de l'usure du trépan (105; 1205) et de l'efficacité du forage. 20
8. Système de la revendication 1, dans lequel le système comprend un contrôleur placé pour recevoir des données obtenues par détection des signatures acoustique et électromagnétique et par leur corrélation et pour fonctionner sur les données pour modifier le poids sur le trépan (105; 1205) ou le couple sur le trépan (105; 1205), ou un calendrier de forces d'envois/d'angle de flexion vers un système 25 rotatif orientable en réponse aux paramètres mesurés.
9. Système de la revendication 1, dans lequel le processeur comprend un module de calcul de l'efficacité et un module de recherche pour modifier dynamiquement, en se basant sur les paramètres spectraux, les paramètres de poids 30 sur le trépan (105; 1205) (WOB), de vitesse de rotation (RS) et de débit à travers le trépan (105; 1205) de forage (Q) et pour déterminer la direction dans l'espace 3038070 95 (WOB, RS, Q) dans lequel la vitesse d'augmentation de l'efficacité de forage est la plus grande, le module de calcul de l'efficacité et le module de recherche étant structurés pour calculer un spectre de puissance acoustique à partir des émissions acoustiques, un spectre de puissance électromagnétique à partir des émissions 5 électromagnétiques et un spectre de puissance croisée à partir des émissions acoustiques et des émissions électromagnétiques, et pour estimer les paramètres spectraux en se basant sur les spectres de puissance acoustique, les spectres de puissance électromagnétique et le spectre de puissance croisée.
10. Procédé (4200) de mesures simultanées des émissions acoustique et électromagnétique de lors du bris de roches comprenant: la détection de l'émission acoustique et l'émission électromagnétique émises par une roche lorsqu'elle est cassée dans une opération de forage d'un trépan de forage (105; 1205) ; la corrélation de l'émission acoustique à l'émission électromagnétique; et l'estimation, en utilisant la corrélation de la taille des copeaux de roche ou le tranchant du trépan de forage (105; 1205) ou l'efficacité de forage ou une combinaison choisie de la taille des copeaux de roche, du tranchant du trépan de forage (105; 1205) ou de l'efficacité de forage.
11. Procédé (4200) de la revendication 10, dans lequel la corrélation, l'estimation, ou la corrélation et l'estimation utilisent une analyse du domaine de la fréquence statistique, une analyse du domaine du temps statistique ou à la fois une analyse du domaine de la fréquence statistique et une analyse du domaine du temps statistique.
12. Procédé (4200) de la revendication 10, dans lequel l'efficacité de forage est estimée et l'efficacité de forage estimée est utilisée avec un contrôleur pour contrôler les opérations de forage relativement à une optimisation de l'efficacité de forage.
13. Procédé (4200) de la revendication 12, dans lequel le procédé comprend 3038070 96 l'acquisition des données de l'efficacité du forage au fond du puits dans une opération de forage, et en incorporant les données de l'efficacité de forage dans une base de données et un modèle de contrôle en cours de forage. 5
14. Procédé (4200) de la revendication 10, dans lequel le procédé comprend la détermination de la friabilité de la roche en corrélant l'émission électromagnétique à la friabilité.
15. Procédé (4200) de la revendication 10, dans lequel la détection de l'émission 10 acoustique et de l'émission électromagnétique en surveillant les émissions acoustique et électromagnétique avec des capteurs montés (102, 103 ; 112 ; 502, 503; 1002-1, 1002-2, 1002-3, 1103 ; 1201, 1202, 1203) dans un trépan de forage (105; 1205), sur un trépan de forage (105; 1205), à proximité d'un trépan de forage (105; 1205), ou d'une combinaison de ceux-ci. 15
16. Procédé (4200) de la revendication 15, dans lequel le procédé comprend la détermination du tranchant du trépan de forage (105; 1205) en se basant sur, à travers les capteurs (102, 103 ; 112 ; 502, 503; 1002-1, 1002-2, 1002-3, 1103 ; 1201, 1202, 1203), l'utilisation simultanée des signatures acoustique et électromagnétique 20 ou les spectres de puissance des signatures acoustique et électromagnétique, ou les spectres de puissance croisée des signatures acoustique et électromagnétique, ou des combinaisons de celles-ci.
17. Procédé (4200) de la revendication 15, dans lequel le procédé comprend 25 l'utilisation, à travers les capteurs (102, 103 ; 112 ; 502, 503; 1002-1, 1002-2, 1002- 3, 1103; 1201, 1202, 1203), d'une variation dans la signature obtenue de la corrélation de l'émission acoustique à l'émission électromagnétique comme une indication de l'usure du trépan (105; 1205) et de l'efficacité de forage. 30
18. Procédé (4200) de la revendication 15, dans lequel le procédé comprend la fourniture d'une indication de l'usure du trépan (105; 1205) et de l'efficacité de 3038070 97 forage en utilisant, à travers les capteurs (102, 103 ; 112 ; 502, 503; 1002-1, 1002-2, 1002-3, 1103 ; 1201, 1202, 1203), la densité spectrale de puissance d'une signature acoustique, la signature spectrale de puissance d'une signature électromagnétique où la densité spectrale de puissance croisée entre les signatures acoustique et 5 électromagnétique.
19. Procédé (4200) de la revendication 15, dans lequel le procédé comprend l'identification d'une distribution des tailles des déblais d'un trépan de forage (105; 1205) qui sont générées lorsque la roche est cassée en surveillant, avec des capteurs 10 (102, 103; 112 ; 502, 503 ; 1002-1, 1002-2, 1002-3, 1103 ; 1201, 1202, 1203), des déplacements dans les spectres acoustiques et les spectres électromagnétiques vers des fréquences plus élevées et des pertes de l'amplitude du signal.
20. Procédé (4200) de la revendication 15, dans lequel le procédé comprend la 15 génération d'un indicateur de lithologie basé sur une différence entre les composants spectraux provenant d'un effet piézoélectrique et un effet sismoélectrique.
21. Procédé (4200) de la revendication 15, dans lequel la surveillance comprend l'identification des émissions acoustique et électromagnétique qui sont une signature 20 de la fracture des dents du trépan de forage (105; 1205).
22. Procédé (4200) de la revendication 15, dans lequel le procédé comprend: la transmission, à un contrôleur, des données recueillies à travers la détection des signatures acoustique et électromagnétique et à travers leur corrélation; et 25 la modification du poids sur le trépan (105; 1205) ou le couple sur le trépan (105; 1205), ou un calendrier de forces d'envois/d'angle de flexion vers un système rotatif orientable en réponse aux paramètres mesurés, ou une combinaison de ceux-ci pour obtenir une condition d'efficacité optimale de forage, la modification réalisée à travers le contrôleur travaillant sur les données. 30
23. Procédé (4200) de la revendication 10, dans lequel le procédé comprend 30'38070 98 l'utilisation simultanée de l'émission acoustique détectée et de l'émission électromagnétique détectée pour identifier un composant du bruit acoustique et/ou un composant du bruit électromagnétique et pour différencier par rapport au composant du bruit acoustique et/ou le composant du bruit électromagnétique.
24. Procédé (4200) de la revendication 23 dans lequel le composant de bruit acoustique est identifié à partir des sources de bruit acoustique comprenant le contact du trépan (105; 1205) avec la formation lorsqu'il frappe un côté du puits de forage, le rebondissement du trépan (105; 1205), le contact du train de tiges avec le 10 puits de forage et les déblais qui frappent un module de fond de puits du train de tiges.
25. Procédé (4200) de la revendication 23, dans lequel le composant du bruit électromagnétique est identifié à partir des sources de bruit électromagnétique y 15 compris le potentiel de flux provenant des buses du trépan de forage (105; 1205) et des signaux induits à travers la rotation du train de tiges dans le champ magnétique terrestre.
26. Procédé (4200) de la revendication 10, dans lequel le procédé comprend: 20 le calcul d'un spectre de puissance acoustique à partir des échantillons fenêtrés des émissions acoustiques; le calcul d'un spectre de puissance électromagnétique à partir des échantillons fenêtrés des émissions acoustiques; le calcul d'un spectre de puissance croisée à partir des échantillons fenêtrés 25 des émissions acoustiques et des,émissions électromagnétiques; l'estimation des paramètres spectraux basés sur le spectre de puissance acoustique, le spectre de puissance électromagnétique et le spectre de puissance croisée; la fourniture des paramètres spectraux sélectionnés à un module de 30 recherche; et la génération des paramètres de poids sur le trépan (105; 1205), de vitesse de 3038070 99 rotation et de débit à travers le trépan de forage (105; 1205) en faisant fonctionner le module de recherche basé sur les paramètres spectraux choisis.
27. Procédé (4200) de la revendication 26, dans lequel le procédé comprend la 5 modification dynamique des paramètres du poids sur le trépan (105; 1205) (WOB), de la vitesse de rotation (RS) et du débit à travers le trépan de forage (105; 1205) (Q) au fond du puits afin de contrôler l'efficacité de forage en temps réel relativement à une optimisation de l'efficacité de forage. 10
28. Procédé (4200) de la revendication 27, dans lequel le fonctionnement du module de recherche comprend la réalisation d'une recherche de gradient, utilisant une fonction de coût, afin de déterminer la direction dans l'espace (WOB, RS, Q) dans lequel la vitesse de l'augmentation de l'efficacité de forage est la plus grande. 15
29. Dispositif de stockage lisible par une machine comportant des instructions enregistrées sur celui-ci qui, lorsqu'elles sont exécutées par une machine, amènent la machine à effectuer des opérations, les opérations comprenant: la détection de l'émission acoustique et l'émission électromagnétique émises par une roche lorsqu'elle est cassée dans une opération de forage d'un trépan de 20 forage (105; 1205) ; la corrélation de l'émission acoustique à l'émission électromagnétique; et l'estimation, en utilisant la corrélation de la taille des copeaux de roche ou le tranchant du trépan de forage (105; 1205) ou l'efficacité de forage ou une combinaison choisie de la taille des copeaux de roche, du tranchant du trépan de 25 forage (105; 1205) ou de l'efficacité de forage.
30. Dispositif de stockage lisible par une machine de la revendication 29, dans lequel les opérations comprennent: le calcul d'un spectre de puissance acoustique à partir des émissions 30 acoustiques, d'un spectre de puissance électromagnétique à partir des émissions électromagnétiques et un spectre de puissance croisée à partir des émissions 3038070 100 acoustiques et des émissions électromagnétiques; l'estimation des paramètres spectraux basés sur le spectre de puissance acoustique, le spectre de puissance électromagnétique et le spectre de puissance croisée; et 5 la modification dynamique, en se basant sur des paramètres spectraux, des paramètres de poids sur le trépan (105; 1205) (WOB), de vitesse de rotation (RS) et de débit à travers le trépan de forage (105; 1205) (Q) et de déterminer la direction dans l'espace (WOB, RS, Q) dans lequel la vitesse d'augmentation de l'efficacité de forage est la plus grande. 10