NO174477B - Fremgangsmaate for aa overvaake boring av et borehull - Google Patents

Abstract

Oppfinnelsen angår en fremgangsmåte for å overvåke boringen av et borehull gjennom en jordformasjon med en roterende borkrone festet på den nedre ende av en borestreng. Minst én fysisk størrelse forbundet med vibrasjonene som er en følge av interaksjon mellom den roterende borkrone og jord-formas j onen blir detektert, og et oscillerende signal blir generert som folge av dette. Filterfaktorer ajj for en auto-regressiv filtermodell blir bestemt ved å tilpasse filter-utgangssignalet til det oscillerende signal. Refleksjons-faktorene for vibrasjonene som forplanter seg langs borestrengen og blir reflektert ved en mistilpasning av impedansen mellom to etterfølgende elementer i systemet jordformasjon/- borestreng, blir utledet fra filterfaktorene. Endelig blir hårdheten i formasjonen som bores, kontakten mellom borestrengen og borehullet og vibrasjonsnivået for vibrasjonene langs borestrengen bestemt fra refleksjonsfaktorene.

Description

Oppfinnelsen angår overvåking av boreoperasjoner for borehull gjennom en jordformasjon med en roterende borkrone festet på den nedre ende av en borestreng. Vibrasjonene som produseres av borkronen under boringen blir detektert og analysert for å bestemme minst en fysisk karakteristikk i forbindelse med boringen av borehullet, såsom en indikasjon av litologien på borestedet, kontakten mellom borestrengen og borehullveggen og vibrasjonsnivået som produseres av borkronen.

Når man borer et borehull i jorden, enten for å lete etter hydrokarboner eller for geotermiske forhold, blir en borestreng bestående av borerør, vektrør og en borkrone rotert fra overflaten for å bore brønnhullet. Rullemeisel-borkroner blir ofte brukt. De har kjegleformede stålanordninger kalt pigghjul som er fri til å dreie seg når kronen roterer. De fleste rullemeisel-borkroner har tre hjul, skjønt noen har to og noen har fire. Hvert hjul har skjæreelementer som er perifere rekker av tenner som strekker seg fra hvert hjul. Skjære-elementene er enten ståltenner som er maskinert som en del av hjulet eller tenner av sintret wolframkarbid som er presset inn i hull boret i hjuloverflåtene. Borkronens geometri, og mer spesielt hjulenes geometri, er slik at når kronen roterer, roterer hjulene, og tennene har en kombinert rulle- og grave-aksjon som borer formasjonen i kontakt med borkronen.

Når tennene biter i stenen, en etter en annen, genererer de støy eller vibrasjon med frekvenskomponenter bestemt av hastigheten med hvilken tennene suksessivt kommer i kontakt med stenen. Forskjellige fremgangsmåter er allerede foreslått for å bestemme boreforholdene ved å registrere og analysere vibrasjoner som genereres av borkronen.

I US-patent nr. 4.773.263 er det foreslått å oppnå et frekvensspektrum for vibrasjonssignalene, ved å behandle det gjennom en Fourier-transformasjon, for å bestemme kronens arbeidstakt. Frekvensspekteret er funnet å omfatte forskjellige betydningsfulle topper som gjelder forskjellige tannrekker på kronen. Toppfrekvenser har en tendens til å øke etterhvert som tennene slipes, på grunn av at den midlere rotasjonstakt for et pigghjul (normalisert i forhold til hastigheten) har en tendens til å øke. Skiftingen av toppfrekvenser gir derfor nyttig informasjon om slitasje, og dermed om hvorvidt det er på tide å trekke ut borestrengen. Plutselige endringer i formen på frekvensspekteret er dessuten en indikasjon av plutselige hendelser ved borkronen, såsom tap av en tann. Dette kan føre til at det oppstår en ny topp når en ubrukken tann blir tvunget til å ta over det arbeid som tidligere ble gjort av den tannen som brakk. Tap av frekvenstopper indikerer at et hjul har truffet eller er blitt tilstoppet av en duktil sten.

På den annen side har man allerede forstått at litologisk informasjon kan oppnås ved å analysere vibrasjonene som produseres av borkronen. På et meget enkelt nivå, jo hardere stenen er, jo høyere er støyen. US-patent nr. 3.520.375 foreslår at man oppnår en indikasjon av stenens mekaniske karakteristikker mens den blir boret. Vibrasjoner i bore-utstyret blir detektert på den øvre del av enheten og omformet til elektriske signaler. Disse signalene blir samplet og sammenlignet med et referansesignal, for å gi en indikasjon av stenens mekaniske egenskaper som er forbundet med dens hårdhet. Mer spesielt, stenens impedans blir utledet fra målingene.

US-patent nr. 3.626.482 foreslår måling av vibrasjons-amplituden i et frekvensbånd eller vindu som er sentrert på et multiplum av borkronens rotasjonshastighet. Dette multiplum er ment å ta i betraktning antallet hender på borkronen. Logger som kalles SNAP-logger basert på denne teknologi har vært brukt, men blir ikke lenger brukt av boreselskaper. Den ovennevnte referanse foreslår detektering av vibrasjonsenergi på toppen av borestrengen eller i nærheten av borkronen, i hvilket tilfelle amplituden blir overført opp gjennoom borehullet ved den velkjente teknikk av slam-pulsing.

I de ovennevnte teknikker blir vibrasjonsdata som en funksjon av tid omformet i frekvensdomenet for å oppnå frekvensspekteret. Dette blir oppnådd ved den velkjente operasjon Fourier-transformasjon. I tilfelle hvor tiden under hvilken data blir samlet er kort, er imidlertid oppløsningen av det frekvensspektrum som oppnås på denne måten begrenset. I tillegg, fremgangsmåtene ifølge den kjente teknikk deler informasjon om borestrengens geometri, og begrensede antagelser er gjort om interaksjon mellom borestrengen og borehullet.

I den foreliggende oppfinnelse, blir ikke vibrasjonsdata som er oppsamlet i tidsdomenet nødvendigvis omformet til frekvensdomenet. For kort tids data, kan man benytte en signalbehandlingsteknikk for å unngå begrensning av frekvens-spekterets oppløsning på grunn av Fourier-transformasjonen. I tillegg kreves ingen beskrivelse av borestrengen, og det er ikke noe krav at man kjenner kontakten mellom borestrengen og brønnhullet.

I en foretrukket utførelse av den foreliggende oppfinnelse, omfatter fremgangsmåten for å overvåke boringen av et borehull i en jordformasjon med roterende borkrone testet på den nedre ende av en borestreng, de følgende trinn: detektering, med minst én transduser, av en fysisk mengde forbundet med de vibrasjoner som resulterer fra inter-aksjonen av den roterende borkronen med jordformasjonen, og generering av et oscillerende signal som følge av dette;

bestemmelse av filterfaktorene a^ for en filtermodell ved å tilpasse filter-utgangssignalet til det oscillerende signal;

fra de nevnte filterfaktorer, utledning av refleksjonsfaktorer for vibrasjoner som forplanter seg langs borestrengen og blir reflektert ved den utilpassede impedans mellom to etterfølgende elementer i systemet i jordformasjon/borestreng; og

bestemmelse fra de nevnte refleksjonsfaktorer, av minst én fysisk karakteristikk i forbindelse med boringen av borehullet.

Filtermodellen er med fordel et auto-regressivt filter som kan drives av et inngangssignal hvis frekvensamplitude er tilnærmet konstant over et bredt frekvensbånd. I tilfelle hvor vibrasjonene varierer vesentlig i amplitude over frekvensbåndet, kan data-amplitudene gjøres i det vesentlig jevne med forskjellige metoder.

Ifølge den foretrukne utførelse blir filterfaktorene for det auto-regressive filter omformet til faktorene for et brofilter, som representerer de nevnte refleksjonsfaktorer.

Refleksjonsfaktorene blir brukt til å karakterisere litologien i formasjonen, vekselvirkningen mellom borehullveggen og borestrengen, og vibrasjonsnivåene som oppstår i borestrengen ved spesielle punkter i denne.

Oppfinnelsen skal i det følgende beskrives i mer detalj gjennom et eksempel, og under henvisning til tegningene, hvor: Fig. 1 viser skjematisk utstyret som brukes på overflaten ved en borerigg for å detektere og tolke vibrasjoner som genereres av borkronen nede i borehullet. Fig. 2 er en illustrasjon av fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen, og mer spesielt hvordan borestrengen er modellert. Fig. 3 er en skjematisk representasjon av et auto-regressivt filter. Fig. 4 viser vibrasjonsdata oppnådd på overflaten, og sammenligning av effektspektra oppnådd med tidligere teknikk og med den foreliggende oppfinnelse. Fig. 5 viser sammenligning av refleksjonsfaktorer oppnådd med metoden ifølge oppfinnelsen og teoretisk. Fig. 1 er et skjematisk riss av utstyret som kan brukes til å måle vibrasjoner på en oljeboringsrigg. Boretårnet vist på fig. 1 omfatter en mast 10 som står på borerigg-gulvet ,10 og er utstyrt med et løftesystem 14, på hvilket er opphengt en borestreng 16 som på sin nedre ende bærer en borkrone 18 for å bore en brønn 20. Løftesystemet 14 omfatter en toppblokk (ikke vist) festet til toppen på masten 10, og en vertikal mobil blokk 22 til hvilken er festet en krok 24. Borestrengen 16 kan henges på kroken 24 via et injeksjonshode 26 som er forbundet gjennom en fleksibel slange 28 med en slampumpe som gjør det mulig å sirkulere i brønnen 20 et boreslam fra en slamtank. Borestrengen 16 omfatter en medbringerstav 30 eller drivrør, og er utformet fra rør 32 som er festet ende til ende ved skruing. Borestrengen blir rotert med et rotasjonsbor 34. Vibrasjonssignalene som genereres av borkronen 18 blir fortrinnsvis detektert på overflaten, men kunne også bli detektert nede i borehullet, skjønt algoritmene som måtte brukes for å prak-tisere oppfinnelsen ville bli mer kompliserte. Når deteksjonen blir utført på overflaten, omfatter utstyret en dreiemoment-måler 36 festet mellom rotasjonsboret 34 og drivrørsforingen 38. Dreiemoment-måleren 36 måler torsjonskraften eller

dreiemomentet (TOR) som blir tilført borestrengen 16. Den omfatter en antenne 40 for å sende dreiemomentsignalene til en mottagerantenne 42 for et data-oppsamlings og -behandlings-system 44. Dreiemoment-måleren 36 er fortrinnsvis av den typen som er beskrevet i US-patent 4.471.663. Den vertikale kraft som påtrykkes borestrengen, eller vekt på kronen (WOB), blir målt av to belastningspinner 46 og 48 som fester sammen injeksjonshodet 26 og kroken 50, som selv henger på kroken 24. Belastningspinnene omfatter strekkmålere som er forbundet gjennom den elektriske kabel 52 med en koblingsboks 54 som selv er forbundet med data-oppsamlings og -behandlingsenheten 44 via en kabel 56. Disse belastningspinnene og dreiemoment-måleren er kommersielt tilgjengelig. Akselerometeret kunne også brukes i tillegg til dreiemoment-målere og belastningspinner, for å måle akselerasjoner på dreiemoment-måleren og injeksjonshodet.

Når vibrasjonssignalene blir detektert nede i borehullet, f.eks. i en måling under boring-operasjon (MWD), er en sub 58 plassert i borehullet på toppen av borkronen 18 i MWD-sonden. Suben 58 omfatter følere for å måle dreiemomentet og vekten som påtrykkes borkronen 18. En slik sub er f.eks. beskrevet i US-patent 4.359.898, og blir kommersielt brukt av firmaet Anadrill of Sugar Land (Texas).

Den fysiske modell av borestrengen som brukes til analyse av vibrasjonsdataene er illustrert på fig. 2a og 2b. En enkel borestreng-utforming er vist på fig. 2a. Borestrengen består av borerør 60, vektrør 62 og borkrone 64 som borer gjennom en jordformasjon 66. Overflategrensen, dvs. boreriggen og mer spesielt rotasjonsboret, er representert skjematisk ved linjen 68. Borestrengen kan ansees, for en enkelt vibrasjonsmodus, dvs. torsjons- eller aksiell, som en tapsfri og en-dimensjonert transmisjonslinje som endrer impedans for hver borestreng-komponent. Borestrengen er modulert som et system av like lengder, komponenter 70 med mulige forskjellige impedanser Zq, Z]_, Z2 zp-l» zp som vist på fig. 2b. Med et tilstrekke-lig stort antall seksjoner kan denne modellen utføres slik at den nærmer seg en nøyaktig geometrisk representasjon av borestrengen.

Vibrasjonene som genereres av den arbeidende borkrone 64 forplanter seg langs vektrøret 62 og borerørene 60, og blir så reflektert av overflateutstyret 68. Ved hvert grensesnitt av forskjellige elementer, dvs. grensesnittene borkrone/vektrør, vektrør/borerør og borerør/overflategrense er det en mistilpasning av impedansene, og derfor blir en del av vibrasjonene reflektert ved hvert grensesnitt. Refleksjonsfaktorene er representert på fig. 2c ved pilene r^, r4 og rp^. De kan være positive eller negative avhengig av forskjellen (positiv eller negativ) mellom impedansene Z for de to etterfølgende elementer under betraktning. I tillegg blir formasjonen 66 som blir boret behandlet som en ende-impedans Zp for borestrengen. Energien som overføres til formasjonen 66 blir ikke returnert til borestrengen. En mistilpasning av impedansen mellom borestrengen og formasjonen resulterer i refleksjon av en del av energien tilbake langs borestrengen. Denne er representert ved refleksjonsfaktoren rp på fig. 2c.

Transmisjonstap er forholdsvis små i borestrengen, siden overflate-vibrasjonsdata viser meget store frekvenstopper. Hovedkilden for tap av energi i systemet oppstår ved grensesnittet borkronen 64/formasjonen 66. Ifølge den foretrukne utførelse av oppfinnelsen er refleksjonsfaktorene for system-borestrengen/borehullet beregnet ved å detektere og behandle, ved overflaten, vibrasjonene som genereres av den roterende borkrone.

Vibrasjonssignalet (amplitude mot tid) som detekteres ved overflaten kan modelleres som utgangssignalet xn ved filter-utgangen 82 fra et auto-regressivt filter representert på

fig. 3, drevet av et mngangssignal un ved filterinngangen 80 som antas å ha en betydelig amplitude over et bredt frekvensbånd. Filteret består av en summeringskrets 82, forsinkelses-linjer 74 med lik forsinkelse d, aweiningskrets 76, og endelig en summeringskrets 78. Tidsforsinkelsen d som blir innført av hver forsinkelseskrets, tilsvarer den tid det tar vibrasjonene å bevege seg gjennom et like langt element 70 (fig. 2b). Signalet xn_! ved utgangen 84 fra den første forsinkelseslinje 74 er utgangssignalet som blir generert av filteret ved dets utgang 82 før signalet xn. På lignende måte er signalet xn_2

ved utgangen 86 fra den andre forsinkelseslinjen 74 utgangssignalet som leveres ved 82 av filteret før det genererer signalet xn-i» og så videre. Filteret omfatter p forsinkelseskretser 74 og p aweiningskretser 76, og derfor er signalet som entrer den siste aweiningskrets 76 (på venstre side av figuren) ved inngangen 88 lik xn_p. Signalene xn_^ til xn_p blir avveiet, dvs. deres amplituder blir endret når de passerer gjennom aweiningskretsene 76, ved en aweiningsfaktor a-± til ap. Disse faktorene a^ til ap kalles filterfaktorene, hvor p er filtermodellens orden. De avveide signalene som leveres av aweiningskretsen 76 blir addert i summeringskretsen 78, og summen av de avveide signalene blir så trukket fra filter-inngangssignalet un i kretsen 72, for å produsere filter-utgangssignalet xn. Uttrykt matematisk er filter-utgangssignalet xn relatert til de p tidligere filterutganger xn-l t^-1 xn-p ved den følgende ligning:

P

<x>n <=> - <£><a>k<*>n-k<+> un U)

k=l

Filter-inngangssignalet un representerer vibrasjonssignalet som genereres av borkronen. Det antas å ha hvitstøy-statistikk, dvs. støy-inngangen er igjen spredt over det interessante frekvensbånd. Inngangssignalet til borestrengen er derfor ansett som en hvittbånd-energikilde. Inngangssignalet un kan derfor bli komplett definert ved det enkelte tall rhow, som er støyens varians. Som skal nevnes senere, vil imidlertid ikke vibrasjonssignalet som genereres av borkronen være "hvitt".

La oss anta at vibrasjonssignalet som genereres på overflaten er digitalisert ved etterfølgende konstante tids-intervaller for å oppnå n prøver som representerer amplitudene til signalet mot tid, og la oss anta at det blant de n prøver analyseres en serie på p prøver (hvor n»p). Signalet som består av denne serie på p prøver blir sammenlignet med filter-utgangssignalet xn. Filterfaktorene a± til ap og rhow blir anslått slik at de to signalene for vibrasjonsprøvene og filteret passer sammen.

Detaljer av teknikker for å anslå verdiene for a^ og rhow kan finnes i litteraturen, f.eks. boken "Digital Spectral

Analysis with Applications" fra S Lawrence Marple, Jr., utgitt i 1987 av Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey. Hurtige algoritmer er utviklet for å minimalisere utregnings-kompleksiteten for å anslå parametrene for det auto-regressive filter. Tilgjengelig algoritmer deles i to brede kategorier, blokkdata-algoritmer eller sekvensielle algoritmer.

Blokkdata-algoritmer er de i hvilke kontinuerlige data blir delt i kontinuerlige seksjoner som blir behandlet på ubestemt tid. Burg-algoritmen er sannsynligvis den mest kjente teknikk for å anslå de auto-regressive parametere fra et begrenset sett av tidsprøver. Burg-algoritmen og dens bruk er fullt beskrevet i kapittel 8 i den ovennevnte bok. Når et stort antall tidsprøver er tilgjengelig kan man benytte en teknikk som er kjent som Yule-Walker-metoden. Denne bruker Fourier-transformasjon for å anslå autokorrelasjons-sekvensen for dataene, fra hvilke refleksjonsfaktorer og filterfaktorer for auto-regressive filtere kan beregnes ved bruk av den velkjente Levinson gjentagelsesmetode.

Sekvensielle algoritmer kan anvendes på en kontinuerlig strøm av tidsserie-data. Disse algoritmene oppdaterer de^ anslåtte verdier av auto-regressive faktorer etterhvert som enkelte nye dataverdier blir tilgjengelige. To velkjente algoritmer er metodene minste middel kvadrat og gjentatte minste kvadrat. Disse to algoritmene er beskrevet i kapittel 9 i den ovennevnte bok.

Når verdiene for filterparametrene a^ er bestemt, er det ikke lenger noe behov for de virkelige vibrasjonsdata. Fra parametrene a^ og verdien av rhow, kan faktisk frekvensspekteret H(w) (eller mer nøyaktig den spektrale effekt-tetthet) bli bestemt ved bruk av den følgende ligning:

rhow

H(w) = i 77 (2)

1 + kSlake'3Wk

Skjønt bestemmelsen av spektret ikke er nødvendig for å implementere oppfinnelsen, er det likevel gjort på fig. 4 for å sammenligne spektra oppnådd ved Fourier-transformasjon (fig. 4b) og ved auto-regressivt filter (fig. 4c). Fig. 4a viser 8 sekunder av rå data for krokbelastningsvibrasjon, registrert under et boringssegment. Middelverdien for krokbelastning er fjernet fra dataene. Ingen vesentlige trekk er synlige i rådataene. Fig. 4b viser spektral effekt-tetthet |F(w)|<2> oppnådd ved Fourier-transformasjonen F(w) for tidsdataene. Signalet inneholder betydelig energi over hele det viste frekvensbånd, mellom 0 og 64 hertz. Den betydelige reduksjon i signal-amplituden over 50 hertz har sammenheng med dempningen i anti-folding filteret som brukes i digitaliseringsprosessen for rådataene. Den tilsynelatende tilfeldige natur av signalet gjenspeiler seg i den betydelige variasjon i den anslåtte spektrale amplitude fra en frekvens til en annen. Fig. 4c viser det spektrale anslag H(w) produsert med modellen med auto-regressivt filter som vist på fig. 2, med 64 forsinkelseskretser 74. Det auto-regressive spektral-estimat varierer glatt, og inneholder trekk som kan sammenlignes med de som såvidt er synlige i spektral-estimatet fra Fourier-transformasjonen på fig. 4b.

Etter at filterfaktoren a^ er bestemt, består det neste trekk av å bestemme refleksjonsfaktoren r^ fra verdiene for filterfaktoren a^.

Dette oppnås ved en baklengs gjentagelsesmetode i henhold til hvilken modellens orden p blir redusert med en for hver etterfølgende gjentagelse, og den siste filterfaktoren beregnet ved hver gjentagelse er lik refleksjonsfaktoren.

Som et eksempel, la oss anta at aP^ filterfaktorer er beregnet med k varierende fra 1 til p, fra et auto-regressivt filter av orden p. Rekken av filterfaktorer blir:

Refleksjonsfaktoren rp er lik aPp.

Modellens orden reduseres så med en, slik at dens orden er lik (p-1). Hver ny filterfaktor aP-<1>j for denne filtermodellen av orden (p-1) bestemmes med den følgende ligning:

med j varierende fra 1 til (k-1).

Rekken av filterfaktorer er derfor:

Ref leksj onsf aktoren rp_! er lik aP^ p- x-

Gjentagelsen fortsetter, mens man reduserer modellens orden med en hver gang, for å oppnå den følgende serie av filterfaktorer: osv, til a<1>!, mens refleksjonsfaktorene er:

Fremgangsmåten kan uttrykkes matematisk ved følgende to ligninger:

for 1 < j < k - 1, hvor k går fra p ned til 1 og a^j er den j-te filterfaktor i filteret av orden k.

Det skal bemerkes at disse refleksjonsfaktorene r^ er faktisk filterfaktorer for et brofilter. Følgelig, isteden for å bruke den auto-regressive filtermodell på fig. 2, er det mulig å bruke et brofilter direkte, og direkte å bestemme dets filterfaktorer som direkte tilsvarer refleksjonsfaktorene. Det er imidlertid mer beleilig å bruke en auto-regressiv filtermodell , for å bestemme dens filterfaktorer a^ og deretter omforme disse filterfaktorene til refleksjonsfaktorer r^. Utregningene som er involvert i å omforme disse auto-regressive filterfaktorer til refleksjonsfaktorer, og beskrivelsen av brofilteret, er også gitt i den ovennevnte bok "Digital Spectral Analysis with Applications".

Som et eksempel blir bore-vibrasjonsdataene på fig. 4a oppnådd med strekkmålere på pinnene 46 og 48 (fig. 1) som forbinder kroken 50 med injeksjonshodet 26. Borestrengen som blir brukt omfatter et måling under boring-system (MWD), vektrør, tungvektrør og borerør med to forskjellige diametere. De geometriske karakteristikker for denne borestreng er gitt nedenfor i tabell 1:

Burg-algoritmen ble brukt til å beregne auto-regressive filterfaktorer for de virkelige overflatevibrasjonsdata vist på fig. 4a. De beregnede faktorer ble så omformet til reflek-sj onsf aktorer som en funksjon av dybde langs borestrengen, ved bruk av ligningene 4 og 5. De beregnede refleksjonsfaktorer er vist på fig. 5a, hvor abscissen representerer modellens orden, dvs. antallet forsinkelseskretser 74 i det auto-regressive filter, hvilket er lik antallet av like lange elementer 70 (64 i det gitte eksempel).

Når man kjenner hastigheten for vibrasjonene som forplanter seg i borerøret (omkring 5000 m/sek), er det lett å bestemme lengden av hvert like langt element på fig. 2a ved å dividere vibrasjons-forplantningshastigheten med to ganger den frekvens med hvilken vibrasjonssignalet er samplet. I eksemp-let på fig. 5a og b, var frekvensen 128 hertz og derfor er lengden mellom de to elementene 19,53 m. Denne lengden tilsvarer forsinkelsen for hver forsinkelseskrets 74 multipli-sert med vibrasjonshastigheten. Derfor kan tallene som er gitt i abscissen på fig. 5a og 5b lett omformes til dybde ved å multiplisere den med 19,53 m.

De betydningsfulle refleksjonsfaktorer på fig. 5a er reprodusert på fig. 5b ved å beholde bare de refleksjonsfaktorer som er større enn 15%. Fig. 5c viser de teoretiske refleksjonsfaktorer som beregnet fra den forenklede borestreng-modell gitt i tabell 1. De teoretiske refleksjonsfaktorer på fig. 5c omfatter ikke grenseforholdene ved overflaten (som omfatter effekten av blokker og kabler) eller ved borkronen. Disse refleksjonsfaktorene er åpenbare på fig. 5b, og er indikert ved henvisninger 90, 92 og 94 for overflategrensene og 96 for grensesnittet borkrone/formasjon. Komponentene i borestrengen som danner den forenklede modell og kan sees på fig. 5b i prosessdataene, omfatter grensesnittet mellom de to rørene i borerøret 98, endel tungvekt-borerør 100, vektrørene 102 og MWD-systemet 104. Dette demonstrerer at oppfinnelsen er effektiv i å detektere de dominerende geometriske trekk i borestrengen. I tillegg viser de behandlede data trekk nær overflaten, som kan tilskrives overflateutstyr såsom rotasjons-bordet. En betydelig refleksjon er forventet, og observert, ved overflateenden på borestrengen. Også ved den andre enden på borestrengen, som utgjør grensesnittet mellom borkronen og formasjonen, detekterer man en refleksjon av vibrasjonene (refleksjonsfaktor 96).

Faktorenes absolutte amplituder er forskjellige mellom fig. 5b og 5c på grunn av det faktum at de små detaljer i bore-strengmodellen ikke er tatt i betraktning, såsom krysninger og verktøyforbindelser som ikke desto mindre kan påvirke refleksjoner mellom hoveddelene i borestrengen. Skjønt det er en enkel sak å inkludere effekten av disse tingene når man bestemmer refleksjonsfaktorene fra modellen, vil de viste trekk som er under oppløsningsgrensen når man behandler data med denne båndbredde.

Antallet forsinkelseskretser 74 (fig. 3) som er brukt i modellen eller antallet like lange elementer 70 (fig. 2a) avhenger av mengden av detalj man ønsker å se som en funksjon av dybden, på båndbredden av dataene og lengden av borestrengen. Som et minimum bør antallet elementer være til-strekkelig til å dekke i det minste borestrengens virkelige lengde. Hvis mange elementer blir brukt, bør refleksjons-faktorene som beregnes for evementene etter borkronen (med begynnelse fra overflaten) være null eller i det minste ubetydelige. Dette kan sees på fig. 5a for refleksjons-faktorene etter element nummer 41 eller etter refleksjonsfaktoren 96 på fig. 5b. Som allerede indikert er det et direkte forhold mellom tidsforsinkelsen d som innføres av hver forsinkelseskrets i filtermodellen og lengden av de like lange elementer (70 på fig. 2a) når man kjenner samplingstakten for de opprinnelige vibrasjonsdata og hastigheten av vibrasjons-forplantningen langs borestrengen.

Som kjent kommer refleksjonen av vibrasjonsbølgen i borestrengen av mistilpasning av impedansen for to følgende elementer av borestrengen, eller mer generelt av systemet borestreng/borehull hvis man vurderer to etterfølgende elementer med impedans Z^+i og Z^, er refleksjonsfaktoren r^ ved grensesnittet gitt ved den følgende ligning:

Den endelige refleksjonsfaktor, som tilsvarer grensesnitt mellom borkronen og formasjonen som blir boret, representerer impedans-kontrasten mellom borestrengen og formasjonen. Denne refleksjonsfaktoren inneholder informasjon om de mekaniske karakteristikker av formasjonen blir boret, og mer spesielt om dens hårdhet. Det skal bemerkes, at i det allerede nevnte US-patent 3.520.375, er beregningen av denne refleksjonsfaktor basert på energien som finnes i et spesielt frekvensbånd, hvilket ikke er tilfelle med den foreliggende oppfinnelse.

Eventuelle betydningsfulle refleksjoner som oppstår i borestrengen i dybden, og som ikke skyldes den geometriske konstruksjon av borestrengen, kan tilskrives interaksjon mellom borestrengen og borehull-veggen. Potensielle problemer med et fast filterrør kunne således bli indikert ved beregningen av høye refleksjonsfaktorer i dybder hvor sammensetningen av borestrengen tilsier at de ikke skulle forekomme.

Når man kjenner refleksjonsfaktorene for borestrengen og amplituden rhow av inngangssignalet un til det auto-regressive filter, kan vibrasjonsnivået i borehullet, på alle punkter i borestrengen, lett beregnes. Av spesiell interesse er den anslåtte verdi av inngangs-eksiteringseffekten, siden denne gjør det mulig å detektere skadelige vibrasjoner nede i borehullet fra overflaten.

Isteden for å ha hvit støy-statistikk for inngangssignalet un til filteret, kan samme vibrasjonssignaler generert av borkronen brukes isteden. For eksempel, i tilfelle hvor vibrasjonssignaler generert av borkronen ikke er "hvite", kan un bli modellert ved utgangen av en annen filterprosess, f.eks.

I dette tilfellet er borkrone-vibrasjonen modellert som en såkalt "bevegelig gjennomsnitt" prosess. Parameteren b^ kan anslåes ved et antall velkjente teknikker, og så brukes til å "hvitgjøre" signalet xn før resten av prosessen.

En av anvendelsene for beregning av filterfaktorene er å anslå vibrasjonene som genereres av borkronen. Det kan faktisk antas at refleksjonsfaktorene, såsnart de er bestemt, ikke vil endre seg vesentlig over en begrenset tidsperiode, f.eks. 5 til 10 minutter, avhengig av boreforholdene, såsom gjennomtreng-ningshastigheten.

Når man kjenner refleksjonsfaktorene, kan inngangssignalet un som representerer borkronens vibrasjon bestemmes. De utledede filterfaktorer brukes derfor til å fjerne borestreng-resonanser fra overflatevibrasjonene og derved bestemme vibrasjoner som genereres av den roterende borkrone.

Oppfinnelsen er beskrevet med henvisning til en rullemeisel-borkrone. Andre typer av borkroner kan imidlertid brukes, såsom en polykrystallinsk diamant kompakt (PDC)-krone, sålenge kronen genererer vibrasjoner i borehullet som blir overført gjennom borestrengen.

Claims (8)

1. Fremgangsmåte for å overvåke boring av et borehull gjennom en jordformasjon med en roterende borkrone festet på den nedre ende av en borestreng, ifølge hvilken minst én fysisk størrelse forbundet med vibrasjoner som er resultat av vekselvirkning mellom den roterende borkrone og jordformasjonen, blir detektert ved minst to transdusere, og et oscillerende signal blir generert som følge av dette, karakterisert ved de følgende trinn: filterfaktorene a^ for en filtermodell bestemmes ved å tilpasse filter-utgangssignalet til det oscillerende signal; fra de nevnte filterfaktorer utledes refleksjons-faktorene for vibrasjonene som forplanter seg langs borestrengen og blir reflektert ved mistilpasning av impedansen mellom to etter-følgende elementer i systemet jordformasjon/borestreng; og fra de nevnte refleksjonsfaktorer bestemmes minst én fysisk karakteristikk i forbindelse med boring av borehullet.

2. Fremgangsmåte ifølge krav 1, karakterisert ved at den nevnte filtermodell er et auto-regressivt filter.

3. Fremgangsmåte ifølge krav 2, karakterisert ved at det nevnte auto-regressive filter blir drevet av et inngangs-støysignal hvis frekvensbånd er kjent a priori, for eksempel i det vesentlige lik hvit støy, som anslått fra det oscillerende signal.

4. Fremgangsmåte ifølge krav 2 eller 3, karakterisert ved at filterfaktorene for det auto-regressive filter blir omformet til faktorer for et brofilter som representerer de nevnte refleksjonsfaktorer.

5. Fremgangsmåte ifølge ett av de foregående krav, karakterisert ved at refleksjonsfaktoren ved grenseflaten mellom borkronen og formasjonen som bores blir bestemt, idet refleksjonsfaktoren karakteriserer de mekaniske egenskaper ved formasjonen.

6. Fremgangsmåte ifølge ett av de foregående krav, karakterisert ved at de refleksjonsfaktorer som oppstår ved dybder som ikke angår borestrengens geometri, blir bestemt, og at disse refleksjonsfaktorer karakteriserer vekselvirkninger mellom borehullveggen og borestrengen.

7. Fremgangsmåte ifølge ett av de foregående krav, karakterisert ved at den videre omfatter de trinn at man bestemmer amplituden for filter-inngangssignalet og utleder vibrasjonsnivået som oppstår i borestrengen ved spesielle punkter i borestrengen fra den nevnte amplitude og de nevnte refleksjonsfaktorer.

8. Fremgangsmåte ifølge ett av de foregående krav, karakterisert ved at de utledede filterfaktorer kan brukes til å fjerne borestreng-resonanser fra vibrasjoner, og dermed bestemme de vibrasjoner som blir generert av den roterende borkrone.