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Identificación y control de vibraciones durante la perforación de formaciones heterogéneas mediante técnicas de inteligencia artificial

Abstract:

En la región amazónica del Ecuador se perforan cientos de pozos de petróleo anualmente, concretamente en la cuenca sedimentaria conocida como Cuenca Oriente. Para perforar un pozo en esta zona, se debe atravesar una sucesión de formaciones bastante conocidas, mediante el uso de un conjunto de herramientas llamadas sarta de perforación. Sin embargo, las formaciones Tiyuyacu y Napo, siendo las dos heterogéneas, se caracterizan por la presencia de vibraciones severas en la sarta de perforación. Estas vibraciones continuamente se traducen en un desgaste excesivo de las brocas de perforación y estabilizadores, baja rata de penetración, problemas direccionales y mala calidad del hoyo, significando mayores costos de perforación tanto para empresas operadoras como para prestadoras de servicios. Para hacer frente a la problemática antes mencionada, este trabajo desarrolló dos modelos para el análisis de parámetros operativos de superficie basado en técnicas de inteligencia artificial y machine learning, siguiendo una metodología Ad-Hoc de cuatro fases. Estos modelos permitieron predecir la intensidad de la vibración lateral y torsional en la sarta, y proveer una combinación de parámetros operativos para mitigar dicha intensidad. En el pozo donde se implementó el enfoque propuesto se reportaron resultados alentadores en términos de reducción de vibraciones y mejora del desempeño. En el conglomerado superior de la formación Tiyuyacu, se redujo la vibración lateral en 41% y en el conglomerado inferior en 45%, manteniendo la vibración torsional en niveles normales. Esto permitió incrementar la rata de penetración en 33 y 52% al atravesar los conglomerados superior e inferior, respectivamente.