CC BY
12
ISSN 1560-3644 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. TECHNICAL SCIENCES. 2024. No 1
МАШИНОСТРОЕНИЕ MACHINE BUILDING
Научная статья УДК 681.532
http://dx.doi.org/10.17213/1560-3644-2024-1-40-45
Анализ автоматизированных технологий в бурении
И.В. Пашовкин, М.Э. Шошиашвили
Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова,
г. Новочеркасск, Россия
Аннотация. Рассмотрены вопросы автоматизации технологического процесса бурения (ТПБ) с применением мобильных буровых машин (МБМ). Проведен анализ инженерно -технических решений в области автоматизации процесса бурения.
Представлены результаты литературных и патентных источников в области автоматизации ТПБ с применением МБМ. Отмечено, что процесс разрушения горной породы подвержен влиянию значительного количества возмущающих воздействий, носящих стохастический характер, что осложняет автоматизацию ТПБ и не дает перейти к формированию единого подхода к построению автоматизированных систем в буровой отрасли. При этом управление процессом предполагает контроль многих параметров, часть из которых трудноизмеримы. Отмечен ряд особенностей бурения с применением МБМ. Предложен алгоритм управления ТПБ с применением МБМ, обеспечивающий возможность автоматического определения необходимости замены породоразрушающего инструмента (ПРИ).
Предложенный алгоритм управления ТПБ позволит обеспечить регулирование оборотной подачи как основного технологического параметра, характеризующего процесс бурения для конкретных условий, стабилизацию суммарной мощности приводов МБМ, а также контроль износа ПРИ.
Ключевые слова: технологический процесс бурения, автоматизация технологических процессов, анализ технических решений, буровые работы
Для цитирования: Пашовкин И.В., Шошиашвили М.Э. Анализ автоматизированных технологий в бурении // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2024. № 1. С. 40-45. http://dx.doi.org/10.17213/1560-3644-2024-1-40-45.
Original article
Analysis of automated technologies in drilling
I.V. Pashovkin, M.E. Shoshiashvili
Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia
Abstract. The issues of automation of the drilling technological process (DTP) using mobile drilling machines (MDM) are considered. The analysis of engineering and technical solutions in the field of automation of the drilling process is carried out.
The results of literary and patent sources in the field of automation of DTP using MDM are presented. It is noted that the process of rock destruction is influenced by a significant number of disturbing influences of a stochastic nature, which complicates the automation of DTP and prevents the transition to the formation of a unified approach to the construction of automated systems in the drilling industry. At the same time, process management involves the control of many parameters, some of which are difficult to measure. A number of features of drilling using MDM are noted. An algorithm for DTP control using MDM is proposed, which provides the ability to automatically determine the need to replace a rock-crushing tool (RCT).
The proposed DTP control algorithm will ensure the regulation of the reverse feed as the main technological parameter characterizing the drilling process for specific conditions, stabilization of the total power of the MDM drives, as well as wear control of the RCT.
© ЮРГПУ (НПИ), 2024
ISSN 1560-3644 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. TECHNICAL SCIENCES. 2024. No 1
Keywords: drilling technological process, process automation, analysis of technical solutions, drilling operations
For citation: Pashovkin I.V., Shoshiashvili M.E. Analysis of automated technologies in drilling. Izv. vuzov. Sev. -Kavk. region. Techn. nauki=Bulletin of Higher Educational Institutions. North Caucasus Region. Technical Sciences. 2024;(1):40-45. (In Russ.). http://dx.doi.org/10.17213/1560-3644-2024-1-40-45.
В связи с развитием современных методов и средств автоматизации, среди которых можно выделить мехатронные подходы с применением нечеткой логики, нейро-сетевого управления, искусственного интеллекта и т.п., особую актуальность приобретают задачи автоматизации таких процессов, где преобладают случайные плохо формализуемые явления, а также значительное влияние на процесс оказывают профессиональные качества и умения человека, управляющего оборудованием. К такого рода технологическим процессам относится бурение. В настоящее время в бурении наметились перспективы развития отрасли, за которыми, в первую очередь, стоят технические наработки в области автоматизации технологических процессов, а также мехатроники.
В ходе проведённого анализа литературных источников по технологии бурения выяснено, что для выполнения буровых работ в соответствии с требованиями технологии бурового производства необходимо подобрать технологические параметры бурения для пород различной крепости с учетом изменения физических свойств грунтов и увеличения глубины выработки [1 - 3]. Анализ показал, что актуальной технической задачей в бурении является выбор оптимальных для различных условий (характеристик грунтов) параметров, обеспечивающих качественное и экономически целесообразное проведение буровых работ, а также оперативное регулирование этих параметров. Оптимальными для процесса бурения являются такие параметры, значения которых прямо или косвенно соответствуют крепости горной породы, а также режиму промывки забоя. Кроме того, выявлено, что разрушение горной породы сопровождается воздействием на породоразрушающий инструмент (ПРИ) ряда факторов стохастического характера. В частности, это изменяющиеся с углублением скважины физические свойства грунтов; изменение свойств ПРИ вследствие его износа; влияние на разрушение породы режима промывки скважины и реологических свойств бурового раствора. Эти факторы не могут быть адекватным образом математически формализованы.
При управлении необходимо выделить те параметры процесса бурения, которые наиболее значительным образом определяют эффективность разрушения породы и всего технологического процесса в целом. Ряд источников [1 - 4] сообщает, что к таким параметрам относятся: осевая нагрузка на ПРИ (^с); частота вращения ПРИ (п); расход промывочной жидкости давление бурового раствора (Р); механическая скорость проходки (умех); рейсовая скорость (^р). В некоторых источниках [1, 5] сообщается, что на процесс бурения оказывают влияние следующие параметры: давление на глубине разрушения (рр); дифференциальное давление (Ар); суммарное давление на забое скважины (рс). Влияют также реологические свойства буровых растворов: фильтрация (Ф); вязкость раствора (п), плотность раствора (р); компонентный состав раствора. Кроме того, существуют иные параметры, которыми можно характеризовать эффективность и качество бурения.
Также необходимо отметить, что процесс роторного бурения структурно-поисковых скважин и скважин на воду, для которого применяются мобильные буровые машины (МБМ), существенно отличается от бурения эксплуатационных скважин. При бурении структурно-поисковых скважин зачастую возникает необходимость в отборе керна. Отметим, что глубина и диаметр структурно-поисковой скважины также значительно отличаются от таких же параметров для эксплуатационной скважины. К другим важным отличиям относятся различия в значениях основных технологических параметров при проведении буровых операций, а также используемая промывочная жидкость: для бурения эксплуатационных скважин это, прежде всего, специальный буровой раствор, а структурно-поисковых - вода.
Основным количественным показателем, определяющим эффективность разрушения породы, является механическая скорость бурения. Она функционально взаимосвязана с осевой нагрузкой на инструмент и частотой его вращения:
^мех = f(Fос,n,Q).
ISSN 1560-3644 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. TECHNICAL SCIENCES. 2024. No 1
Другим параметром, количественно определяющим эффективность процесса разрушения горной породы, является оборотная подача или углубка (5о) [2, 6]. Данный параметр определяет слой горной породы, срезаемой ПРИ за один оборот. Оборотная подача определяется из следующего выражения:
5 = ^
П
где Уп - скорость подачи ПРИ на забой; п - частота вращения ПРИ.
Управление технологическим процессом бурения (ТПБ) предполагает стабилизацию оборотной подачи таким образом, чтобы её значение соответствовало нормативным значениям для пород различной крепости. Добиться этой цели можно посредством управления двумя параметрами - вращением и подачей ПРИ.
Отметим, что значительная часть работ, посвящённых автоматизации бурения [1, 3, 4, 7 - 10], относится к бурению эксплуатационных скважин, а вопросы бурения структурно-поисковых скважин с применением МБМ рассмотрены в литературе недостаточно. Также важно подчеркнуть, что в бурении с применением МБМ отсутствует возможность контроля забойных параметров из-за негерметичности соединений труб бурильной колонны и, как следствие, невозможность использования гидравлических каналов связи для контроля забойных параметров. Также отметим, что при бурении с применением МБМ невозможно использовать электрический проводной канал связи для контроля забойных параметров ввиду разъёмной конструкции бурильной колонны и необходимости обеспечения возможности её транспортирования. Таким образом, на сегодня отсутствует метод автоматизированного управления процессом бурения с применением МБМ, который позволил бы обеспечить согласование рабочих движений, максимальную производительность ТПБ и возможность автоматического определения затупления инструмента.
Отметим, что существуют различные подходы к автоматизации процесса бурения, но их основу составляет применение технических средств контроля и управления гидромеханическими или электромеханическими приводами. Иными словами, подобный подход заключается в интеграции программных средств, механических узлов системы и исполнительных приводов
в единую систему. Подобный подход изложен в работе [2], где предпринималась попытка модернизации гидравлического привода МБМ.
Также стоит выделить работу [1], в которой автор предлагает перспективный подход к управлению процессом бурения. Он заключается в отходе от канонических принципов построения автоматизированных систем, задачей которых является стабилизация того или иного технологического параметра. Вместо этого предлагается внедрение адаптивных регуляторов с самоорганизующейся структурой или интеллектуальных самообучающихся регуляторов.
Среди зарубежных технических разработок можно отметить техническое решение компании «Халлибуртон Энерджи Сервисез, Инк.» из области автоматизации бурения [7]. Его особенностью является использование оптимального управления на основе стохастической теории, что подразумевает составление модели буровой системы по первым параметрам измерений технологического процесса и использование их в качестве входных сигналов. Однако такой подход не позволяет учитывать изменение свойств горной породы в реальном времени, а при уменьшении интервала бурения, для которого определяются оптимальные значения технологических параметров, система будет вынуждена производить вычислительные итерации, заведомо не выходя на режим оптимального бурения.
Можно выделить патент на полезную модель [11], которая позволяет оперативно управлять процессом бурения посредством внедрения в буровое производство системы автоматизированного управления бурением скважин. Процесс оптимизации строится по методу подбора скважины-аналога в информационной системе. Несмотря на перспективность применения информационно-управляющих систем в бурении, оптимизация процесса проходки по аналогичной скважине не обеспечивает в полной мере соответствие задаваемых управляющих воздействий свойствам горной породы при бурении новой скважины.
Автоматизация процесса бурения связана, кроме непосредственно с операцией разрушения горной породы, также с иными сопутствующими производственными этапами. Эти этапы включают, прежде всего, промывку скважины с целью очищения забоя от шлама, мероприятия
ISSN 1560-3644 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. TECHNICAL SCIENCES. 2024. No 1
по обсадке скважины и цементированию обсадных колон, а также процедуры, связанные с предотвращением и ликвидацией аварий и осложнений. Применение автоматизированных технологий в этих областях включает использование нечётко-логических моделей и экспертных баз данных применительно к проблемам глушения скважин и другим различным задачам, связанным с процессом бурения. В работе [8] предлагается автоматизация прогнозирования осложнений в бурении на основе нечёткой модели. По нашему мнению, применение нечётких моделей для решения задач автоматизации ТПБ или операций, которые этот процесс сопровождают, переводит поставленные задачи в класс мехатронных систем.
Как разрушению горной породы, так и вспомогательным операциям в бурении свойственны неконтролируемые возмущения. Формализовать и, следовательно, управлять параметрами процесса в реальном времени, как того требует специфика процесса, непростая задача.
Оптимизация ТПБ путем применения средств автоматики и методов автоматизации предполагает выработку принципов, по которым будет происходить управление процессом и интеграцию этих принципов с аппаратно-программным комплексом автоматизированной системы управления (АСУ). В рамках этого подхода ряд авторов [9, 12] указывает на наличие различных методов и выделяет различные принципы управления буровыми режимами. Разнообразие методов управления процессом бурения указывает на отсутствие единой теоретико-методологической базы и единого подхода к разработке и построению автоматизированных систем для данной области. Однако стоит отметить, что каждый из указанных в источниках методов имеет как преимущества, так и недостатки, которые при формировании принципов управления ТПБ необходимо учитывать.
Таким образом, учитывая недостатки существующих разработок и задачи, стоящие перед автоматизацией ТПБ, предлагается алгоритм управления ТПБ с применением МБМ, обеспечивающий заданную производительность бурения путём согласования работы приводов системы, а также отличающийся возможностью автоматического определения износа ПРИ, при котором необходима его замена.
Суть алгоритма сводится к обеспечению максимальной производительности бурения
путем поддержания мощности приводов системы на требуемом уровне с учетом заданного значения оборотной подачи Бо и корректировки этого значения с учетом изменяющейся крепости породы, состояния рабочего инструмента.
АСУ ТПБ должна обеспечивать:
- поддержание максимальной производительности бурения при фактических параметрах крепости породы и степени износа рабочего инструмента;
- поддержание расчетного значения оборотной подачи Бо;
- корректировку расчетного значения оборотной подачи Бо в зависимости от внешних возмущающих параметров;
- определение критического состояния рабочего инструмента, при котором становится невозможным дальнейшее выполнение ТПБ.
Тогда алгоритм автоматизированного управления ТПБ можно представить в следующем виде (рис. 1).
1. Задаётся оборотная подача 5оад по параметрам ранее пробуренных скважин.
2. Задаётся начальная частота вращения ПРИ пзад, при которой будет проводиться бурение в начальной стадии.
3. Рассчитывается значение минутной подачи Уп по измеренному значению частоты вращения гидромотора привода вращения и заданному значению оборотной подачи.
4. Определяется действительная мощность каждого привода и всей системы в целом ^ путём сложения мощностей отдельных приводов рабочих движений.
5. По значению суммарной мощности приводов в блоке логики вычисляется новое значение частоты вращения ПРИ. В зависимости от значения суммарной мощности формируется новый входной сигнал частоты вращения вала ГМ ГП вращения, с которым частота вращения ПРИ линейно связана через коэффициент редукции.
6. В случае, если значение суммарной мощности стабилизировалось, во втором блоке логики происходит корректировка заданного значения оборотной подачи путём сравнения этого значения с рассчитанным аналитически.
7. В зависимости от действительного значения оборотной подачи производится либо корректировка частоты вращения ПРИ, либо остановка процесса с целью замены ПРИ.
ISSN 1560-3644 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. TECHNICAL SCIENCES. 2024. No 1
Рис. 1. Алгоритм автоматизированного управления технологическим процессом бурения с возможностью автоматического определения затупления породоразрушающего инструмента
Fig. 1. An algorithm for automated control of the drilling process with the ability to automatically determine the bluntness of the rock-crushing tool
Таким образом, предлагаемый алгоритм управления ТПБ с применением МБМ должен обеспечить высокую производительность при выполнении буровых работ за счёт стабилизации значения оборотной подачи и его корректировки в зависимости от крепости горной породы при поддержании мощности на субмаксимальном уровне, а также автоматический контроль за состоянием ПРИ.
Список источников
1. Макаров И.Г. Автоматизация процесса бурения с целью его оптимизации // Известия Уральского гос. горного ун-та. 2003. № 16. С. 140-144.
2. Ракуленко С.В. Гидропривод зависимой подачи инструмента (на примере мобильной буровой машины): автореф. дис. ... канд. техн. наук. М., 2018.
3. Цуприков Л.А. Разработка системы адаптивного управления процессом роторного бурения нефтяных и газовых скважин: автореф. дис. ... канд. техн. наук. Краснодар, 2009.
4. Бражников В.А., Фурнэ А.А. Информационное обеспечение оптимального управления бурением скважин. М.: Недра, 1989. 206 с.
5. Басарыгин Ю.М., Булатов А.И., Проселков Ю.М. Технология бурения нефтяных и газовых скважин. М.: Недра, 2001. 678 с.
6. Нескоромных В.В., Пушмин П.С. Методика анализа ситуаций на забое скважины по углубке за один оборот алмазного породоразрушающего инструмента // Известия СО РАЕН. Геология, поиски и разведка рудных месторождений. 2012. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-anali za-situatsiy-na-zaboe-skvazhiny-po-uglubke-za-odin-oborot-almaznogo-porodorazrushayuschego-instrumenta (дата обращения 13.11.2023).
7. Пат. 2633006 C1 Российская Федерация, МПК E21B 44/00. Автоматизация бурения с использованием оптимального управления на основе стохастической теории.
8. Трохова Т.А., Степанов С. Ю. Применение нечетких моделей представления знаний для автоматизации прогноза осложнений при бурении нефтяных скважин // Вестн. Гомельского гос. техн. ун-та им. П.О. Сухого. 2013. № 1(52). С. 13-19.
ISSN 1560-3644 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. TECHNICAL SCIENCES. 2024. No 1
9. Цуприков А.А. Технологии оптимального управления процессом бурения // Моделирование развития информационно-телекоммуникационных систем. СПб.: Синтез Бук, 2009. С. 78-112.
10. Цуприков А.А. Математическая модель механической скорости проходки для оптимального управления бурением нефтегазовых скважин. // Журн. «СТА». 2022. URL: https://www.cta.ru/articles/ otrasli/
nauchnye-issledovaniya/166071/ (дата обращения 17.11.2022).
11. Пат. 82759 Ш Российская Федерация, МПК Е21В 44/00. Система автоматизированного управления бурением скважин.
12. Анохин А.В., Каплина Т.Ю., Васильев В.Б. Принципы регулирования и управления режимами бурения // Машиноведение. 2015. № 2(2). С. 69-78.
References
1. Makarov I.G. Automation of the drilling process in order to optimize it. News of the Ural State Mining University. 2003;(16):140-144. (In Russ.)
2. Rakulenko S.V. Hydraulic drive of dependent tool feed (using the example of a mobile drilling machine): author's abstract. Cand. tech. sci. diss. Moscow. 2018.
3. Tsuprikov L.A. Development of an adaptive process control system for rotary drilling of oil and gas wells: abstract. Cand. tech. sci. diss. 2009
4. Brazhnikov V.A., Fournet A.A. Information support for optimal well drilling management. 1989. 206 p. (In Russ.)
5. Basarygin Y.M., Bulatov A.I., Proselkov Y.M. Technology of drilling oil and gas wells. 2001. 678 p. (In Russ.)
6. Neskoromnykh V.V., Pushmin P.S. Methodology for analyzing situations at the bottom of a well by deepening in one revolution of a diamond rock-crushing tool. News from the Russian Academy of Sciences. Geology, prospecting and exploration of ore deposits. 2012;(1). Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-analiza-situatsiy-na-zaboe-skvazhiny-po-uglubke-za-odin-oborot-almaznogo-porodorazrushayuschego-instrumenta (accessed 13.11.2023).
7. Automation of drilling using optimal control based on stochastic theory. Patent RF, no. 2633006 C1. IPC E21B 44/00.
8. Trokhova T.A., Stepanov S.Y. The use of fuzzy knowledge representation models for automating the prediction of complications during oil drilling. Bulletin of the Gomel State Technical University. 2013;1(52):13-19. (In Russ.)
9. Tsuprikov A.A. Technologies for optimal control of the drilling process. A collective monograph. Modeling the development of information and telecommunication systems. Saint- Petersburg: Synthesis Book. 2009. P. 78-112. (In Russ.)
10. Tsuprikov A.A. Mathematical model of mechanical penetration rate for optimal control of drilling of oil and gas wells. Journal "STA". 2022. Aavailable at: https://www.cta.ru/articles/otrasli/nauchnye-issledovaniya/166071 / (accessed 17.11.2022).
11. Automated well drilling management system. Patent RF, no. 82759 U1. IPC E21B 44/00.
12. Anokhin A.V., Kaplina T.Y., Vasiliev V.B. Principles of regulation and management of drilling modes. Mashinovedenie. 2015;2(2):69-78. (In Russ.)
Сведения об авторах
Пашовкин Илья Викторовичя- аспирант, i.pshv@yandex.ru
Шошиашвили Михаил Элгуджевич - д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой «Мехатроника и гидропневмоавтоматика», shosh61@yandex.ru
Information about the authors
Ilya V. Pashovkin- Graduate Student, i.pshv@yandex.ru
Mikhail E. Shoshiashvili - Dr. Sci. (Eng.), Professor, Head of Department «Mechatronics and Hydropneu-moautomatics», shosh61@yandex.ru
Статья поступила в редакцию / the article was submitted 08.12.2023; одобрена после рецензирования / approved after reviewing 22.12.2023; принята к публикации / acceptedfor publication 15.01.2024.
