En el presente trabajo, se describe la estimación de la presión de colapso mediante la integración de esquemas tradicionales e inteligentes. Se utilizaron las estimaciones de tres modelos de falla de la roca por colapso para alimentar las redes neuronales con el objetivo de establecer una metodología robusta para la evaluación integral de la perforación de pozos.
Con la finalidad de entender mejor el comportamiento de los esfuerzos en formaciones geológicas de diferente naturaleza (siliciclásticas y carbonatadas) durante la perforación de pozos.
Primeramente, se reprodujeron los modelos empíricos de Mohr-Coulomb, Drucker– Prager y Lade modificado para generar perfiles de presión de colapso. Posteriormente, con esta información se entrenó a las redes neuronales para obtener la presión de colapso a partir de un esquema inteligente.
Este resultado demostró la efectividad de las redes neuronales para estimar perfiles de relativa complejidad en su cálculo, como la presión de colapso y permitir con ello, la propagación de parámetros geomecánicos donde la información sea limitada. Con esta propuesta, la ventana operativa de la perforación de pozos se podrá definir en menor número de procesos sin excluir los aportes de los numerosos criterios y etapas multidisciplinarias de los esquemas convencionales.
Para programar el sistema inteligente para la obtención de la presión de colapso, se adecuó la base de datos del pozo 1. Obteniendo una parte que representa aproximadamente el 75% para el entrenamiento de las redes neuronales. Y el resto se adecuó en modo de prueba en una resolución menor.
Las aproximaciones de presión de colapso obtenidas con redes neuronales, fue comparada mediante regresiones lineales con las estimaciones obtenidas. Con los métodos convencionales obteniendo en los tres casos aproximaciones aceptables.
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La presión de colapso resulta del modelado geomecánico del estado de esfuerzos superior a la resistencia de corte de la roca. En perforación de pozos, es el parámetro principal para definir el valor mínimo de la densidad del fluido de control y densidad equivalente de circulación.
Por ello, este parámetro junto con la presión de poro corresponde al límite inferior de la ventana operativa que asegura la estabilidad mecánica. Para pozos verticales o con poca inclinación, la presión de colapso es por lo general poco mayor a la presión de poro. En pozos muy desviados y horizontales, la presión de colapso puede restringir la ventana operativa en función de la orientación relativa del pozo respecto al acimut de los esfuerzos horizontales.
Durante el estudio, se obtuvieron tres curvas de presión de colapso para el pozo 1, utilizando la metodología convencional y criterios de falla definidos en la literatura, los cuales en términos generales son del orden entre sí y se encuentran hasta cierto punto relacionados también con la presión de poro, sin que se marque una dependencia entre parámetros. A partir de dicha información se modeló con redes neuronales una curva de colapso que sigue un comportamiento similar del obtenido con la metodología convencional.
Conclusiones
La presión de colapso es un importante parámetro a ser considerado en el diseño de perforación de pozos. Y como fue demostrado en el presente trabajo, puede ser determinada a partir de información de uso común, como son los registros geofísicos de pozo.
El cálculo de presión de colapso para perforación de pozos, utilizando los criterios de falla, implica la utilización de múltiples parámetros relacionados para su estimación. Los cuales es factible irlos obteniendo conforme de van obteniendo los previos como se dio vista en el presente trabajo.
A partir de algunas estimaciones de la presión de colapso obtenidas de forma convencional, es posible entrenar redes neuronales y determinar una curva de presión de colapso para el mismo u otros pozos. En un escenario de diseño de diversos pozos de un área, el cálculo de la presión de colapso obtenida con redes neuronales requeriría de una menor cantidad de cálculos de parámetros previos a su estimación. Lo que representa una ventaja competitiva, ya que es alcanzable para el usuario común.
Por su versatilidad, el cálculo de la presión de colapso con redes neuronales permite obtener estimaciones que pueden extenderse a modelos tridimensionales. Y evaluar varios escenarios direccionales en el diseño de perforación de pozos.
Los Ingenieros Daniel López Aguirre, Silvia Raquel García Benítez; Rubén Nicolás López; Néstor Martínez Romero; Héctor Silva González. Luis Fernado Aguilera Naveja y Luis Roca Ramisa presentaron el trabajo en la anterior edición del Congreso Mexicano del Petróleo (CMP).
