စိတ္တဇ
လက်ရှိ ရေနံစျေးနှုန်း နိမ့်ကျသော အခြေအနေများသည် ရေနံနှင့် သဘာဝဓာတ်ငွေ့တွင်းများ တူးဖော်ရာတွင် အချိန်ကုန်သက်သာစေပြီး လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချရန်အတွက် တူးဖော်ခြင်းအား ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အလေးပေးထားသည်။ Rate of penetration (ROP) modeling သည် ပိုမိုမြန်ဆန်သော တူးဖော်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် တူးဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ဘောင်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် အဓိကကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Excel VBA၊ ROPPlotter တွင် တီထွင်ထားသော အလုံးစုံ-အလိုအလျောက် ဒေတာကို အလိုအလျောက် ပုံဖော်ခြင်းနှင့် ROP မော်ဒယ်လ် တူးလ်၊ ဤအလုပ်သည် မတူညီသော PDC Bit ROP မော်ဒယ်နှစ်ခု၏ မော်ဒယ်ခွဲကိန်းများအပေါ် ကျောက်ခိုင်ခံ့မှုအပေါ် စုံစမ်းစစ်ဆေးသည် - Hareland and Rampersad (1994) နှင့် Motahhari et al ။ (၂၀၁၀)။ ဒီနှစ်ခု PDC နည်းနည်း Bakken shale အလျားလိုက်ရေတွင်း၏ဒေါင်လိုက်အပိုင်းရှိ မတူညီသောသဲကျောက်ပုံစံသုံးမျိုးဖြင့် Bingham (1964) မှထုတ်လုပ်သော ယေဘုယျ ROP ဆက်စပ်မှုကို အခြေခံကိစ္စတစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ထားသည်။ ပထမဆုံးအကြိမ်အဖြစ်၊ ROP မော်ဒယ် coefficients ပေါ်ရှိ ကျောက်သားခိုင်ခံ့မှု ကွဲပြားခြင်း၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ခွဲထုတ်ရန် ကြိုးပမ်းမှုတစ်ရပ်ကို ပထမဆုံးအကြိမ်အဖြစ် lithologies တွင် စူးစမ်းလေ့လာခြင်းဖြင့် ကြိုးပမ်းဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။ ထို့အပြင် သင့်လျော်သော စံနမူနာပြကိန်းများကို ရွေးချယ်ခြင်း၏ အရေးပါမှုဆိုင်ရာ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဆွေးနွေးမှုကို ပြုလုပ်ပါသည်။ Hareland's နှင့် Motahhari ၏ မော်ဒယ်များတွင် ထည့်သွင်းတွက်ချက်သော်လည်း Bingham's တွင်မဟုတ်ဘဲ၊ ယခင်မော်ဒယ်များအတွက် အဆက်မပြတ်မြှောက်ကိန်းများ ကိန်းသေတန်ဖိုးများ ပိုမိုမြင့်မားလာကာ Motahhari ၏ မော်ဒယ်အတွက် RPM သက်တမ်းထပ်ကိန်း တိုးမြင့်လာသည့်အပြင်၊ Hareland နှင့် Rampersad ၏ မော်ဒယ်သည် ဤအထူးဒေတာအတွဲဖြင့် မော်ဒယ်သုံးမျိုးထဲမှ အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို ပြသထားသည်။ သမားရိုးကျ ROP မော်ဒယ်လ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် အသုံးချနိုင်မှုသည် မေးခွန်းထုတ်စရာဖြစ်လာသည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ထိုမော်ဒယ်များသည် မော်ဒယ်၏ဖော်မြူလာတွင် ထည့်သွင်းတွက်ချက်ခြင်းမရှိသည့် တူးဖော်မှုဆိုင်ရာအချက်များစွာ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် empirical coefficients အစုအဝေးပေါ်တွင် မှီခိုနေရသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
နိဒါန်း
PDC (Polycrystalline Diamond Compact) bits များသည် ယနေ့ခေတ် ရေနံနှင့် သဘာဝဓာတ်ငွေ့တွင်းများ တူးဖော်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် အထင်ရှားဆုံး bit-type ဖြစ်သည်။ ဘစ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပုံမှန်အားဖြင့် ပေါက်ဖောက်မှုနှုန်း (ROP) ဖြင့် တိုင်းတာသည်)၊ တစ်ယူနစ်အချိန်တစ်ခုလျှင် တူးဖော်သည့်အပေါက်၏ကြာချိန်အလိုက် ရေတွင်းတူးခြင်းအား မည်မျှမြန်ကြောင်း ညွှန်ပြသည်။ တူးဖော်ခြင်း ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် စွမ်းအင်ကုမ္ပဏီများ၏ အစီအစဉ်များကို ဆယ်စုနှစ်များစွာ ရှေ့တန်းမှ လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး လက်ရှိ ရေနံစျေးနှုန်း နိမ့်ကျသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ပိုမိုအရေးပါလာသည် (Hareland and Rampersad, 1994)။ ဖြစ်နိုင်ချေအကောင်းဆုံး ROP ကိုထုတ်လုပ်ရန် တူးဖော်မှုဘောင်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ရာတွင် ပထမအဆင့်မှာ မျက်နှာပြင်မှ တူးဖော်မှုနှုန်းမှရရှိသော တိကျသောစံနမူနာများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။
အချို့သောဘစ်အမျိုးအစားအတွက် အထူးထုတ်လုပ်ထားသော မော်ဒယ်များအပါအဝင် ROP မော်ဒယ်အများအပြားကို စာပေတွင် ထုတ်ဝေထားသည်။ ဤ ROP မော်ဒယ်များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် lithology ကိုအခြေခံသည့် empirical coefficient အများအပြားပါဝင်ပြီး တူးဖော်မှုဘောင်များနှင့် ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်မှုနှုန်းအကြား ဆက်စပ်မှုကို နားလည်နိုင်စွမ်းကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ ဤလေ့လာမှု၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ကွဲပြားသော တူးဖော်မှုဘောင်ကန့်သတ်ချက်များဖြင့် နယ်ပယ်ဒေတာကို စံနမူနာပြုမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်ဖြစ်ပြီး၊ အထူးသဖြင့် ကျောက်သားခိုင်ခံ့မှု နှစ်ခုအတွက်၊PDC နည်းနည်း မော်ဒယ်များ (Hareland and Rampersad, 1994, Motahhari et al., 2010)။ မော်ဒယ်၏ ဖော်ကြေးများနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်များကို လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တစ်လျှောက်တွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုလျက်ရှိပြီး လက်ရှိအသုံးပြုဆဲဖြစ်သော ပထမဆုံး ROP မော်ဒယ်အဖြစ် ဆောင်ရွက်ခဲ့သော ရိုးရှင်းသောဆက်စပ်မှုဖြစ်သည့် အခြေခံ case ROP မော်ဒယ် (Bingham, 1964) နှင့်လည်း နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။ ကွဲပြားသော ကျောက်ခိုင်ခံ့မှုရှိသော သဲကျောက်ဖွဲ့စည်းမှု သုံးခုတွင် တူးဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ ကွင်းဆင်းဒေတာကို စုံစမ်းစစ်ဆေးပြီး အဆိုပါ မော်ဒယ်သုံးခုအတွက် စံပြကိန်းများကို တစ်ခုနှင့်တစ်ခု နှိုင်းယှဉ်တွက်ချက်ထားသည်။ ကျောက်ဖွဲ့စည်းမှုတစ်ခုစီတွင် Hareland's နှင့် Motahhari ၏ မော်ဒယ်များအတွက် ကိန်းဂဏန်းများသည် Bingham ၏ စံပြကိန်းဂဏန်းများထက် ပိုမိုကျယ်ပြန့်လိမ့်မည်၊ အကြောင်းမှာ ကွဲပြားသောကျောက်၏ ခိုင်ခံ့မှုကို နောက်ပိုင်းဖော်မြူလာတွင် အထူးတလည် ထည့်သွင်းမတွက်ထားသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကိုလည်း အကဲဖြတ်ပြီး မြောက်ဒါကိုတာရှိ Bakken shale ဒေသအတွက် အကောင်းဆုံး ROP မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်မှုဆီသို့ ဦးတည်စေသည်။
ဤလုပ်ငန်းတွင် ပါဝင်သော ROP မော်ဒယ်များသည် တူးဖော်မှုနှုန်းနှင့် အနည်းငယ်မျှသော တူးဖော်မှုနှုန်းနှင့် ဆက်နွှယ်သည့် ပျော့ပြောင်းနိုင်သော ညီမျှခြင်းများ ပါ၀င်ပြီး ဟိုက်ဒရောလစ်၊ ခုတ်ထစ်ကျောက် အပြန်အလှန်သက်ရောက်မှု၊ bit ကဲ့သို့သော ခက်ခဲသော မော်ဒယ်လ်တူးဖော်ရေးယန္တရားများ၏ သြဇာလွှမ်းမိုးမှုကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် empirical coefficients အစုံပါရှိသည်။ ဒီဇိုင်း၊ အောက်ခြေ-အပေါက် တပ်ဆင်မှုလက္ခဏာများ၊ ရွှံ့အမျိုးအစားနှင့် အပေါက်သန့်ရှင်းရေး။ ဤရိုးရာ ROP မော်ဒယ်များသည် ယေဘုယျအားဖြင့် နယ်ပယ်ဒေတာနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် ကောင်းမွန်စွာ မလုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် အသစ်သော မော်ဒယ်လ်နည်းပညာများအတွက် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းသစ်တစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ခေတ်မီ၊ ပိုမိုအားကောင်းသော၊ ကွေးညွှတ်နိုင်သော ကိန်းဂဏန်းအခြေခံ မော်ဒယ်များသည် ROP မော်ဒယ်လ်၏ တိကျမှုကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။ Gandelman (2012) သည် Brazil ကမ်းလွန်ပင်လယ်ပြင်ရှိ ဆားအင်တုံများတွင် ရေနံတွင်းများတွင် သမားရိုးကျ ROP မော်ဒယ်များအစား အာရုံကြောကွန်ရက်အတုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ROP မော်ဒယ်လ်တွင် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုကို အစီရင်ခံထားပါသည်။ Bilgesu et al ၏အလုပ်များတွင် ROP ခန့်မှန်းမှုအတွက်လည်း အာရုံကြောအတုများကို အောင်မြင်စွာအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ (၁၉၉၇)၊ Moran et al။ (2010) နှင့် Esmaeili et al. (၂၀၁၂)။ သို့သော်၊ ROP မော်ဒယ်လ်တွင် ထိုသို့သောတိုးတက်မှုသည် မော်ဒယ်အနက်ပြန်ဆိုနိုင်မှု၏ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် လာပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ သမားရိုးကျ ROP မော်ဒယ်များသည် ဆက်စပ်နေဆဲဖြစ်ပြီး တိကျသောတူးဖော်မှုအတိုင်းအတာတစ်ခုသည် ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်မှုနှုန်းအပေါ် မည်ကဲ့သို့ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ROPPlotter၊ Microsoft Excel VBA (Soares၊ 2015) တွင် တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော နယ်ပယ်ဒေတာအမြင်နှင့် ROP မော်ဒယ်လ်ဆော့ဖ်ဝဲကို မော်ဒယ် coefficients တွက်ချက်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းတွင် အသုံးပြုသည်။
တင်ချိန်- စက်တင်ဘာ-၀၁-၂၀၂၃