Determination of Mud Circulation Model for Wellbore Pressure Losses Prediction in Drilling Operation
محل انتشار: اولین کنفرانس ژئومکانیک نفت
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,041
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NPGC01_078
تاریخ نمایه سازی: 1 مهر 1394
چکیده مقاله:
In petroleum industry, the wellbore flow of drilling muds and the well production and pipeline transportation of oils are of high importance. The rheological behavior of these fluids under a wide range of conditions (pressure, temperature, etc.) critically affects their performance. During drilling operation, the knowledge and control of mud loss are significant. Mud circulation system models are widely used to predict wellbore pressure in the annulus and drill-string. This study investigates a developed mud circulation model to predict the pressure losses in the wellbore. Bernoulli model coupled with conversation theory of granular flow is used for simulating process. In addition, by using conservation of mechanical energy for the flow through bit nozzles the pressure loss can be calculated. In Bernoulli model, all phases are considered to be continuous and fully interpenetrating. Results showed that the pressure losses are not very sensitive to small change in fluid constitutive (K) law constant and fluid constrictive law factor (n). All configurationally possibilities such as blowout preventers and the choke manifold being open and/or closed are modeled using the new technique.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Reza Cheraghi Kootiani
Department of Petroleum Engineering, Faculty of Petroleum and Renewable Energy Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, Malaysia | UTM
Nadia Khouramshahi Bayat
Department of Mechanical Engineering, Islamic Azad University, Dezful, Iran
Alireza Baheri
Department of Mechanical Engineering, Islamic Azad University, Dezful, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :