Développement d’un système intelligent de mesure du temps perdu invisible lors des opérations de forage

Abstract

L'optimisation et le suivi du processus de forage est une étape cruciale dans l'industrie pétrolière et gazière. L'un des facteurs susceptibles d'entraîner une augmentation considérable du coût du forage est le temps perdu invisible (ILT). Cette thèse vise à développer un système intelligent capable de mesurer automatiquement l'ILT en temps réel. Pour ce faire, nous avons créé un modèle de classification des forages en utilisant le Support Vector Machine (SVM). Ensuite, les données de deux puits ont été collectées pour évaluer les indicateurs clés de performance (KPI) de l’opération de l’ajout des tiges. Enfin, les ILT pendant l’ajout des tiges ont été mesurés dans les puits A et B. Les résultats ont montré que l'ILT total est de 2 heures et 53 minutes, ce qui équivaut à 22,67 % du temps total passé à effectuer pour l’ajout des tiges. Pour le puits B, l'ILT total est de 1 heure et 44 minutes, ce qui équivaut à 19,35 % du temps total consacré à pour l’ajout des tiges. Les résultats de ce mémoire peuvent aider de manière significative les entreprises de forage à optimiser leurs opérations, à réduire les coûts et à améliorer les performances globales.