MX2011003997A

MX2011003997A - Sistema y metodo para automatizacion en linea.

Info

Publication number: MX2011003997A
Application number: MX2011003997A
Authority: MX
Inventors: Jonathan Dunlop; Walter Aldred; James Belaskie
Original assignee: Schlumberger Technology Bv
Priority date: 2008-10-14
Filing date: 2009-10-14
Publication date: 2011-08-12
Also published as: CA2993073C; WO2010043951A4; CA2993073A1; EP2334903B1; WO2010043951A3; US8838426B2; EA028514B1; BRPI0914510A2; CA2734642A1; BRPI0914510B1; WO2010043951A2; EP2334903A2; US20140343694A1; CA2734642C; EA201100637A1; US20110220410A1; EP2334903A4; US10108155B2

Abstract

Un detector de punto de cambio para modelar los datos recibidos desde por lo menos un sensor en un proceso en la industria de los hidrocarburos. Los datos se segmentan en una pluralidad de segmentos y para cada segmento se asigna un modelo y los datos correspondientes al segmento se ajustan con el modelo. Una pluralidad de segmentaciones son así provistas y estas segmentaciones se evalúan y tienen ponderaciones indicativas del ajuste de los modelos de la segmentación de los datos subyacentes. Los modelos de segmentación también se utilizan para calcular un resultado que se puede introducir en un programa de control del proceso.

Description

SISTEMA Y MÉTODO PARA AUTOMATIZACIÓN EN LÍNEA Referencia Cruzada con Solicitudes Relacionadas Esta solicitud es una solicitud no provisional que reclama la prioridad de la Solicitud de Patente Provisional de Estados Unidos de Norteamérica No. de Serie 61/105,184, presentada el 14 de octubre de 2008 y titulada "SYSTEM AND METHOD FOR REAL-TIME MANAGEMENT OF AN AUTOMATED INDUSTRIAL PROCEDURE USING ONLINE DATA FUSION" (Sistema y Método para el Manejo en Tiempo Real de un Procedimiento Industrial Automatizado con el uso de Fusión de Datos en Línea), cuyas enseñanzas se incorporan aquí como referencia en su totalidad.

Campo de la Invención La presente invención se relaciona en general con la automatización de un proceso, y más en particular, sin limitar, al manejo en tiempo real de los parámetros de control al detectar puntos de cambio en las corrientes de datos y con el uso de puntos de cambios detectados para modelar exactamente los datos de entrada y así, proporcionar una base para un ajuste oportuno y exacto de los parámetros de control.

Antecedentes de la Invención En muchas industrias, los procesos automatizados se utilizan ahora para la fabricación de productos, la operación de monitoreo de sistemas, en el diseño de sistemas , la maquinaria que interactúa con otros objeto s y/o sus similares. En tales procesos industriales automatizados, s e presentan varios problemas que pueden afectar el proceso. Estos problemas pueden provocar una suspensión y/o una interrupción del proceso industrial automatizado, pueden degradar la operación del proceso industrial automatizado, pueden cambiar el panorama, el ambiente y/o sus similares con los cuales trabaja el proceso industrial automatizado y también puede cambiar la forma en la cual funciona el proceso industrial automatizado, lo que el proceso industrial automatizado logra, los objetivos del proceso industrial automatizado y/o sus similares.

Uno o más de esta amplia gama de problemas que pueden afectar el proceso industrial automatizado pueden surgir durante el proceso industrial automatizado, lo que provoca cambios en tiempo real en la operación del proceso industrial automatizado. Para solucionar tales problemas, se pueden analizar modelos prospectivos del proceso industrial automatizado y se pueden utilizar para controlar el proceso industrial automatizado. Tales modelos se pueden determinar a partir de los procesos anteriores, teóricamente, en forma experimental y/o sus similares. La solución de tales problemas se pueden alcanzar al obtener datos del proceso industrial automatizado y/o del ambiente en donde ocurre el proceso industrial automatizado y al identificar, en forma retroactiva, la existencia de un problema.

Solamente como ejemplo, en la industria de los hidrocarburos, el proceso de perforar dentro de un depósito de hidrocarburos se puede ver impedido por una variedad de problemas y puede requerir el monitoreo/interpretación de una cantidad considerable de datos. La s mediciones exactas de las condiciones del fondo del pozo, las propiedades del equipo del fondo del pozo, las propiedades geológicas, las propiedades de la roca , las propiedades del equipo de perforación, las propiedades del fluido, las propiedades del equipo en la superficie y/o sus sim ilares se pueden analizar por el personal de perforación para reducir al m ínimo los riesgos de la perforación, para realizar determinaciones sobre la forma para optimizar el procedimiento de perforación con los datos determinados y/o para detectar/pronosticar la probabilidad de un problema/disminución en la eficiencia de perforación y/o sus similares.

De manera similar, la exploración de hidrocarburos, la extracción de hidrocarburos, la producción de hidrocarburos, la transportación de hidrocarburos y/o muchas condiciones similares se pueden detectar y se pueden reunir datos para proporcionar la optimización y/o la eliminación/solución de los problemas relacionados con la exploración, la producción y/o la transportación de hidrocarburos. Los hidrocarburos son esencialmente un elemento vital de la sociedad industrial moderna , ya que una gran cantidad de hidrocarburos son detectados, recuperados y transportados diariamente. Asociados con esta industria se encuentra una gran cantidad de sensores que reúnen grandes cantidades de datos relevantes para la exploración, producción y/o transportación de hidrocarburos.

Con el fin de ofrece una exploración , producción y/o transportación de hidrocarburos eficiente, estos datos deben ser procesados. Aunque se utilizan computadoras para procesar tales datos, con frecuencia es difícil procesar exactamente los datos entrantes para el control en tiempo real de los procesos de hidrocarburos. Como tal, con frecuencia se emplean operadores humanos para controlar los procesos de hidrocarburos y para tomar decisiones para optimizar, evitar riesgos, identificar fallas y/o sus similares con base en la interpretación de datos no procesados/procesados. Sin embargo, la optimización de un proceso de hidrocarburos y/o la mitigación y la detección de problemas por un controlador humano con frecuencia se puede degradar por la fatiga, las altas cargas de trabajo, la falta de experiencia, la dificultad para analizar manualmente los datos complejos y/o sus similares. Además, los datos ruidosos pueden tener un impacto importante en la capacidad del observador humano para tomar nota o entender las casos significativos reflejados en los datos.

La detección de casos reflejados en los datos va más allá de los problemas. Un análisis exacto de las condiciones operativas puede permitir al operador conducir el proceso industrial bajo condiciones casi óptimas. Por ejemplo, en la industria de los hidrocarburos, la respuesta de la broca ante los cambios en los parámetros tal como la velocidad de rotación de la broca de perforación, y el peso de la broca (WOB) mientras se perfora dentro de un depósito de hidrocarburos se puede afectar mucho por los cambios en el ambiente litológico de las operaciones de perforación. El conocim iento exacto y en tiempo real de una transición de un ambiente a otro, por ejemplo, de una formación a otra, y el análisis en tiempo real de la forma en que las condiciones ambientales impactan el efecto que los cambios del parámetro tienen sobre la respuesta de la broca puede mejorar mucho la tasa esperada de penetración (ROP) .

De manera similar, las restricciones que limitan el intervalo de los parámetros de perforación pueden cambiar conforme el ambiente de perforación cambia. Estas restricciones, por ejemplo, la tasa a la cual se retiran los cortes por los fluidos de perforación, pueden limitar los valores de parámetro de perforación permisibles. Sin un conocimiento exacto de estos cambios en las restricciones, el perforador puede no estar consciente del lugar en donde se encuentran las restricciones con respecto a los ajustes ideales del parámetro y para la seguridad de errores en un lado del precaución , lo cual es natural al considerar las consecuencias extremas de las fallas del equipo de perforación y los accidentes de perforación, un operador puede operar el proceso de perforación con los parámetros alejados de los parámetros óptimos reales. Al considerar que la perforación, al igual que muchos otros procesos asociados con la producción y transporte de hidrocarburos es un procedimiento extremadamente costoso, la operación del sistema de perforación a menos que los parámetros óptimos puede ser extremadamente costoso.

De manera similar, la medición exacta de la dirección (Orientación) y la curvatura (Gravedad de Desviación (DLS)) de un orificio del pozo es necesario para que el operador dirija exactamente un proceso de perforación a un objetivo. Las mediciones de estas propiedades típicamente se toman a intervalos poco frecuentes (por ejemplo, cada 9 a 27 metros) mientras la broca de perforación está en el fondo y la sarta de perforación es estacionaria. Sin embargo, el equipo de perforación moderno puede proporcionar el tomar las mediciones direccionales en forma continua durante la perforación. Infortunadamente, las mediciones obtenidas durante la perforación son generalmente ruidosas y difíciles para que el operador interprete debido al ruido en los datos.

Además, el ruido en los datos tiende a amplificarse en cualquier computación directa de gravedad de desviación y de orientación a partir de las inspecciones continuas y por lo general, los resultados de tan baja calidad son de poco interés para los operadores. Como resultado, los datos durante la perforación con frecuencia no se utilizan en la computación de la gravedad de desviación, orientación y/o sus similares y en su lugar, las mediciones poco frecuentes, que requieren que el proceso de perforación se detenga mientras se toman las mediciones, con frecuencia todavía se utilizan para determinar la trayectoria de perforación y/o sus similares.

En la industria de los hidrocarburos, al igual que en otras industrias, los sistemas de detección de evento por lo general, dependen de las personas, tal como el personal de perforación, para manejar los procesos y para identificar los casos de eventos, tal como un cambio en el estado de la plataforma de perforación. Los ejemplos de detección del estado de la plataforma de perforación durante la perforación se pueden encontrar en las siguientes referencias: "The MDS System. Computers Transform Drilling", Bourgois, Burgess, Rike, Unsworth, Oilfield Review, Vol. 2, No. 1, 19990, pp- 4-15 y "Managing Drilling Risk" Aldred et.al., Oilfield Review, Verano 1999, pp. 219.

Con respecto a la industria de los hidrocarburos, se han utilizado técnicas muy limitadas para detectar un cierto tipo de evento, es decir, posibles estados de la plataforma de perforación, tales como "deslizamientos", "no desplazamientos", "conexión", "desconexión". Estos sistemas toman un pequeño grupo de estados de la plataforma de perforación, en donde cada estado de la plataforma de perforación es un estado de perforación intencionado, y utiliza el análisis de probabilidad para determinar, en forma retroactiva, en cual del grupo de estados de perforación intencionales la plataforma de perforación ha entrado. La detección probabilistica del estado de la plataforma de perforación se describe en la Patente de Estados Unidos de Norteamérica No. 7,128,167, cuyo contenido se incorpora aquí como referencia en su totalidad.

En la industria de los hidrocarburos, cada vez se encuentran mejores sensores para detectar los datos relacionados con la exploración, extracción, producción y/o transportación de los hidrocarburos. Para controlar/automatizar mejor los procesos relacionados con la exploración, extracción, producción y/o transportación de hidrocarburos y/o para procesar/interpretar mejor los datos para los controladores/operadores humanos de los procesos relacionados con la exploración, extracción, producción y/o transportación de los hidrocarburos, los datos detectados asociados con los procesos deben ser manejados rápida y efectivamente.

Breve Descripción de la Invención Las modalidades de la presente invención proporcionan sistemas y métodos para la interpretación/procesamiento en tiempo real/en línea de los datos asociados con un procedimiento relacionado con hidrocarburos para proporcionar ia automatización/control en tiempo real del procedimiento. En una modalidad de la presente invención, los datos se segmentan y los segmentos/puntos de cambio entre los segmentos se analizan, de modo que los datos se pueden procesar y proporcionar para la operación/control del procedimiento relacionado con hidrocarburos.

En una modalidad , se proporciona un método para automatizar un proceso en la industria de hidrocarburos, el método comprende: Recibir una corriente de datos de entrada desde por lo menos un sensor.

Luego de recibir un nuevo articulo de datos desde la corriente de datos de entrada, postular que esa corriente de datos está segmentada de acuerdo con una pluralidad de posibles segmentaciones, cada una comprende una pluralidad de segmentos divididos por puntos de cambio, cada punto de cambio es indicativo de un cambio en la condición operativa .

Evaluar cada segmentación al: ajustar los datos de la corriente de entrada correspondientes a cada segmento en la segmentación con un modelo correspondiente a cada segmento en la segmentación, y evaluar las segmentaciones al determinar qué tan bien los modelos para los segmentos de cada segmentación ajustan los datos de entrada correspondientes a cada segmento de cada segmentación; y Con el uso de por lo menos una de las segmentaciones y los modelos correspondientes a los segmentos de por lo menos urca de las segmentaciones como entrada para un programa de control, controlar por lo menos un parámetro del proceso en la industria de los hidrocarburos.

En otra modalidad, se proporciona un sistema para automatizar un proceso en la industria de los hidrocarburos, el sistema comprende: Un procesador configurado para usarse al recibir una corriente de datos de entrada desde por lo menos un sensor relacionado con el proceso de hidrocarburos.

Un software instalado en el procesador, configurado para postular que la corriente de datos está segmentada de acuerdo con una pluralidad de posibles segmentaciones, cada una comprende una pluralidad de segmentos divididos por puntos de cambio, cada punto de cambio es indicativo de un cambio en la condición operativa luego de recibir un nuevo artículo de datos desde la corriente de datos de entrada y para evaluar cada segmentación al ajusfar los datos de la corriente de entrada correspondientes a cada segmento en la segmentación con un modelo correspondiente a cada segmento en la segmentación, y evaluar las segmentaciones al determinar qué tan bien los modelos ajustan los datos de entrada para los segmentos de cada segmentación correspondientes a cada segmento de cada segmentación; y Una salida en el proceso para comunicar con el uso de por lo menos una de las segmentaciones y los modelos correspondientes a los segmentos de por lo menos una de las segmentaciones como entrada para un programa de control que controla por lo menos un parámetro del proceso en la industria de los hidrocarburos o para desplegarse para ser usados por el operador humano.

En un aspecto, la industria relacionada con hidrocarburos es la perforación y se proporciona un método para operar un aparato de perforación automatizado, el método comprende: Recibir una medición indicativa de la profundidad de corte.

Recibir las mediciones de peso en broca y de la velocidad de rotación de la broca de perforación.

Determinar una relación funcional entre la tasa de penetración y el peso en la broca.

A partir de la relación funcional entre la profundidad de corte y el peso en la broca, determinar una segunda relación funcional que define la tasa de penetración como una función de la velocidad de rotación de la broca de perforación y el peso en la broca.

Determinar las restricciones operativas que definen la capacidad operativa segura como una función de la velocidad de rotación de la broca de perforación y el peso en la broca.

Determinar los parámetros de la velocidad de rotación y del peso en la broca que proporcionan la ubicación de tasa de penetración óptima dentro de la capacidad operativa segura; y Sugerir una combinación de la velocidad de rotación de la broca de perforación y del peso en la broca para mover la velocidad de rotación de la broca de perforación y el peso en la broca hacia los parámetros de la velocidad de rotación y el peso en la broca para la ubicación de la tasa de penetración óptima.

Breve Descripción de los Dibujos La presente invención se describe junto con las Figuras anexas.

La Figura 1 es un diagrama esquemático que ilustra un sistema de perforación q ue incluye un sistema de automatización/control en linea, de conformidad con una modalidad de la presente invención.

La Figura 2 muestra el detalle de un procesador para procesar datos para automatizar los procesos de hidrocarburos, por ejemplo , los procesos de perforación de yacimiento de petróleo , como se muestra en la Figura 1 , de conformidad con una modalidad de la presente invención .

La Figura 3 es una gráfica que ilustra los cambios en el volumen de un foso de lodo empleado en una operación de perforación incluyendo dos cambios distintos en volumen indicativos de un cambio en la condición operativa durante un proceso de perforación del orificio del pozo, el cambio se puede utilizar en un procesador para procesar datos para automatizar los procesos de hidrocarburos de conformidad con una modalidad de la presente invención.

La Figura 4 es una gráfica que ilustra las mediciones de inclinación y de azimut obtenidas durante una porción de una operación de perforación direccional, el cambio se puede utilizar en un procesador para procesar datos para automatizar procesos de hidrocarburos de conformidad con una modalidad de la presente invención.

La Figura 5 es una gráfica tri-dimensional que ilustra las diferencias en la respuesta lineal en un modelo de broca de perforación, la broca de perforación comprende cortadores compactos de diamante policristalino (de aquí en adelante llamada "broca PDC")' para dos diferentes litologías, el cambio se puede utilizar en un procesador para procesar datos para automatizar los procesos de hidrocarburos de conformidad con una modalidad de la presente invención.

La Figura 6 es un diagrama de flujo que ilustra una modalidad de l a presente invención para obtener segmentaciones de las corrientes de datos que pueden incluir puntos de cambio.

La Figura 7 es una ilustración de una estructura de árbol de datos que muestra cuatro niveles de modelado de datos correspondientes a cuatro puntos de datos y ponderaciones asociadas con varias segmentaciones ilustradas en la misma, de conformidad con una modalidad de la presente invención .

La Figura 8 es un diagrama en bloque de una arquitectura de software para una modalidad de la presente invención para usar el detector del punto de cambio descrito aquí junto con un programa de control del proceso.

La Figura 9 es una gráfica que ilustra las posibles segmentaciones para las mediciones de inclinación y azimut de la Figura 4, de conformidad con una modalidad de la presente invención.

La Figura 10 son gráficas que ilustran la salida calculada por el detector del punto de cambio para determinar la probabilidad de un rebote de la corriente de datos mostrada en la Figura 3, de conformidad con una modalidad de la presente invención.

La Figura 1 1 es un diagrama de flujo que ilustra la operación de un detector de punto de cambio para determinar la probabilidad de que una rampa tenga un valor mayor quer un umbral predeterminado, de conformidad con una modalidad de la presente invención.

La Figura 12 es una ilustración de flujo de datos que muestra la salida del detector de punto de cambio que actúa como una entrada a una Red de Creencia Bayesiana (BBN) para utilizar esa salida junto con un cambio en la salida de estado de la broca para trazar una inferencia de si ha ocurrido un rebote de acuerdo con una modalidad de la presente invención.

La Figura 13 es una gráfica que ilustra la relación entre la tasa de penetración (ROP) como una función del peso en la broca (WOB) y de la velocidad de rotación de la broca de perforación (RPM), tal relación se puede utilizar en un procesador para procesar datos para automatizar los procesos de hidrocarburos de conformidad con una modalidad de la presente invención.

La Figura 14 es la gráfica de la Figura 13 que tiene restricciones del proceso de perforación super-puestas en el mismo para definir una ventana operativa segura, la ventana se puede analizar/utilizar en un procesador para procesar datos para automatizar los procesos de hidrocarburos de conformidad con una modalidad de la presente invención.

La Figura 15 es una fotografía de una interfaz gráfica del usuario que despliega los datos de perforación recolectados durante una operación de perforación, los modelos de línea recta corresponden a una segmentación preferida, la ventana operativa segura corresponde a las segmentaciones actuales, los parámetros de perforación actuales utilizados y los parámetros recomendados para optimizar la tasa de penetración, de conformidad con una modalidad de la presente invención.

La Figura 16 es un diagrama de flujo que ilustra la operación del detector de punto de cambio para determinar los parámetros recomendados en un optimizador ROP, de conformidad con una modalidad preferida de la presente invención .

La Figura 1 7 es una gráfica tri-dimensional que ilustra el azimut y la inclinación de un orificio del pozo a través de un espacio tri-dimensional , los datos se pueden utilizar en un procesador para procesar datos para automatizar procesos de hidrocarburos de conformidad con una modalidad de la presente invención.

La Figura 18 es un diagrama de flujo que ilustra el uso del detector de punto de cambio para determ inar estimados en tiempo real para el grado de desviación y la orientación de la herramienta a partir de los datos de azimut y de inclinación recolectados durante la operación de perforación , de conformidad con una modalidad de la presente invención .

En las Figuras anexas, los componentes y/o características similares pueden tener el mismo número de referencia. Además, los diferentes componentes del mismo tipo pueden distinguirse al señalar los números de referencia con un guión y un segundo número que se distingue de otros componentes similares o al anexar el número de referencia con una letra.

Cuando solamente se utiliza el primer número de referencia en la especificación, la descripción se puede aplicar en cualquiera de los componentes similares que tienen el mismo primer número de referencia sin considerar el segundo número de referencia o la letra anexa.

Descripción Detal lada de la I nvención En la siguiente descripción, se hace referencia a los dibujos acompañantes, que muestran , a manera de ilustración , las modalidades específicas en donde se puede practicar la invención. Estas modalidades se describen con suficiente detalle para perm itir a las personas experimentadas en la técnica practicar la invención. Se debe entender que varias modalidades de la invención , aunque son diferentes, no son necesariamente mutuamente exclusivas. Por ejemplo, una característica , estructura particular aquí descrita en conexión con una modalidad se puede implementar dentro de otras modalidades sin apartarse del espíritu y del alcance de la invención. Además, se debe entender que la ubicación o el arreglo de los elementos individuales dentro de cada modalidad descrita se puede modificar sin apartarse del alcance y del espíritu de la invención . Por lo tanto, la siguiente descripción detallada no se debe considerar en un sentido limitante y el alcance de la presente invención se define solamente por las reivindicaciones anexas, cuando se interpretan apropiadamente, junto con la amplia gama de equivalentes a las cuales se refieren las reivindicaciones. En los dibujos, los números iguales se refieren a la misma funcionalidad o a una funcionalidad similar a través de las diferentes vistas.

Se debe observar que en la descripción aquí provista, un software de computadora se describe como llevando a cabo varias tareas. Por ejemplo, se establece que el modelo detector de punto de cambio lleva a cabo la segmentación de una corriente de datos al seguir la metodolog ía descrita. Por supuesto, se tiene la intención de significar que una unidad de procesamiento central que ejecuta las instrucciones incluidas en el detector de punto de cambio (o instrucciones equivalentes) llevará a cabo la segmentación al manipular apropiadamente los datos y las estructuras de datos almacenadas en la memoria y los dispositivos de almacenamiento secundarios controlados por la unidad de procesamiento central. Además, aunque la descripción proporciona modalidades con arreglos particulares de procesadores de computadora y de dispositivos periféricos, no. existe virtualmente ningún límite para arreglos alternativos, por ejemplo, múltiples procesadores, ambientes de computación distribuida, computación con base de red. Todas estas alternativas se consideran como equivalentes para las descritas y reclamadas aquí.

También, se debe hacer notar que en el desarrollo de cualquiera de tales modalidades actuales, se deben tomar muchas decisiones específicas para alcanzar los objetivos específicos del desarrollados tal como la compatibilidad relacionada con el sistema y las restricciones relacionadas con el negocio, que varían de una implementación a otra. Además, se debe apreciar que tal esfuerzo de desarrollo puede ser complejo y consumidor de tiempo, pero, no obstante, será una rutina fácil para las personas experimentadas en la técnica que cuentan con el beneficio de esta descripción.

Dentro de la descripción, el término "medio de almacenamiento" puede representar uno o más dispositivos para almacenar datos, incluyendo una memoria de solamente lectura (ROM), una memoria de acceso aleatorio (RAM), una RAM magnética, una memoria de núcleo, medios de almacenamiento de disco magnético, medios de almacenamiento ópticos, dispositivos de memoria flash y/o otros medios legibles por máquina para almacenar información. El término "medio legible por computadora" incluye, sin limitar a dispositivos de almacenamiento portátiles o fijos, dispositivos de almacenamiento ópticos, canales inalámbricos y varios otros medios con la capacidad de almacenar, contener o llevar instrucciones y/o datos.

La Figura 1 muestra un sistema 10 de perforación con el uso de la detección de punto de cambio en el control del aparato de perforación, de conformidad con una modalidad de la presente invención. Como se ilustra, la sarta de perforación 58 se muestra dentro de un pozo de perforación 46. El pozo 46 de perforación está ubicado en la tierra 40 que tiene una superficie 42. El pozo 46 de perforación se corta por la acción de una broca 54 de perforación. La broca 54 de perforación está dispuesta en el extremo lejano del ensamble 56 del pozo de perforación que en sí está acoplado con y forma la porción inferior de la sarta 58 de perforación.

El ensamble 56 del pozo de perforación contiene varios dispositivos incluyendo varios sub-ensambles. De conformidad con una modalidad de la presente invención, los sub-ensambles de medición durante la perforación (MWD) pueden estar incluidos en los sub-ensambles 62. Los ejemplos de mediciones MWD típicas incluyen, dirección, inclinación, datos de inspección, presión en el fondo del pozo, (dentro de la tubería de perforación, y la presión exterior o anular), la resistividad, la densidad y la porosidad. Los sub-ensambles 62 también pueden incluir un sub-ensamble para medir el torque y el peso en la broca.

• - Los sub-ensambles 62 pueden generar señales relacionadas con las mediciones hechas por los sub-ensambles 62. Las señales desde los sub-ensambles 62 pueden ser procesadas en el procesador 66. Después del procesam iento, la información desde el procesador 66 se puede comunicar al ensamble 64 de comunicación . El ensamble 64 de comunicación puede comprender un impulsor, un procesador de señal, un procesador acústico y/o sus similares. El ensamble 64 de comunicación convierte la información del procesador 66 en señales que pueden se r comunicadas como impulsos de presión en el fluido de perforación, como señales para la comunicación a través de fibra óptica, un alambre y/o su similar, o señales para la comunicación inalámbrica o acústica y/o sus similares. Las modalidades de la presente invención se pueden utilizar con cualquier tipo de sensor asociado con la industria de los hidrocarburos y con cualquier tipo de sistema de telemetría utilizado con el sensor para comunicar datos desde el sensor al detector de punto de cambio en l ínea , de conformidad con una modalidad de la presente invención.

Los sub-ensambles en el ensamble 56 del agujero del fondo también pueden incluir una turbina o un motor para proporcionar la energ ía para girar y direccionar la broca 54 de perforación. En diferentes modalidades, se pueden utilizar otros sistemas de telemetría, tal como una tubería cableada , sistemas de fibra óptica, sistemas acústicos, sistemas de comunicación inalámbrica y/o sus similares con el fin de transm itir datos al sistema de la superficie.

La plataforma 1 2 de perforación incluye una torre de perforación 68 y un sistema de elevación, un sistema giratorio y un sistema de circulación de lodo. El sistema de elevación que suspende la sarta 58 de perforación , incluye malacates 70, cables 71 auxiliares, bloque 75 de corona , línea 79 de perforación, bloque y gancho 72 de trayectoria, pivote 74 y cable muerto 77. El sistema giratorio incluye una barra kelly 76 , una mesa 88 giratoria, y motores (no mostrados). El sistema giratorio imparte una fuerza de rotación en la sarta 58 de perforación , como es bien conocido en la técnica . Aunque un sistema con una barra kelly y una mesa giratoria se muestra en la Figura 1 , las personas experimentadas en la técnica reconocerán que la presente invención también se puede aplicar en arreglos de perforación de accionamiento superior. Aunque el sistema de perforación se muestra en la Figura 1 como estando en tierra, las personas experimentadas en la técnica reconocerán que la presente invención se puede aplicar igualmente en ambientes marítimos.

El sistema de circulación de lodo bombea el fluido de perforación hacia abajo por la abertura central en la sarta de perforación. El fluido de perforación con frecuencia se llama lodo, y típicamente es una mezcla de agua o de combustible diesel , arcillas especiales y otros quí micos. El modo de perforación se almacena en un depósito 78 de lodo. El lodo de perforación se extrae en las bombas de lodo (no mostradas), las cuales bombean el lodo a través de la columna vertical 86 y dentro del kelly 76 a través del pivote 74 que contiene un sello giratorio.

El lodo pasa a través de la sarta 58 de perforación y a través de la broca 54 de perforación. Conforme los dientes de la broca de perforación muelen la formación de tierra en cortes, el lodo se expulsa fuera de las aberturas o boquillas en la broca con mayor velocidad y presión. Estos chorros 54 de lodo elevan los cortes del fondo del pozo y lejos de la broca y hacia arriba hacia la superficie en el espacio anular entre la sarta 58 de perforación y la pared del pozo de perforación 46.

En la superficie, el lodo y los cortes abandonan el pozo a través de la salida lateral en el dispositivo anti-erupción 99 y a través de la línea de retorno de lodo (no mostrada). El dispositivo anti-erupción 99 comprende un dispositivo de control de presión y un sello giratorio. La línea de retorno de lodo alimenta el lodo dentro de un separador (no mostrado) que separa el lodo de los cortes. A partir del separador, el lodo se regresa al depósito 78 de lodo para su almacenamiento y su re-uso.

Varios sensores se colocan en la plataforma 10 de perforación para tomar las mediciones del equipo de perforación. En particular, la carga del gancho se mide por el sensor 94 de la carga del gancho montado en el cable 77 muerto, la posición del bloque y la velocidad del bloque relacionado se miden por el sensor 95 de velocidad que es parte de los malacates 70. El torque de la superficie se mide por un sensor en la mesa 88 giratoria. La presión de la columna vertical se mide por el sensor 92 de presión, ubicado en la columna vertical 86. Se pueden utilizar sensores adicionales para detectar si la broca 54 de perforación está en el fondo. Las señales de estas mediciones se comunican a un procesador 96 central de superficie. Además, los impulsos de lodo que viajan hacia arriba de la sarta de perforación se detectan por el sensor 92 de presión.

El sensor 92 de presión comprende un transductor que convierte la presión del lodo en señales electrónicas. El sensor 92 de presión está conectado con el procesador 96 de la superficie que convierte la señal de la señal de presión en forma digital, la almacena y demodula la señal digital en datos MWD que se pueden utilizar. De conformidad con varías modalidades antes descritas, el procesador 96 de superficie está programado para detectar automáticamente el estado más probable de la plataforma con base en varios canales de entrada descritos. E l procesador 96 también se puede programar para llevar a cabo la detección automatizada de evento, como se describe antes. De preferencia , el procesador 96 transmite el estado de la plataforma y/o la información de detección del evento a un sistema 97 de ¡nterfaz del usuario, la cual está diseñada para alertar al personal de perforación de eventos indeseables y/o para sugerir actividades al personal de perforación para evitar eventos indeseables, como se describe antes. En otras modalidades, el sistema 97 de interfaz puede emitir el estado de las operaciones de perforación al usuario, el sistema puede ser una aplicación de software, un procesador y/o su similar, y el usuario puede manejar las operaciones de perforación con el uso del estado.

El procesador 96 también puede estar programado, como se describe después, para interpretar los datos recolectados por varios sensores provistos con el fin de ofrecer una interpretación en términos de actividades que han ocurrido al producir los datos recolectados. Tal interpretación se puede utilizar para entender las actividades del operador, para automatizar tareas particulares de un operador, para proporcionar el curso sugerido de acción como un ajuste de parámetro y para proporcionar capacitación a los operadores.

En la industria de los hidrocarburos, con frecuencia es deseable automatizar, semi-automatizar y/o su similar las operaciones para remover, eliminar el error humano, para incrementar la velocidad y/o la eficiencia, permitir la operación o control remoto, disminuir los obstáculos de comunicación y/o sus similares. Además, los sensores de la industria de los hidrocarburos por lo general, se despliegan para reunir datos para proporcionar el monitoreo y el control de los sistemas relacionados con la captura de hidrocarburos y/o sus similares.

En el proceso de perforar un pozo de perforación, se utilizan una pluralidad de sensores para monitorear el proceso de perforación, incluyendo el funcionamiento de los componentes de perforación, el estado de los fluidos de perforación o sus similares en el pozo de perforación, la trayectoria de perforación y/o sus similares, caracterizar la formación de tierra alrededor o enfrente de la ubicación a ser perforada, monitorear las propiedades del depósito de hidrocarburos o el depósito de agua cerca del pozo de perforación o la ubicación de perforación y/o sus similares.

Para analizar la multitud de datos que se pueden detectar durante el proceso de perforación, el promediar o su similar con frecuencia se utiliza para hacer suposiciones estadísticas a partir de los datos. Tal análisis de promedios puede involucrar muestrear los datos detectados en forma periódica y después, analizar estadísticamente los datos periódicos, que es en efecto, una análisis tipo retroactivo. El promediar también involucra tomar datos frecuentes o continuos y realizar evaluaciones a partir de los promedios/tendencias en los datos.

La mayoría de los análisis de datos capturados en la industria de los hidrocarburos son análisis de ventana de datos, es decir, una ventana de datos se analiza con el uso con las mismas suposiciones/como un todo sin considerar si ha ocurrido un cambio que requiera de un análisis separado de diferentes porciones de la ventana de datos. Cuando se seleccionan pequeñas ventanas de datos para intentar y evitar/mitigar el efecto de cambios en los datos a ser analizados, las pequeñas ventanas con frecuencia dan origen a grandes cantidades de "ruido" en los datos . Para evitar el problema de la ventana en movimiento, se han utilizado filtros Kalman , sin embargo, tales filtros solamente pueden suavizar los efectos de cambios, especialmente de cambios abruptos en los datos y pueden proporcionar un análisis incorrecto de datos en el estado esencialmente estable en donde no ocurren los cambios. En algunas modalidades de la presente invención, el análisis en tiempo real de los datos es provisto al identificar y/o procesar los puntos de cambio en los datos.

La Figura 2 muestra otros detalles del procesador 96, de conformidad con las modalidades preferidas de la invención. De preferencia , el procesador 96 consiste de una o más unidades 350 de procesamiento central, una memoria 352 principal, modelos 354 de comunicación o de l/O, dispositivos 356 de gráficos, un acelerador 358 de punto flotante, y almacenamientos en masa, tales como cintas y discos 360. Se debe notar que aunque el procesador 96 se ilustra como parte del aparato en el sitio de perforación , también se puede ubicar, por ejemplo, en el centro de datos de la compañía de exploración o en las oficinas centrales. Se debe notar que son posibles muchas arquitecturas alternativas para el procesador 96 y que la funcionalidad aquí descrita se puede distribuir sobre múltiples procesadores. Tales todas esas alternativas se consideran equivalentes a la arquitectura ilustrada y aqu í descrita.

Los datos recolectados por varios sensores en los procesos industriales con frecuencia son muy ruidosos. Tal ruido puede provoca r que la interpretación humana en tiempo real de los datos sea cas i imposible. Además, los cálculos con base en los puntos de datos individuales pueden amplificar el efecto del ruido.

Las Figuras 3 a la 5 son ilustraciones de varios ejemplos de datos que se pueden encontrar en el proceso de los pozos de perforación en la exploración de recursos subterráneos, tales como petróleo, gas, carbón y agua.

La Figura 3 muestra los datos 21 5 de volumen de depósito que cambian con el tiem po en el proceso de perforación de un orificio del pozo 46. En el proceso de perforar un orificio del pozo 46, un fluido de perforación llamado lodo se bombea hacia abajo en la abertura central del tubo de perforación y pasa a través de las boquillas en la broca 54 de perforación. El lodo entonces regresa a la superficie en el espacio anular entre el tubo 58 de perforación y la pared interna del pozo de perforación 46 y se regresa al depósito 78 del lodo, listo para bombearse hacia el fondo del pozo otra vez. Los sensores miden el volumen de lodo en el depósito 78 y la tasa de flujo volumétrico de loco que entra y sale del pozo. Un flujo de entrada no programado de fluidos de formación dentro del orificio del pozo 46 se llama rebote y es potencialmente peligroso. El rebote puede ser detectado al observar que el flujo de salida es mayor que el flujo de entrada y que el volumen de depósito se ha incrementado.

En la Figura 3, una señal 21 5 de datos del volumen de depósito se traza contra el eje 220 del tiempo. La señal 21 5 de datos de volumen de depósito se mide en (m3) y se ilustra en el eje 210 del volumen. Durante el proceso de perforación, el rebote se puede observar en los datos alrededor de los tiempos t= 1300 y t= 1700 en el eje 220 del tiempo. El rebote se puede identificar en la señal 215 de datos de volumen de depósito como un cambio en el gradiente de la señal 215 de datos de volumen de depósito. Puede ser conveniente detectar estos rebotes automáticamente y correlacionar los casos de rebotes con otros eventos que tomen lugar en la operación de perforación, por ejemplo, cambios en el estado de la plataforma de perforación.

La Figura 4 es una gráfica que ilustra las mediciones de inclinación 401 y del azimut 403 obtenidas durante una porción de la operación de perforación direccional. Las mediciones de inclinación 401 y del azimut 403 son útiles para el operador al ajustar la operación de perforación para llegar a las formaciones objetivo particulares. El operador utiliza estas mediciones para pronosticar si es probable que el objetivo deseado sea intersectado y puede tomar acciones correctivas para los parámetros tales como el peso en la broca y la velocidad de rotación de perforación para provocar que la trayectoria de perforación cambie en la dirección del objetivo, cuando sea necesario.

Como se puede observar en la Figura 4 tanto el canal 401 de datos de inclinación continua y el canal de datos de azimut continuo tienen datos un tanto ruidosos. Cierta examinación de los datos revela las tendencias ilustradas por las líneas rectas segmentadas superpuestas en los'datos no procesados en las Figuras 4C y 4D, respectivamente. Por ejemplo, en los datos 401b de inclinación, los datos parecen seguir una rampa desde la profundidad a 1.016 x 104 a la profundidad « 1.027 x 104, seguido por un etapa a la profundidad ¾ 1.0375 x 104 y otra rampa a ~ 1.047 x 10". Para la determinación de la curvatura del pozo ("gravedad de desviación") y la dirección de la curvatura ("orientación"), puede ser preferible utilizar modelos que reflejen esos etapas y rampas que en cualquier punto de datos en la corriente de datos. En forma contraria, con el uso de tales modelos sería preferible la forma tradicional de tomar mediciones estacionarias a intervalos 9 m o 27 m, ya que los modelos con base en los cálculos con base en los etapas y los modelos de rampa de los datos se pueden utilizar en tiempo real, lo que no requiere tomar la operación de perforación del fondo, y pueden proporcionar la gravedad de desviación y los cálculos de orientación a intervalos relativamente cortos.

La Figura 5 es otra ilustración gráfica de la forma en la que los cambios en la litología pueden afectar las operaciones de perforación, en este caso, la respuesta de la broca de un PDC (diamante policristalino compacto) en el espacio tri-dimensional definido por el peso en la broca ("WOB"), la profundidad de corte ("DOC") y el torque. La respuesta de broca esperada en ese espacio se describe en Detournay, Emmanuel, Thomas et.al., Drilling Response of Dragbits: Theory and Experiment, International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences 45 (2008); 1347-1360. La respuesta de broca tiende a tener tres fases con respecto al WOB aplicado. Cada fase tiene una respuesta de broca relativamente lineal.

En una primera fase 501, con el WOB bajo aplicado, se alcanza una profundidad muy baja de corte. Con un WOB bajo la mayoría de la interacción entre la broca 54 y la roca ocurre en las placas de desgaste en los cortadores. Ni la superficie de roca ni la placa de desgaste será perfectamente liso, para que la profundidad de corte que incrementa la roca debajo del área de contacto fallará y el área de contacto se amplificará. Esto continúa hasta que la profundidad critica de corte en donde la roca falló se conforma con la geometría de las placas de desgaste y el área de contacto ya no se amplifica. Después, una segunda fase 503 corresponde a una cantidad intermedia de WOB. En esta fase 503, más allá de la profundidad crítica de corte, cualquier incremento en el WOB se traduce en acción de corte puro.

La broca se comporta en incrementos como una broca perfectamente afilada hasta que los cortadores quedan completamente enterrados en la roca y se alcanza el punto de fondo. La tercera fase 505 es similar a la primera fase 501 en que poco se gana del WOB adicional. La respuesta más allá del punto de fondo depende de qué tan rápidamente se aplique el WOB en exceso. Aplicado rápidamente, la roca no cortada más allá de los cortadores harán contacto con el cuerpo de la matriz de la broca y actúa en una manera similar a las placas de desgaste en la Fase 1, para que la profundidad de corte incremente un poco con un WOB en incremento. Aplicados lentamente, los cortes pueden quedar atrapados entre la matriz y la roca no cortada, de modo que la profundidad de corte puede disminuir con un WOB en incremento. Los operadores prefieren operar cerca de la parte superior de la segunda fase con una profundidad de corte óptima alcanzada sin desperdiciar el WOB adicional.

La profundidad de corte por revolución se puede calcular al dividir el ROP por RPM , de modo que los datos de perforación en tiempo real se pueden trazar en el espacio tri-dimensional (WOB, torque de broca y profundidad de corte), como se ilustra en la Figura 5. Conforme la broca perfora dentro de la nueva formación , la respuesta cambiará abruptamente y los puntos caerán en una nueva línea . La línea 507 trazada ¡lustra un modelo de la respuesta de broca para una primera formación , correspondiente a los puntos 509 de datos recolectados. Por otra parte, los puntos 51 1 de datos corresponde con los datos recolectados en una formación diferente de los puntos 509 de datos. Cuando un segundo grupo (51 1 ) corresponde con los datos encontrados después del primer grupo (509), puede presentarse un cambio en la formación y las condiciones operativas auxiliares.

Una l ínea recta en tres dimensiones tiene cuatro parámetros desconocidos, dos inclinaciones y la intersección con el plano x-y, es decir, un plano de torque WOB en este caso. Estos parámetros se pueden calcular con un ajuste de cuadrados mínimos en una ventana de deslizamiento temporal o espacial, por ejemplo, los últimos cinco minutos o los últimos 3 metros de datos pero esto proporcionará ajustes muy deficientes cerca de los límites de formación. Por ejemplo, en la Figura 5, el trazo de una línea recta a través de ambos puntos del primer grupo (509) y puntos del segundo grupo (51 1 ) producirá parámetros de modelo extraños.

Los modelos de broca PDC se han aplicado con éxito en el campo mediante la inspección manual de los datos y fraccionarlos en segmentos homogéneos, por ejemplo, en la Figura 5, una línea recta se ajusta con los puntos 509 de datos solamente y una segunda línea recta (no mostrada) se puede ajustar en los puntos 511 de datos solamente, lo cual evita cálculos contaminados con clase cruzada producidos por una ventana móvil. Aunque se ilustra en un ejemplo simplificado en la Figura 5, es posible ver que los puntos 511 de datos y los puntos 509 de datos se encuentran/ocurren en diferentes líneas, con datos en tiempo real, este es un proceso laborioso que hasta ahora ha evitado la aplicación del modelo de broca PDC para controlar los sistemas/procedimientos de perforación.

Ahora se deben considerar otra vez las Figuras 4A y 4B. Como se describe antes, los datos se pueden segmentar en tres diferentes segmentos y cada segmento tiene asociado con el mismo un modelo particularmente útil para modelar los datos en ese segmento. En una modalidad preferida de la invención, los datos se modelan con el uso de función de rampa o etapa, por ejemplo, con el uso de un algoritmo de cuadrados mínimos, y estos modelos se evalúan con el uso de la Selección de Modelo Bayesiano. La Selección de Modelo Bayesiano se describe con detalle en Deviderjit Silvia y John Skilling, Data Analysis: A Bayesian Tutorial (OUP Oxford, 2da ed. 2006), cuyo contenido se incorpora aquí como referencia en su totalidad. De este modo, para cada segmento de cada segmentación, se asigna un modelo que es una rampa o una etapa y las segmentaciones correspondientes se asignan con un peso indicativo de la forma en que la segmentación y los modelos asociados se conforman con la corriente de datos, comparada con otras segmentaciones.

En modalidades de la presente invención, los análisis de datos en línea pueden ser provistos al tratar los datos entrantes como estando compuestos de segmentos entre los puntos de cambio. Los puntos de cambio se pueden identificar por el análisis de datos para proporcionar la detección en cambios en el proceso industrial automatizado. En ciertos aspectos, la pluralidad de sensores o sus similares pueden proporcionar una pluralidad de canales de datos que se pueden segmentar en segmentos homogéneos y la fusión de datos se puede utilizar para correlacionar en cruzado, comparar, o sus similares, los puntos de cambio en los datos entrantes para proporcionar el manejo del procedimiento industrial automatizado.

En una modalidad de la presente invención, los datos se pueden analizar en tiempo real para proporcionar la detección en tiempo real, mejor que en retrospectiva, la detección del punto de cambio. Esta detección en tiempo real del punto de cambio puede ser referida como un análisis/detección en línea. En una modalidad de la presente invención, los datos desde uno o más sensores se pueden ajusfar en un modelo apropiado y a partir del análisis de los datos entrantes se pueden identificar los puntos de cambio del modelo. El modelo se puede derivar en forma teórica, a partir de la experimentación, del análisis de operaciones previas y/o sus similares.

Como tal, en una modalidad de la presente invención, los datos de un proceso industrial automatizado se pueden analizar en un proceso en línea con el uso del modelado de punto de cambio. Los modelos de punto de cambio dividen una señal heterogénea, en una modalidad de la presente invención, la señal son datos desde una o más fuentes asociadas con el proceso relacionado con hidrocarburos, en una secuencia de segmentos homogéneos Las discontinu idades entre los segmentos son referidas como puntos de cambio.

Solamente como ejemplo, un detector de punto de cambio en línea de conformidad con una modalidad de la presente invención, puede modelar los datos en cada segmento homogéneo como un modelo linea l , tal como una rampa o etapa , con ruido Gaussiano aditivo. Tales modelos son útiles cuando los datos tienen una relación lineal con el índice. E n modalidades alternativas, se pueden emplear modelos más complejos, por ejemplo, exponenciales, de polinomios y funciones trigonométricas. Conforme se recibe cada nueva muestra (grupo de datos), el algoritmo emite un cálculo actualizado de los parámetros de la señal sub-yacente, por ejemplo, la altura media de los etapas, el gradiente promedio de rampas y el desplazamiento promedio de rampas y también, los parámetros del ruido aditivo (para el ruido Gaussiano de promedio cero, el parámetro es una desviación o la variación estándar, pero para distribuciones más generales de ruido, se pueden también calcular otros parámetros tales como asimetría o curtosis).

Cuando se selecciona de tal forma, un punto de cambio puede estar designado en donde se ha encontrado que los parámetros cambian. En algunas modalidades de la presente invención, las colas de la distribución se pueden considerar en el análisis, como cuando se analiza el riesgo de que un evento ocurra en las co-las de la distribución para proporcionar una mejor herramienta anal ítica que el promedio de la distribución. En una modalidad de la presente invención, el detector de punto de cambio se puede utilizar para determinar la probabilidad de que la altura/gradiente/desplazamiento de la muestra está sobre/por debajo de un umbral especifico.

Una salida básica del detector de punto de cambio puede ser una colección de listas de tiempos de punto de cambio y la probabilidad para cada lista. La lista más probable, entonces es la segmentación más probable de los datos de conformidad con la opción de modelos: G 1 , Gj.

La segmentación de la señal se puede describir con el uso de una estructura de árbol (consultar Figura 7) y el algoritmo se puede considerar como una búsqueda de este árbol. En el tiempo 0 (antes de que llegue cualquier dato) el árbol consiste de un solo nodo raíz, R. En el tiempo 1 , el nodo raíz genera hojas J , una hoja para cada uno de los modelos de segmento J, la primera hoja representa la hipótesis de que el primer punto de datos se modela con G1 la segunda hoja, la hipótesis es G2, etc. En tiempos subsiguientes, el árbol crece por cada nodo de hoja que genera J + 1 hojas, una para cada modelo y una adicional representada por 0, lo cual indica que el punto de datos en el tiempo correspondiente pertenece al mismo segmento de modelo que su padre. Por ejemplo, cuando G 1 es un modelo de etapas y G2 es uno de rampa, la trayectoria a través del árbol desde la raíz a un nodo hoja en el tiempo 9 podría ser: 1 0 0 0 0 0 2 0 0 En donde esto indicará que las primeras seis muestras se generan por una etapa y que las cuatro muestras restantes se generan por la rampa.

Con el tiem po, el árbol crece y se busca con el uso de una colección de partículas, cada una ocupa un diferente nodo de hoja. E l número de partículas se puede seleccionar por el usuario/operador y alrededor de 20-100 pueden ser suficientes, sin embargo, se pueden utilizar otras cantidades de partículas en diferentes aspectos de la presente invención. Asociado con una partícula se encuentra una ponderación , la cual puede ser interpretada como la probabilidad de que la segmentación indicada por la trayectoria desde la partícula a la raíz (como en el ejemplo anterior) sea la segmentación correcta. El objetivo del algoritmo es concentrar las partículas en hojas que significan que la ponderación de la partícula será alta.

La Figura 6 es un diagrama de flujo que ilustra una modalidad de la presente invención para obtener segmentaciones de corrientes de datos que pueden incluir puntos de cambio. El proceso de segmentación para determinar los puntos de cambio y los modelos asociados, sucesivamente construyen una estructura de datos de árbol, un ejemplo del cual se ilustra en la Figura 7, en donde cada nodo en el árbol representa diferentes segmentaciones de los datos. El árbol también se poda periódicamente para descartar las segmentaciones de baja probabilidad, es decir, segmentaciones que tienen un ajuste deficiente en los datos.

En un primer etapa, las segmentaciones se inician al establecer un nodo R raíz, etapa 701 . Después, se recibe un punto de datos desde una o más de las corrientes de entrada, etapa 703. En respuesta al proceso de segmentación se generan segmentaciones hijo, etapa 705, que reflejan tres diferentes alternativas, a saber, la continuación del segmento previo, un nuevo segmento con un primer modelo o un nuevo segmento con un segundo modelo (mientras se explica este ejemplo que describe una modalidad con dos modelos, rampa y etapa, en modalidades alternativas, se pueden incluir modelos adicionales). En una modalidad de la presente invención, ilustrada y descrita en esta especificación, los modelos alternativos son funciones de rampa y etapa. Ya que el nodo raíz no representa ningún modelo, la primera generación en el árbol que refleja el primer punto de datos, debe empezar un nuevo segmento que es una rampa, que está representado en el árbol como 1 o un etapa, que está representado en el árbol como 2.

En el ejemplo antes proporcionado, la partícula R 1 0 0 0 0 0 2 0 0 producirá tres nuevos nodos hijo con partículas correspondientes: R 1 00000200 1 R 1 000002 00 1 R 1 000002002 El primero de ellos indica una continuación del segmento de etapa que empieza con el séptimo punto de datos, el segundo, una nueva rampa y el tercero, un nuevo etapa.

Los modelos entonces se crean al ajustar los datos en los nuevos segmentos con los modelos designados para los segmentos y los modelos correspondientes a los segmentos existentes se vuelven a ajustar, etapa 706. Por ejemplo, cuando se va a crear un nuevo segmento de rampa para una partícula hijo nueva, los datos en el segmento se ajustan en esa rampa. En forma natural, cuando se crea un nuevo segmento, el modelo correspondiente que se asigna es solamente una función que pone el valor del modelo a través del nuevo punto de datos. Sin embargo, para los segmentos existentes, en donde el segmento abarca una pluralidad de puntos de datos, los parámetros del modelo, por ejemplo, los parámetros que definen el gradiente y el desplazamiento, se vuelven a evaluar. Se puede utilizar una cierta forma de técnica de regresión lineal para determinar la función lineal a ser utilizada para modelar los datos en el segmento como una rampa o un etapa.

Las segmentaciones producidas después son evaluadas, etapa 707, con el uso de la Selección de Modelo Bayesiano o su similar para calcular las ponderaciones indicativas de qué tan bien se ajusta cada segmentación par los datos sub-yacentes.

Después de las segmentaciones, la creación de funciones del modelo y los modelos correspondientes se evalúan, es decir, que tienen ponderaciones asignadas a los mismos, el árbol se poda al remover ciertas partículas de futura consideración y mantener el tamaño de población de partículas manejable, etapa 709. Las ponderaciones de las partículas restantes se normalizan, etapa 711.

Al haber evaluado las segmentaciones de la corriente de datos entrante, las segmentaciones y los modelos correspondientes se pueden utilizar en un programa de control del proceso o en otro programa de análisis de datos, etapa 713. El uso de las segmentaciones y los modelos correspondientes puede adoptar varias formas. Por ejemplo, cada una de las segmentaciones restantes se puede utilizar para evaluar los datos de entrada en el cálculo de una cantidad utilizada para comparar contra un valor umbral con el propósito de alertar una condición en donde se debe tomar una acción correctiva. En tal escenario, un promedio ponderad o (ponderado por las ponderaciones asociadas con cada segmentación) se puede computar para determinar la probabilidad de la condición ocurra o no. Esta probabilidad se puede utilizar para activar una acción o sugerir una acción, o como una entrada para otros programas de análisis de condición.

La Figura 8 es un diagrama en bloque que ilustra una posible arquitectura de software con el uso de la detección de punto de cambio antes descrita. Un modelo 901 de detector de punto de cambio y un programa 903 de control del proceso se pueden almacenar en los dispositivos 360 de almacenamiento en masa del sistema 96 de computadora para recibir y analizar datos del sensor obtenidos a partir de la operación de perforación, y para el control de la operación de perforación. El modelo 901 detector de punto de cambio contiene instrucciones de computadora que se pueden procesar por una CPU 350 con el fin de proporcionar cálculos como se describe antes, por ejemplo, el flujo de proceso ilustrado en la Figura 6. Estas instrucciones provocan que la CPU 350 reciba datos desde una corriente 905 de datos de uno o varios sensores en la plataforma de perforación , o de otro proceso industrial.

Los datos de entrada se procesan por la CPU 350 de conformidad con las instrucciones de un modelo 907 de segmentación para producir segmentaciones 909 de los datos, como se describe aquí. Estas segmentaciones contienen segmentos definidos por intervalos de un índice de la corriente de datos y los modelos asociados con esos segmentos. Los segmentos se alimentan dentro de un módulo de cálculo para proporcionar un resultado del detector 901 de punto de cambio, que a su vez, es una entrada para el programa 903 de control del proceso. El resultado puede ser una probabilidad de un evento que haya ocurrido o alguna otra interpretación de los datos de entrada (por ejemplo, gravedad de la orientación o desviación) o incluso una acción recomendada, (por ejemplo, un cambio sugerido en la velocidad de rotación de la broca de perforación o el peso en la broca para obtener una mejor tasa de penetración).

Una vista más detallada de la Figura 7, que es una ilustración gráfica del árbol 801 de segmentación y las ponderaciones 803 asociadas con las partículas activas después de cuatro índices de tiempo, es ahora provista. Como se menciona antes, para llegar a una segmentación, el detector 901 de punto de cambio utiliza un sistema de partículas y ponderaciones. Desde el tiempo 0 (que está representado por el nodo R raíz) al tiempo 1, se generan dos partículas ("1" y "2") (etapa 705); la primera ("1") representa un etapa y la segunda ("2") representa una rampa. En el tiempo 2 (y en cada índice de tiempo sub-siguíente) cada una de las partículas actualmente activas genera tres partículas, la primera representa ningún cambio ("0"), la segunda representa un etapa ("1") y la tercera representa una rampa ("2"), lo cual produce las partículas 10, 11, 12, 20, 21 y 22. Esto continúa para cada índice de tiempo y en el tiempo 4 el árbol ha crecido hasta 54 partículas. Para cada partícula activa, es decir, una partícula que se generó en el último índice y que no ha sido removida a través del etapa de podado (etapa 709), se determina una ponderación (etapa 707 y etapa 711). Estas ponderaciones se ¡lustran gráficamente en la Figura 7 en el diagrama 803 de barra de ponderación . Las ponderaciones se utilizan para podar el árbol 801 al remover la s partículas con ponderación más baja cuando el número de partículas excede un máximo predeterminado.

Como se puede observar a partir de la descripción de la Figura 6, cuando se han determinado y normalizado las ponderaciones para las partículas activas restantes, las segmentaciones resultantes se utilizan junto con un programa 71 3 de control.

A manera de ejemplo, se considerarán otra vez las corrientes de entrada de inclinación 401 a y del azimut 403a de la Figura 4. La Figura 9 es una ilustración de los puntos de cambio identificados por el detector 901 de punto de cambio y los modelos asociados. Por ejemplo, en la corriente 401 b de inclinación, el detector 901 de punto de cambio identifica los puntos de cambio 405 y 407, además de los puntos de cambio en el inicio y en el fin del grupo de datos. De manera sim ilar, en la corriente 403b de datos de azimut, el detector 901 de puntos de cambio identifica los puntos de cambio 409 y 41 1 . Para la corriente de inclinación, el detector 901 de punto de cambio tiene ajustada una rampa para el segmento hasta el primer punto 405 de cambio, seguido por un etapa hasta el segundo punto 407 de cambio y por último, una rampa para los datos después del segundo punto de cambio 407. Por otra parte, para la corriente 403b de datos de azimut, el detector 901 de punto de cambio tiene ajustadas tres rampas sucesivas, cada una con un diferente gradiente.

Como lo ilustran los párrafos anteriores, hay muchos procesos relacionados con la perforación de un pozo de hidrocarburos o con la operación del mismo de cualquier otro procedimiento relacionado con hidrocarburos en donde los datos que son indicativos del ambiente operativo se someten a diferentes interpretaciones debido al ruido o a otros factores, incluso cuando esos datos y cambios en el ambiente operativo que reflejan los datos pueden tener un efecto importante en l a forma en que el operador de perforación del pozo de hidrocarburos o de la operación del procedimiento relacionados con hidrocarburos ajustará los parámetros para un funcionamiento óptimo del proceso o en donde tales datos, cuando se modelan exactamente, pueden ser muy útiles en la automatización de aspectos de la creación/operación del pozo de hidrocarburos.

Ahora se hace referencia a tres ejemplos de uso del detector 901 de punto de cambio junto con un programa 903 de control.

En un primer ejemplo, el detector 901 de punto de cambio se utiliza para determinar los rebotes encontrados en la operación de perforación . En el proceso de perforar un orificio del pozo , el fluido de perforación, llamado lodo, se bombea hacia abajo de la abertura central del tubo de perforación y pasa a través de las boquillas en la broca de perforación. El lodo entonces regresa a la superficie en el espacio anular entre el tubo de perforación y la pared del orificio del pozo y se regresa al depósito de lodo, listo para bombearse hacia el fondo del pozo otra vez. Los sensores miden el volumen de lodo en el depósito y la tasa de flujo volumétrico de lodo que entra y sale del pozo. Un flujo de entrada no programado de los fluidos de formación dentro del orificio del pozo se llama rebote y es potencialmente peligroso. El rebote se puede detectar al observar que el flujo de salida es más alto que el flujo de entrada y que el volumen del depósito se ha incrementado.

La Figura 3 es una ilustración gráfica de los datos de volumen del depósito que cambian con el tiempo en un proceso de perforar un pozo . En la Figura 3, una señal 21 5 de datos de volumen del depósito se traza contra el eje 220 de tiempo. La señal 215 de datos de volumen de depósito se mide en metros cúbicos (m3) y se ¡lustra en el eje 21 0 de volumen . La señal de volumen del depósito es indicativa de los rebotes en dos ubicaciones, alrededor de t=1 300 y t=1700. Para claridad de descripción, se supone que durante el proceso de perforación, un rebote fue detectado en forma manual para el segundo de estos alrededor del tiempo t=1 700 en el eje 220 de tiempo y que el incremento en el volumen del depósito a t= 1 300 se debe a una conexión del tubo de perforación. El rebote se puede identificar en la señal 21 5 de datos de volumen del depósito como un cambio en el gradiente de la señal 21 5 de datos de volumen del pozo.

La Figura 10 ilustra la aplicación de un detector 901 de punto de cambio con los datos de volumen de depósito de a Figura 3 (para conveniencia del lector, la Figura 3 se repite en la Figura 1 0 como la Figura 1 0A), de conformidad con una modalidad de la invención . La Figura 10B es una ilustración gráfica de la salida desde el detector 901 de punto de cambio. El detector 901 de punto de cambio procesa los segmentos homogéneos de los datos 21 5 de volumen del depósito de la Figura 10A. Con el uso de estos segmentos homogéneos, el detector 901 de punto de cambio produce una señal de salida indicativa de la probabilidad 225 de que la rampa en los datos 21 5 de volumen de depósito tengan un gradiente mayor que 0.001 m3/s. La probabilidad 225 se traza contra el eje 220 de tiempo y un eje 227 de probabilidad que ofrece una probabilidad de cero a la unidad.

La Figura 1 1 es un diagrama de flujo que ilustra la operación del detector 901 de punto de cambio para determinar la probabilidad de que una rampa tenga un valor mayor que un umbral determinado. Al aplicar el método descrito junto con las Figuras 6 y 7, el detector 901 de punto de cambio determina las posibles segmentaciones y asigna ponderaciones a estas segmentaciones, etapa 1 01 . En el ejemplo de la Figura 1 0, el etapa 101 habrá llegado a un número de segmentaciones, muy probablemente incluyendo segmentaciones que indican etapas desde el t=800 hasta el t=1280 y una rampa desde t=1280 hasta t= 1300. Debido a que tal segmentación tendrá un buen ajuste de datos, esa segmentación tendrá una ponderación muy alta.

Después, el modelo 91 1 de cálculo utiliza las segmentaciones para calcular un valor de probabilidad deseado, etapa 1 03. En el ejemplo presente, esa probabilidad es la probabilidad de que la rampa de los datos de volumen del depósito exceda un umbral determ inado, a saber, para el propósito del ejemplo 0.001 m3/s. Este resultado se obtiene al calcular el gradiente desde los modelos correspondientes a cada una de las segmentaciones activas, etapa 105 y computar un promedio ponderado sobre esos resultados con base en la ponderación asociada con cada segmentación . Cuando una de las posibles segmentaciones bajo consideración representa una continuación del modelo de t=800 que tiene una rampa muy baja o incluso un etapa, una vez que los datos de volume n empiezan a incrementar en el t= 1 300 (y de manera similar, en el t= 170O) ese modelo tendrá un ajuste deficiente y tendrá una ponderación muy baj a asociada con el mismo. Por lo tanto, a t= 1300, el cálculo promedi o ponderado ofrecerá la segmentación que incluye una rampa que empieza en t= 1 280 , una ponderación muy alta y esa segmentación tendrá una gra n influencia en el cálculo del promedio ponderado y el resultado final.

En la Figura 10B, la probabilidad 225 se aproxima a la unidad alrededor del tiempo en que el rebote se puede identificar manualmente e n los datos 21 5 de volumen del depósito de la Figura 10A. Como tal, el detector de punto de cambio de la presente invención puede proporcionar el uso de un análisis de gradiente probabil ístico de datos recuperados durante el proceso de perforación para determinar en tiempo real la presencia de un rebote o su similar.

La Figura 1 0C ¡lustra los datos de flujo de entrada y de flujo de salida correspondientes a los datos de volumen del depósito de la Figura 10A para el proceso de perforación. Como se ilustra, los datos 230 de flujo de entrada y los datos 233 de flujo de salida para la operación de perforación del orificio del pozo se trazan contra el eje 220 de tiempo. Los datos de flujo de entrada/flujo de salida no se utilizan en el método del detector de punto de cambio ilustrado en a Figura 1 0B. Sin embargo, se puede observar que existe una fluctuación en los datos en tiempo, t= 1700, que corresponde al rebote que el detector de punto de cambio de la Figura 10B busca detectar.

El detector de punto de cambio de la Figura 10B puede tener las siguientes características: (a) El análisis de probabilidad para el detector de punto de cambio puede tener aproximaciones a la unidad cuando se hace una conexión de un tubo de perforación en el tiempo t=1300. (b) Cuando la circulación del sistema no está en un estado estable, el volumen del depósito se puede ver afectado por los retrasos en la línea de flujo y en el hinchamiento del orificio del pozo. (c) El umbral del gradiente de volúmenes de depósito puede ser un tanto arbitrario. Para analizar el proceso de perforación automatizado en tiempo real, los gradientes poco profundos de los datos recibidos sobre largas duraciones pueden ser tan determinantes en el proceso análisis como los gradientes agudos recibidos a cortas duraciones. Como tal, ya que la altura de la rampa es el volumen del flujo de entrada, puede ser preferible contar con un umbral, con base en el análisis de tiempo real , sobre esta estadística. (d) El rebote puede también observarse en los datos de flujo asociados con el proceso de perforación mostrado en la Figura 10C. Sin embargo, el algoritmo del gradiente no utiliza estos datos adicionales.

Para tomar en cuenta la información adicional disponible del proceso de perforación, la salida del detector de punto de cambio puede alimentarse dentro de un software de análisis adicional para fusionarse con la salida del detector de punto de cambio con tal información adicional . Por ejemplo, la salida del detector de punto de cambio puede ser una entrada para una Red de Creencia Bayesiana utilizada para combinar esa salida con la detección de cambios en el estado de la plataforma de perforación, es decir, el estado actual de la plataforma de perforación.

La Figura 12 es una ilustración tipo flujo del detector de punto de cambio para analizar un proceso de perforación automatizado en donde la salida de flujo menos la entrada de flujo, llamado flujo delta, y el volumen del depósito se analizan probabilísticamente para identificar puntos de cambio, de conformidad con una modalidad de la presente invención. Como se ilustra en la Figura 12, los datos 305 de volumen del depósito y los datos 310 de flujo delta se detectan durante un proceso de perforación automatizado. En una modalidad de la presente invención, los detectores 901a y 901b de punto de cambio pueden aplicarse en tanto los datos 305 de volumen del depósito como en los datos 310 de flujo delta.

Como se describe antes, por ejemplo, junto con las Figuras 6 y 7, en una modalidad de la presente invención, los datos 305 de volumen del depósito y los datos 310 de flujo delta pueden romperse en segmentos homogéneos en tiempo real. Un primer detector 901a de punto de cambio asociado con los datos 305 de volumen del depósito puede analizar los datos de volumen 305 del depósito y a partir de las comparaciones con segmentos previos puede detectar cuándo uno de los segmentos homogéneos de los datos entrantes no tiene el gradiente positivo, por ejemplo, el detector 901a de punto de cambio puede detectar un modelo de etapas o una rampa con gradiente negativo. De manera similar, un segundo detector 901b de punto de cambio asociado con los datos 310 de flujo delta puede analizar los datos 305 de volumen de depósito y a partir de las com paraciones con segmentos previos puede detectar cuándo uno de los segmentos homogéneos de los datos entrantes no tiene u n gradiente positivo, por ejemplo, el detector 901 b puede detectar un modelo de etapas o una rampa con un gradiente negativo.

De conformidad con algunas modalidades de la presente invención , cada uno de la pluralidad de detectores 901 de punto de cambio puede procesar para los segmentos con gradiente positivo, la probabilidad de que el volumen de flujo de entrada sea mayor que el volumen T de umbral. En la Figura 1 2, el volumen es un área debajo de la rampa 323 de flujo delta y la altura 326 vertical de las rampas de volumen del depósito. Cada detector 901 de punto de cambio puede calcular la probabilidad general p(vol>T) como una suma ponderada de probabilidades de todas las hipótesis de segmentaciones que tiene bajo su consideración .

Las dos probabilidades continuas p(vol>T) 121 a y 1 21 b se pueden ingresar dentro de una BBN 1 23, específicamente dentro de un nodo 1 31 de ganancia de depósito y un nodo 1 33 de flujo en exceso. En una modalidad de la presente invención, un nodo 135 de condición de flujo de pozo puede describir las probabilidades de condición de la existencia de más fluido que sale del orificio del pozo a ser perforado con el proceso de perforación automatizado que el que entra en el orificio del pozo. Tal condición que ocurre en el proceso de perforación puede provocar firmas de ganancia de depósito y de flujo en exceso en los canales superficiales. La salida 1 35 del nodo de flujo dél" pozo puede ser el resultado de un cambio en el proceso de perforación, es decir, un cambio reciente en el estado de la plataforma del pozo, nodo 1 37. Por ejemplo, el cálculo de fluido en el orificio del pozo puede no ser un estado estable debido a por ejemplo, el apagado/encendido de las bombas o el movimiento del tubo de perforación durante el proceso de perforación. Los cambios deliberados en el proceso de perforación, tal como tasas de bombeo de cambio, el movimiento del tubo de perforación, el cambio en la velocidad de perforación y/o sus similares pueden ser referidos como estados de la plataforma de perforación. La detección de un cambio en el estado de la plataforma de perforación se describe en la Patente de Estados Unidos de Norteamérica No. 7,128,167, System and Method for Rig State Detection, de Jonathan Dunlop, et.al., emitida el 31 de octubre de 2006.

En una modalidad de la presente invención, el detector 345 de estado de la plataforma de perforación puede acoplarse con el sistema de proceso de perforación. El detector 345 de estado de la plataforma de perforación puede recibir datos de los componentes del sistema de perforación, el orificio del pozo, la formación circundante y/o sus similares y puede introducir una probabilidad de un cambio reciente en el estado 137 de la plataforma de perforación en los detectores de punto de cambio. De esta forma, los detectores 901 de punto de cambio pueden determinar cuando el punto de cambio detectado resulta de un cambio reciente en el estado 137 de la plataforma de perforación. Por ejemplo, en la Figura 12, el detector de punto de cambio puede identificar cuándo el nodo 135 de flujo de pozo puede ser provocado por un cambio reciente en el estado 137 de la plataforma de perforación.

Como se ilustra en la Figura 12, otra causa del flujo 135 del pozo puede ser un rebote 353. En una modalidad de la presente invención, el detector de punto de cambio puede ana lizar los datos 305 de volumen del depósito y los datos 310 de flujo delta para determinar los casos de un punto de cambio para determinar si la condición de flujo 1 35 del pozo ha ocurrido y puede utilizar la probabilidad de un cambio reciente en el estado 350 de la plataforma del pozo para determinar la existencia de un rebote 353.

En una modalidad de la presente invención , la determinación en línea del rebote 353 puede provocar una salida de una alarma para la intervención manual en el proceso de perforación, puede provocar que el procesador de control cambie el proceso de perforación automatizado y/o sus similares, por ejemplo, la detección de un rebote 353 puede ser reportada a una consola de control conectada con el procesador 96 central en la superficie. En ciertos aspectos, los datos concernientes al orificio del pozo, a la formación que rodea el orificio del pozo, tal como una formación permeable en el orificio abierto con una presión de poro mayor que ECD se puede introducir en el detector de punto de cambio y se puede permitir una mayor exactitud en la detección del rebote 353. En algunos aspectos de la presente invención, cuando el fluido se va a transferir hacia el depósito 78 de lodo activo, los datos referentes a la transferencia o adición 356 pueden ser provistos al detector de punto de cambio, ya que pueden provocar la ganancia del depósito 330 pero no el flujo 335 en exceso. En tales aspectos de la presente invención, al introducir la transferencia o adición 356 en los detectores de punto de cambio, se puede evitar la detección incorrecta del rebote 353.

En la Figura 12, los detectores 901 de punto de cambio son provistos con los datos no procesados y pueden utilizar el análisis de probabilidad Bayesiana o su similar para modelar los datos y determinar la existencia de un punto de cambio. La segmentación de los datos no procesados para el modelado flexible de los datos dentro de segmentos individuales, por ejemplo, como funciones lineales, cuadráticas o de otra regresión.

Cuando se sospecha de un rebote, se realiza una revisión de flujo, por lo cual, las bombas de lodo se detienen y cualquier flujo de salida posterior pueden confirmar definitivamente un rebote. Para controlar el rebote, la sarta de perforación se eleva hasta una junta de la herramienta justo sobre el piso de perforación y después unas válvulas, llamadas dispositivos anti-erupción se utilizan para cerrar el pozo. El flujo de entrada entonces circula a la superficie en forma segura antes de reanudar la perforación. Los pequeños flujos de entrada son generalmente más rápidos y más simples de controlar, de modo que la detección temprana y el apagado son extremadamente importantes. La automatización del proceso anterior puede reducir al m ínimo el tiempo no productivo.

Otros procesos en los que se puede aplicar la presente invención dentro de la industria de los hidrocarburos incluyen: atorado de tubos, pérdida de circulación, pegado-deslizamiento de la broca de perforación, boquillas tapadas de la broca de perforación, lavado de boquillas de la broca de perforación, orificio de mayor o menor tamaño, desgaste de la broca de perforación, pérdida de funcionamiento por lodo en el motor, fracturas en la formación inducidas por la perforación, hincham iento, limpieza deficiente del orificio, lavado de tubos, vibración destructiva, desviación accidental, generación de torceduras, control de trayectoria de los ensambles direccionables, optimización de tasa de penetración, diagnósticos de falla de herramientas y/o sus similares.

Con referencia ahora a un segundo uso ejemplificativo del detector 901 de punto de cambio, es decir su aplicación para optimizar la tasa de penetración en los procesos de perforación.

Se debe considerar otra vez la Figura 5, la cual ilustra los cambios en la respuesta de broca lineal de conformidad con un modelo de broca PDC, conforme avanza la operación de perforación desde una formación que tiene un grupo de características a otra. Como se describe antes, los puntos 509 de datos se encuentran en una línea en el espacio de tres dimensiones WOB-torque de broca-profundidad de corte. Y los tres puntos 511 de datos se encuentran en otra línea en ese espacio. Como se describe antes, el modelado en tiempo real de estos datos es un reto alrededor de los límites de la formación. Por lo tanto, en una modalidad, un detector 901 de punto de cambio se utiliza para determinar la respuesta lineal de la broca y los valores de parámetro que se pueden derivar de la misma. Con el uso del detector 901 de punto de cambio, una línea recta se ajusta a través del primer grupo 509 y una segunda línea recta se ajusta a través del segundo grupo 511, lo cual evita contaminar los cálculos para una formación con datos recolectados de otra, por ejemplo.

El proyectar el ajuste tri-dimensional sobre un plano de WOB-profundidad de corte proporciona una ecuación lineal que vincula a WPB; RPM y ROP. Esto se puede re-arreglar para ofrecer a ROP como una función de WOB y RPM, como se muestra por los contornos de la Figura 1 3. De este modo, para un par de WPB-RPM determinado, se puede esperar un ROP particular.

Los coeficientes del modelo de broca/roca permiten varias restricciones para el proceso de perforación a ser expresadas como un a función de WOB y De RPM y superpuestos en los contornos de ROP como se ilustra en la Figura 14.

La ROP a la cual se generan los cortes demasiado rápidos se deben limpiar del anillo 141 .

El WOB que generará un torque excesivo para la propulsión superior 143.

El WOB que generará un torque excesivo para el tubo de perforación 144.

El WOB que excede la especificación de la broca de perforación para un peso máximo en la broca 145.

El RPM que provoca vibración excesiva en la torre de perforación .

La región 1 49 por debajo de estas restricciones es una capacidad operativa segura. El WPB y RPM que generan el máximo ROP dentro de esta capacidad operativa segura pueden ser buscados y comunicados al operador. En forma alternativa, el WOB y RPM pueden pasarse automáticamente a un auto-perforador o a un sistema de control en la superficie.

La exam inación de los límites de la ventana 149 operativa segura - revelan que la ROP más alta dentro de la ventana operativa segura se puede encontrar en la intersección del esquema 141 de limpieza de orificio y en el esquema 143 de torque de propulsión superior, referidos aquí como los parámetros 151 óptimos. Para no confundir el ejemplo, el RPM y WOB actuales de la operación de perforación, que están ubicados a 80 rpm y a 15 klbf (153), respectivamente, con un ROP de aproximadamente 5.40 metros/hora. El ROP en la combinación 151 de parámetro óptima, por otra parte, es de aproximadamente 90. De este modo, un operador que incrementa RPM y WOB en la dirección de los parámetros óptimos mejorará el ROP. En una modalidad preferida, un optimizador de ROP sugiere la combinación intermedia de RPM y WPB, por ejemplo, la combinación de parámetro de aproximadamente 1/? la distancia 155 entre la combinación 153 de parámetro actual y la combinación 151 óptima.

Los datos que definen los contornos de ROP y los parámetros para la ventana operativa segura se reportan continuamente desde los sensores al aparato de perforación. Estos sensores pueden estar ubicados en la superficie o en la sarta de perforación. Cuando se ubican en la superficie, puede ser necesario cierto filtrado y pre-procesamiento para trasladar los valores medidos a los valores reales correspondientes encontrados por la broca de perforación y por la sarta de perforación.

La corriente continua de datos se modela con el uso del modelo PDC de la Figura 5. Conforme llegan nuevos datos, el mejor ajuste para los puntos de datos puede cambiar un poco y puede requerir ajustes mínimos en el modelo utilizado para determinar los contornos de ROP. Cuando se encuentran nuevas formaciones, se pueden esperar cambios abruptos. El detector 901 de punto de cambio se utiliza para segmentar los datos entrantes para permitir los cambios en el modelo utilizado para calcular los contornos de ROP.

La Figura 15 es una interfaz 157 gráfica del usuario de un optimizador ROP que utiliza el detector 901 de punto de cambio para determinar los modelos de segmentación para el modelo PDC, los contornos de ROP que se pueden derivar del mismo, la capacidad operativa segura y los parámetros de WOB y RPM recomendados. Cuatro ventanas 161 trazan el WOB, el torque, ROP y RPM, respectivamente, contra un índice de profundidad. En otra ventana 163, la profundidad de corte se traza contra el WOB. En otra ventana 165, el torque se traza contra el WOB. Por último, el torque se traza contra la profundidad de corte en otra ventana 167.

Los datos se segmentan con el uso del detector 901 de punto de cambio y se ajustan dentro de los modelos lineales apropiados correspondientes a cada segmento en la manera antes descrita. Los diferentes colores ilustrados en las diferentes gráficas 161 a la 167 representan diferentes segmentos, respectivamente. Al examinar los trazos contra el índice de profundidad de las gráficas 161 se podrá apreciar, que en este ejemplo, el azul representa el primer segmento, el rojo el segundo y el verde el segmento actual. Como se podrá apreciar de la profundidad de corte contra WOB en la gráfica 163, la relación lineal esperada entre estos desde el modelo PDC ha cambiado dramáticamente en el curso de la operación de perforación correspondiente a los puntos de datos trazados en la Figura 15.

La capacidad operativa segura y la ventana 169 de los contornos de perforación contienen un despliegue de la capacidad 149 operativa segura, los parámetros 153 actuales, los parámetros 151 óptimos y los parámetros 155 recomendados correspondientes al modelo de segmentación actual.

La interfaz 157 gráfica del usuario se puede reportar en una consola de control conectada con el procesador 96 central en la superficie.

La Figura 16 es un diagrama de flujo que ilustra la operación del detector de punto de cambio para determinar los parámetros recomendados en un optimizador de ROP, el cual ilustra la operación conforme se reciben nuevos datos de perforación en tiempo real. Primero, los datos de perforación se segmentan con el uso de un detector 901 de punto de cambio, etapa 171, en la manera antes descrita. La segmentación divide los datos en segmentos homogéneos y asocia los modelos para ajusfarlos en los datos en el segmento. De este modo, en un momento determinado, se encuentra una mejor segmentación. La mejor segmentación también tiene un segmento actual que corresponde a los datos de perforación recién llegados. El ajuste de datos se realiza en tiempo real, lo cual ajusta los modelos para tomar en cuenta los datos recién llegados.

Al haber determinado la mejor segmentación y los modelos para el segmento actual, esos modelos se utilizan para determinar los contornos ROP correspondientes al ajuste del modelo PDC con los puntos de datos en el segmento actual y la capacidad operativa segura correspondiente a las restricciones de perforación correspondientes al segmento actual, etapa 173.

Los contornos de ROP y la capacidad operativa segura se utilizan para determinar el contorno ROP óptimo dentro de la capacidad operativa segura y el WOB y RP que corresponden al contorno ROP óptimo, etapa 175.

Un motor de lodo o turbina algunas veces se añade al ensamble 56 en el agujero del fondo, el cual convierte la energía hidráulica del lodo en energía mecánica rotativa. Con tal ensamble, la RPM de la broca es una función de la RPM de la superficie y la tasa de flujo del lodo, y en consecuencia, el ROP óptimo es una función de RPM superficial, del WOB y de la tasa de flujo; el algoritmo correspondiente por lo tanto, sugiere estos tres parámetros de perforación al operador. La relación entre la tasa de flujo y el RPM de la flecha del motor/turbina se establece por experimentación y está publicada por la mayoría de los proveedores. En forma alternativa, al medir la velocidad del rotor en el fondo del pozo, esta relación puede ser inferida en tiempo real. Dadas cualquiera de estas relaciones, el algoritmo anterior se puede extender para proporcionar una ecuación de ROP como una función de la RPM superficial, el WOB y la tasa de flujo. Algunas restricciones útiles que se pueden añadir son las siguientes: * La tasa de flujo que provoca que la presión del lodo en el anillo caiga por debajo de un valor determinado, lo cual puede provocar que el orificio del pozo se colapse o que los fluidos de formación entren en el orificio del pozo y provoquen un rebote.

La tasa de flujo que provoca que la presión del lodo en el anillo exceda un valor determinado, lo cual puede provocar que el orificio del pozo se fracture.

* La salida de energía mecánica del motor en donde existe el riesgo de suspensión del motor (referencia Walter Aldred et.al., Optimized Drilling with Positive Displacement Drilling Motors, Patente de Estados Unidos de Norteamérica 5,368,108 (noviembre 29, 1994) y Demosthenis Pafitis, Method for Evaluating the Power Output of a Drilling Motor under Downhole Conditions, Patente de Estados Unidos de Norteamérica 6,019,180 (febrero 1, 2000).

Se proporciona un nuevo grupo que parámetros de perforación nuevos, por ejemplo, RPM y WOB, que mueven los parámetros actuales hacia los parámetros óptimos, etapa 177, ya sea a un operador humano o a un aparato de perforación automatizado.

La tecnología antes descrita para optimizar la tasa de penetración se puede aplicar en otras estructuras y parámetros. En una modalidad alternativa, la técnica se aplica en brocas de cono giratorio con el uso de los modelos apropiados para modelar la respuesta de perforación de una broca de cono giratorio. En otras modalidades alternativas, los mecanismos antes descritos se pueden aplicar en procesos de perforación que incluyen estructuras de corte adicionales para la broca, tales como escariadores, sub-escariadores o abridores de orificio al incluir una medición del fondo del pozo de WOB y de torque detrás de la broca de perforación. En una alternativa para esa modalidad, se incluye un segundo grupo de mediciones detrás de la estructura de corte adicional.

En otra modalidad alternativa, un modelo de desgaste de broca se puede añadir para permitir que la broca alcance un punto de obturación sin desconectar para una nueva broca.

Con referencia ahora a un tercer ejemplo del uso del detector 901 de punto de cambio en el escenario de la automatización industrial, a saber, en la perforación direccional de pozos en formaciones subterráneas objetivo. El cálculo de la curvatura del orificio del pozo (también conocido como "gravedad de desviación" ("DLS")) y la dirección (también conocida como "orientación") son muy útiles en el campo de la perforación direccionada . El operador de perforación utiliza la curvatura y la dirección para pronosticar si se intersecará con un objetivo En una modalidad de l a invención , los cálculos de dirección y de curvatura son provistos en forma continua durante una operación de perforación dentro del orden de cada 1 5 cm para permitir al operador corregir la operación de perforación cuando el orificio del pozo se desvía fuera del plano. La perforación direccionada tiene la capacidad de evaluar el funcionamiento de la herramienta de deflexión con el uso de una curvatura de mayor resolución y los cálculos de dirección.

La curvatura y la dirección se pueden utilizar para determinar los efectos de la formación en la perforación direccionada. En particular, cuando el detector de punto de cambio indica un punto de cambio en el límite del lecho de la formación, la nueva formación tendrá una tendencia direccional diferente de la formación previa. La curvatura y dirección resultantes se pueden utilizar para estudiar y evaluar los efectos de los parámetros impulsores en la superficie, tal como el peso en la broca y el rpm en el funcionamiento direccional. U na explicación detallada sobre la forma en que las herramientas de deflexión desvían un pozo se puede utilizar para configurar herramientas futuras. Por último, la curvatura" continua y la dirección de curvatura se pueden utilizar en sistemas de control de perforación direccional semi-autónomos o autónomos.

La Figura 1 7 es una gráfica tri-dimensional que ilustra el azimut y la inclinación del orificio del pozo a través de un espacio tri-dimensional e n dos diferentes ubicaciones. El azimut 1 81 a y 181 b en la ubicación es la dirección de orientación de un orificio de pozo 46 según se mide por una inspección direccional. El azim ut 1 81 a usualmente se especifica en grados con respecto al polo norte geográfico o magnético. La inclinación 1 83a y 1 84b en la ubicación es la desviación desde la vertical , sin considerar la dirección de orientación expresada en grados. La inclinación se mide inicialmente con un mecanismo de péndulo, y se confirma con acelerómetros o giroscopios.

La Figura 18 es un diagrama de flujo que ilustra el uso de un detector de punto de cambio para determinar los cálculos en tiempo real para la gravedad de desviación y la orientación desde el azimut y los datos de inclinación recolectados durante una operación de perforación . Las mediciones de inclinación y azimut continuas recibidas desde los sensores en el equipo de perforación se procesan por el sistema de detección de punto de cambio con el uso de un modelo lineal general (detector de punto de cambio) . El detector de punto de cambio segmenta los datos en una pluralidad de segmentaciones y los modelos de segmento asociados como se describe antes, etapa 1 84, lo que resulta en una segmentación por ejemplo, como se muestra en la Figura 9.

El etapa 184 de segmentación resulta en un número de diferentes segmentaciones de los datos de entrada de azimut e inclinación . Cada uno está asociada con una partícula en un árbol terciario, como se ilustra en la Figura 7 y tiene asociado con el mismo una lista de segmentos y de modelos correspondientes, por ejemplo, rampas y etapas. Estos modelos de segmento se utilizan para calcular la inclinación y el azimut en la ubicación de perforación actual, etapa 185. De este modo, mejor que aceptar los valores del sensor para el azimut y la inclinación, estos valores del sensor se utilizan para ajustar los modelos a ser considerados por el etapa 184 de segmentación, los valores de azimut e inclinación utilizados para calcular la gravedad de desviación y la orientación son los valores calculados obtenidos con el uso de los modelos de segmentación. Los valores de azimut y de inclinación se calculan para cada segmentación activa.

Para calcular los valores de azimut e inclinación en una ubicación de profundidad MD2, con el uso de la segmentación p, se utiliza la siguiente fórmula: (ípLS, = ACOS(COS(I2 - ñ)- SIN(H)* ?(?2)· (l .0 - COS(A2 - ??))(???> - MDÍ)) (í TFf = ACOSfCOSQÍ) * y - COS(J2)y(SINn) * SW(ACO$(y)f) En donde: 11 e 12 son los valores de Inclinación computados en el MD1 de punto de cambio empezando el segmento al cual pertenece la ubicación MD2 de profundidad particular y la ubicación MD2 de profundidad particular con el uso del modelo de inclinación asociado con el segmento al cual pertenece la ubicación MD2 de perforación particular, respectivamente.

A1 y A2 son los valores de azimut computados en un punto de cambio MD1 empezando el segmento al cual pertenece la ubicación MD2 de perforación particular, y la ubicación MD2 de profundidad particular con el uso del modelo de inclinación asociado con el segmento al cual pertenece la ubicación MD2 de perforación particular, respectivamente.

DLSp es la gravedad de desviación en MD2 computada con la segmentación p; y GTFP es la orientación de MD1 computada con la segmento p.

Los promedios ponderados entonces se calculan desde los valores calculados por segmentación para la gravedad de desviación y la orientación, etapa 189, con el uso de las siguientes fórmulas: en donde Segmentaciones es el grupo de todas las segmentaciones activas.

PonderaciónP es la ponderación asociada con la segmentación p particular.

Los valores de gravedad de desviación ("DLS") y la orientación ("TF") resultantes entonces se reportan al operador de dirección quien puede utilizar estos valores para evaluar el efecto de los parámetros impulsados desde la superficie tal como peso en broca y el RPM en el proceso de perforación direccional, etapa 191. El operador puede entonces ajustar estos parámetros para mejorar la trayectoria del orificio del pozo con respecto a un objetivo deseado. En forma alternativa, los valores de gravedad de desviación ("DLS") y de orientación ("TF") resultantes se introducen dentro de un sistema de perforación automatizado que ajusta automáticamente los parámetros impulsados desde la superficie con base en estos valores para mejorar la trayectoria del orificio del pozo con respecto al objetivo deseado. Los valores de gravedad de desviación ("DLS") y de orientación ("TF") resultantes se pueden reportar a una consola de control conectada con el procesador 96 central en la superficie.

A partir de lo anterior, se puede apreciar que la tecnología presentada aquí proporciona un mecanismo para la determinación en tiempo real o casi en tiempo real de los cambios en los procesos industriales en una manera que permite a los operadores de tales procesos, los operadores pueden ser controladores, procesadores, impulsores, sistemas de control y/o sus similares para tomar nota de/eventos de defectos durante la operación de un proceso asociado con hidrocarburos, puede tomar acciones correctivas de ser necesario, cambiar la operación del procedimiento cuando sea deseado y/u operar en forma óptima los procesos a la luz de los cambios en el ambiente operativo, el estado del sistema que lleva a cabo el procedimiento y/o sus similares. La tecnología descrita proporciona un mecanismo que es tolerante al ruido, que se puede aplicar fácilmente en una variedad de procesos asociados con los hidrocarburos, y que no es computacionalmente costoso.

Las soluciones presentadas pueden utilizarse para recomendar las acciones a los operadores de los procesos industriales o como entradas en sistemas de automatización de procesos. Aunque las técnicas se describen aquí principalmente dentro del contexto de exploración de recursos de hidrocarburos subterráneos mediante perforación , las técnicas se pueden aplicar en otros procesos relacionados con los hidrocarburos, por ejemplo, la exploración de agua , transporte de hidrocarburos, modelado de datos de producción de pozos de hidrocarburos y/o sus similares.

En la descripción anterior, con el propósito de ilustrar, se describieron varios métodos y/o procedimientos en un orden particular. Se debe apreciar que en modalidades alternativas, los métodos y/o procedimientos se pueden llevar a cabo en un orden diferente al descrito.

Se deber apreciar que los métodos antes descritos se pueden llevar a cabo por componentes de hardware y/o se pueden incorporar en secuencias de instrucciones ejecutables por máquina, que se pueden utilizar para provocar que una máquina, tal como un procesador de propósitos generales o propósitos especiales o circuitos lógicos programados con las instrucciones, lleven a cabo tales métodos. Las instrucciones legibles por máquina se pueden almacenar en uno o más medios legibles por máquina, tal como CD-ROM , u otro tipo de discos ópticos, discos flexibles, ROM, RAM; EPROM, EEPROM, tarjetas magnéticas u ópticas, memoria flash , u otros tipos de medios legibles por máquina apropiados para almacenar instrucciones electrónicas. Solamente como ejemplo, algunas modalidades de la invención proporcionan programas de software, que se pueden ejecutar en una o más computadoras, para realizar los métodos y/o los procedimientos aqu í descritos. En modalidades particulares, por ejemplo, puede haber una pluralidad de componentes de software configurados para ejecutar en diferentes dispositivos de hardware. En forma alternativa, los métodos se pueden realizar por una combinación de hardware y de software.

Por lo tanto, aunque la descripción detallada de una o más modalidades de la invención han sido provista, varias alternativas, modificaciones y equivalentes serán evidentes para las personas experimentadas en la técnica sin apartarse del espíritu de la invención. Además, excepto en donde se exprese claramente o se exprese lo contrario, se debe suponer que las características, dispositivos y/o componentes de las diferentes modalidades se pueden sustituir y/o combinar. De este modo, la descripción anterior no debe ser considerada como limitante del alcance de la invención, el cual se define por las reivindicaciones anexas.

Claims

REIVIN DICAC ION ES

1 . Un método para automatizar o automatizar parcialmente un proceso en la industria de los hidrocarburos, en donde el proceso industrial se somete a un cambio en una o más condiciones operativas, y puede ser controlado por al menos un parámetro y se monitorea por a l menos un sensor que proporciona una corriente de datos de entrada , caracterizado porque comprende: recibir una corriente de datos de entrada desde por lo menos un sensor; luego de recibir un nuevo articulo de datos desde la corriente de datos de entrada, utilizar un procesador para postular que esa corriente de datos está segmentada de acuerdo con una pluralidad de posibles segmentaciones, en donde cada una de la pluralidad de posibles segmentaciones comprende una pluralidad de segmentos divididos por uno o más puntos de cambio, y en donde los puntos de cambio son indicativos de un cambio en la por lo menos una o más condiciones operativas; evaluar cada una de la pluralidad de posibles segmentaciones al: ajustar las porciones de los datos de entrada correspondientes a cada segmento en la segmentación a ser evaluada con un modelo correspondiente a cada segmento en cada segmentación a ser evaluada; y determinar qué tan bien los modelos para los segmentos de la segmentación a ser evaluada se ajustan en las porciones de los datos de entrada correspondientes a cada segmento de la segmentación a ser evaluada ; generar una salida desde por lo menos una de la pluralidad de posibles segmentaciones y los modelos correspondientes a los segmentos de por lo menos una de la pluralidad de posibles segmentaciones; y utilizar la salida para controlar por lo menos un parámetro del proceso industrial .

2. El método de conformidad con la reivindicación 1 , caracterizado porque además comprende: remover periódicamente de las segmentaciones de consideración que tienen resultados de evaluación indicativos de un ajuste deficiente de modelo de los modelos correspondientes a los segmentos de la segmentación.

3. El método de conformidad con la reivindicación 2, caracterizado porque además comprende: luego de recibir datos adicionales en la corriente de datos de entrada , solamente considerar como las posibles segmentaciones cualquier segmentación que permanezca después de removerla de consideración de segmentaciones que tienen resultados de evaluación indicativos de un ajuste deficiente de modelo.

4. El método de conformidad con la reivindicación 1 , caracterizado porque los modelos se seleccionan de funciones de etapa y funciones de rampa .

5. El -método de conformidad con la reivindicación 1 , caracterizado porq ue el etapa de evaluar cada una de la pluralidad de posibles segmentaciones comprende utilizar la Selección de Modelo Bayesiano para asignar ponderaciones a cada segmento en cada segmentación y en donde la ponderación asociada con cada segmento es una medición de exactitud de los modelos correspondientes al ajuste de segmento para los datos asociados con el segmento.

6. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el etapa de ajustar porciones de los datos de entrada correspondientes a cada segmento en la segmentación a ser evaluada se realiza con una regresión lineal.

7. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende: crear una estructura de árbol que tiene nodos que representan partículas correspondientes a las segmentaciones particulares, en donde en el índice i, un grupo de partículas (partículas padre), cada una correspondiente a una segmentación particular, se mantiene activa; y para cada nuevo artículo de datos recibido desde la corriente de datos de entrada en el índice i+1, crear una pluralidad de nodos hijo para cada nodo de partícula padre activa de nodo, cada nodo hijo corresponde a una continuación del segmento al cual corresponde el nodo de partícula padre o corresponde a un inicio de un nuevo segmento con un nuevo modelo.

8. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende: representar cada posible segmentación para n puntos de datos como una pluralidad de partículas, en donde el paso de remover comprende remover las partículas de consideración que representan segmentaciones de ajuste deficiente.

9. El método de conformidad con la reivindicación 8, caracterizado porque además comprende: luego de recibir un punto (n + 1 ) de datos adicional en los datos de entrada , generar partículas adicionales como partículas hijo desde cad a partícula activa y correspondiente a cada nueva posible segmentación que involucra al nuevo punto de datos.

1 0. El método de conformidad con la reivindicación 1 , caracterizado porque el paso de utilizar la salida para controlar por l o menos un parámetro del proceso industrial comprende: indicar a un controlador de por lo menos un parámetro de que probablemente ha ocurrido un cambio en la condición operativa; y ajusfar el por lo menos un parámetro en respuesta a la indicación de que ha ocurrido un probable cambio en la condición operativa .

1 1 . El método de conformidad con la reivindicación 1 , caracterizado porque generar una salida desde por lo menos una de la pluralidad de posibles segmentaciones y de los modelos correspondientes a los segmentos de por lo menos una de la pluralidad de posibles segmentaciones comprende: computar una probabilidad de que ha ocurrido una primera condición; alimentar la probabilidad de que ha ocurrido la primera condición dentro de un motor de inferencia ; operar el motor de inferencia para determinar si ha ocurrido un primer evento.

12. El método de conformidad con la reivindicación 1 1 , caracterizado porque computar una probabilidad de que ha ocurrido una primera condición comprende computar un valor como una función de los modelos correspondientes a los segmentos de cada segmentación bajo consideración, comparar ese valor con una condición de umbral, y declarar que la probabilidad de que haya ocurrido una primera condición como una suma ponderada de probabilidades asociadas con cada segmentación para la cual el valor computado satisface la condición de umbral.

13. El método de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque además comprende: introducir por lo menos una probabilidad adicional de una segunda condición que ha ocurrido dentro del motor de inferencia; operar el motor de inferencia para determinar la probabilidad de que ha ocurrido un primer evento y un segundo evento, lo que provoca que ocurra la primera condición.

14. El método de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque la corriente de entrada comprende datos de volumen del depósito como una función de un índice de tiempo, el valor computado es el volumen del depósito y la primera condición es si el volumen del depósito excede un umbral determinado y la probabilidad de que los datos de volumen del depósito excedan un umbral y la segunda condición es un cambio en el estado de la plataforma de perforación y en donde el motor de inferencia es una Red de Creencia Bayesiana que modela la probabilidad de que ocurra un rebote con base en la probabilidad del volumen del depósito que excede un umbral determinado y la probabilidad de un cambio en el estado de la plataforma de perforación.

15. Un método para automatizar o automatizar parcialmente un proceso en la industria de los hidrocarburos, en donde el proceso de la industria de los hidrocarburos que se somete a un cambio en una o más condiciones operativas, se puede controlar por al menos un parámetro y se monitorea con al menos un sensor que proporciona la corriente de datos de entrada, caracterizado porque comprende: recibir una corriente de datos de entrada desde por lo menos un sensor; segmentar la corriente de datos de entrada recibida en segmentos de datos separados por puntos de cambio, en donde un segmento de la corriente de datos segmentada comprende una pluralidad de artículos de datos recibidos en forma consecutiva en la corriente de datos, y cada uno de os artículos de datos recibidos en el segmento cae dentro de uno de un grupo de modelos predeterminados, y en donde un punto de cambio para el segmento comprende un artículo de datos secuencial que cae fuera de uno del grupo de modelos predeterminados; generar una salida desde por lo menos uno de los segmentos de datos y los puntos de cambio; y utilizar la salida para controlar por lo menos un parámetro del proceso de la industria de los hidrocarburos.

16. El método de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque el grupo de modelos predeterminados comprende una función de etapa y una función de rampa.

17. Un sistema para automatizar o parcialmente automatizar un proceso en la industria de hidrocarburos, en donde el proceso de la industria de hidrocarburos se somete a un cambio en una o más condiciones operativas, y se puede controlar por al menos un parámetro y se monitorea por al menos un sensor que proporciona una corriente de datos de entrada, caracterizado porque comprende: un procesador configurado para recibir la corriente de datos de entrada desde por lo menos un sensor; un software configurado para segmentar la corriente de datos de entrada recibida en segmentos de datos separados por puntos de cambio, en donde un segmento de la corriente de datos segmentada comprende una primera secuencia de artículos de datos recibidos en forma consecutiva en la corriente de datos y cada uno de los artículos de datos recibidos en forma consecutiva en el segmento cae dentro de uno de un grupo de modelos predeterminados y en donde un punto de cambio para el segmento comprende un artículo de datos secuencial que cae fuera de uno del grupo de modelos predeterminados; una salida para emitir señales indicativas de por lo menos uno de los segmentos de datos y los puntos de cambio para controlar por lo menos un parámetro del proceso de la industria de los hidrocarburos.

18. Un método para operar un aparato de perforación automatizado, caracterizado porque comprende: recibir una medición indicativa de la profundidad de corte; recibir mediciones de peso en la broca y de la velocidad de rotación de la broca de perforación; determinar una relación funcional entre la tasa de penetración y el peso en la broca; a partir de la relación funcional entre la profundidad de corte y el peso en la broca, determinar una segunda relación funcional que define la tasa de penetración como una función de la velocidad de rotación de la broca de perforación y del peso en la broca; determinar las restricciones operativas que definen una capacidad operativa segura como una función de la velocidad de rotación de la broca de perforación y del peso en la broca; determinar los parámetros de velocidad de rotación y del peso en la broca que proporcionan una ubicación de tasa de penetración óptima dentro de la capacidad operativa segura; y emitir una combinación de velocidad de rotación de la broca de perforación y el peso en la broca para mover los parámetros de la velocidad de rotación de la broca de perforación y el peso en la broca hacia la ubicación de tasa de penetración óptima.

19. El método para operar un aparato de perforación automatizado de conformidad con la reivindicación 18, caracterizado porque además comprende: luego de recibir mediciones adicionales de profundidad de corte, peso en la broca y velocidad de rotación de la broca de perforación, actualizar la relación funcional entre la profundidad de corte y el peso en la broca y la segunda relación funcional que define la tasa de penetración como una función de la velocidad de rotación de la broca de perforación y el peso en la broca y las restricciones operativas que definen la capacidad operativa segura.

20. El método para operar un aparato de perforación automatizado de conformidad con la reivindicación 19, caracterizado porque el paso de actualizar la relación funcional que define la tasa de penetración como una función de la velocidad de rotación de la broca de perforación y del peso en la broca comprende: postular que las corrientes de datos se segmentan de conformidad con una pluralidad de posibles segmentos divididos por puntos de cambio, cada uno indicativo de un cambio en la condición operativa; evaluar cada segmentación al: ajusfar los datos de corriente de entrada correspondientes a cada segmento en la segmentación con un modelo correspondiente a cada segmento en la segmentación; y evaluar las segmentaciones al determinar qué tan bien los modelos para los segmentos de cada segmentación ajustan los datos de entrada correspondientes a cada segmento de cada segmentación; y utilizar por lo menos una de las segmentaciones más probables y los modelos correspondientes a los segmentos de por lo menos una de las segmentaciones más probables para determinar la relación funcional entre la profundidad de corte y el peso en la broca y la segunda relación funcional define la tasa de penetración como una función de la velocidad de rotación de la broca y el peso en la broca y las restricciones operativas definen la capacidad operativa segura.

21. El método para operar un aparato de perforación automatizado de conformidad con la reivindicación 20, caracterizado porque además comprende: retirar de la consideración cualquier segmentación que tenga baja prioridad de proporcionar un modelado firme de las corrientes de datos.

22. El método para operar un aparato de perforación automatizado de conformidad con la reivindicación 20, caracterizado porque además comprende: luego de recibir un punto de datos adicional, postular otras segmentaciones con base en las segmentaciones actualmente activas y las posibles segmentaciones alternativas que se derivan de las segmentaciones activas, en donde para cada segmentación activa, las posibles segmentaciones alternativas representan una continuación de cada segmentación activa y las nuevas segmentaciones representan modelos alternativos para el punto de datos adicional recibido.

23. Un método para operar un proceso industrial automatizado que tiene un objetivo de funcionamiento deseado y por lo menos un parámetro que se puede controlar y por lo menos un sensor que mide una propiedad útil para determinar una relación funcional entre el objetivo de funcionamiento deseado y por lo menos un parámetro que se puede controlar, en donde el proceso industrial se somete a por lo menos una restricción dinámica, caracterizado porque comprende: recibir datos de medición desde por lo menos un sensor; modelar los datos de medición recibidos para determinar una relación funcional entre el objetivo de funcionamiento deseado y el parámetro que se puede controlar; modelar por lo menos una restricción dinámica con base en los datos de medición recibidos; y utilizar la relación funcional entre el objetivo de funcionamiento deseado y por lo menos una restricción dinámica con el fin de determinar un parámetro sugerido que ajusta el por lo menos un parámetro que se puede controlar, de modo que de conformidad con la relación funcional determinada entre el por lo menos un parámetro que se puede controlar y el objetivo de funcionamiento deseado se alcanzará el funcionamiento mejorado esperado con el uso del ajuste del parámetro sugerido mientras opera dentro de la por lo menos una restricción dinámica.

24. El método para operar un proceso industrial automatizado de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque además comprende: postular que los datos de medición están segmentados de conformidad con una pluralidad de posibles segmentos divididos por puntos de cambio, cada uno indicativo de un cambio en la condición operativa; evaluar cada segmentación al: ajusfar los datos de medición correspondientes a cada segmento en la segmentación con un modelo correspondiente a cada segmento en la segmentación; y utilizar por lo menos una de las segmentaciones más probables y los modelos correspondientes a los segmentos en por lo menos una de las segmentaciones más probables para determinar la relación funcional entre el objetivo de funcionamiento deseado y el por lo menos un parámetro que se puede controlar, y la por lo menos una restricción dinámica.

25. El método para automatizar un proceso industrial de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque la corriente de datos de entrada incluye el azimut y la inclinación indicados por la profundidad, el método está caracterizado porque comprende: en donde el paso de segmentación comprende segmentar los datos de azimut y de inclinación en una pluralidad de segmentos, cada uno tiene modelos asociados con el mismo para computar el azimut y la inclinación como una función de la profundidad; el método también comprende asociar ponderaciones con cada segmentación, en donde las ponderaciones son indicativas de qué tan bien los modelos de la segmentación se ajustan en la corriente de datos; en donde utilizar la por lo menos una de las segmentaciones comprende: para todas las segmentaciones activas con el uso de los modelos asociados con el segmento correspondiente a la profundidad para computar los valores de azimut y de inclinación; utilizar los valores de inclinación y azimut computados para computar la gravedad de desviación y la orientación; y computar el promedio ponderado para cada una de las computaciones de gravedad de desviación y de la orientación a partir de los valores calculados de gravedad de desviación y de orientación para cada segmentación; y proporcionar un promedio ponderado de la gravedad de desviación y de la orientación a un operador humano o a un controlador de perforación automatizado.

26. El método para automatizar un proceso industrial de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque cada segmento se define por un primer punto de cambio ( D1) y un segundo punto de cambio o la ubicación de profundidad actual (MD2); en donde la gravedad de desviación para una ubicación de profundidad particular (MD2) y una segmentación p particular se computan con el uso de la fórmula: ()DL<ÍP = Acos(cos(n -n)- SIN(J\)* siN(ny (i .o - cos(.a - A\))/(MD2 - MD\)) (2)y~CO$(A2-Aiy$nJ{I2)*$IN(n) (fien?, = ACOs(cos(ny y - cos(n))/(siN(n) * w(ACO$(/fi) En donde: 11 e 12 son los valores de inclinación computados en el MD1 de punto de cambio empezando el segmento al cual pertenece la ubicación MD2 de profundidad particular y la ubicación MD2 de profundidad particular con el uso del modelo de inclinación asociado con el segmento al cual pertenece la ubicación MD2 de perforación particular, respectivamente. A1 y A2 son los valores de azimut computados en un punto de cambio MD1 empezando el segmento al cual pertenece la ubicación D2 de perforación particular, y la ubicación MD2 de profundidad particular con el uso del modelo de inclinación asociado con el segmento al cual pertenece la ubicación MD2 de perforación particular, respectivamente. DLSp es la gravedad de desviación en MD2 computada con la segmentación p; y GTFp es la orientación de MD1 computada con la segmento p; y los promedios ponderados para la gravedad de desviación y la orientación se computan con el uso de las ponderaciones asociadas con cada segmentación, con el uso de las siguientes fórmulas: DLS= ?DLSr*Weightr ( ?SIN(TFpyiVelghtp) ?COS(rFpyWeig tf en donde Segmentaciones es el grupo de todas las segmentaciones activas y la PonderaciónP es la ponderación asociada con la segmentación p particular.

27. Un sistema de control para la industria de hidrocarburos que tiene por lo menos un sensor y por lo menos un parámetro que se puede controlar, en donde el sensor produce una corriente de datos de entrada indicativa de las condiciones operativas encontradas por una pieza controlable del equipo, caracterizado porque comprende: un procesador con una conexión de comunicaciones para recibir la corriente de datos de entrada; un sistema de almacenamiento que comprende instrucciones ejecutables por un procesador que comprende instrucciones para provocar que el procesador: luego de recibir un nuevo artículo de datos desde la corriente de datos de entrada; postule que la corriente de datos sea segmentada de acuerdo con una pluralidad de posibles segmentaciones, cada una comprende una pluralidad de segmentos divididos por puntos- de cambio, cada punto de cambio es indicativo de un cambio en la condición operativa; evalúe cada segmentación al: ajustar los datos de corriente de datos correspondiente a cada segmento en la segmentación con un modelo correspondiente a cada segmento en la segmentación; y evaluar las segmentaciones al determinar qué tan bien los modelos para los segmentos de cada segmentación ajustan los datos de entrada correspondientes a cada segmento de cada segmentación; y utilizar por lo menos una de las segmentaciones y los modelos correspondientes a los segmentos de por lo menos una de las segmentaciones como una entrada para un programa de control que controla por lo menos un parámetro del proceso en la industria de los hidrocarburos.

28. El sistema de control de conformidad con la reivindicación 27, caracterizado porque las instrucciones ejecutables por el procesador también comprenden instrucciones para provocar que el procesador: remueva periódicamente de las segmentaciones de consideración que tienen resultados de evaluación indicativos de un ajuste deficiente de modelo de los modelos correspondientes a los segmentos de la segmentación; y luego de recibir datos adicionales en la corriente de datos solamente considerar otras segmentaciones con base en las segmentaciones que permanecen después de remover de las segmentaciones de consideración que tienen resultados de evaluación indicativos de un ajuste deficiente de modelo. ' "

29. El sistema de control de conformidad con la reivindicación 27, caracterizado porque los modelos se seleccionan de las funciones de etapa y las funciones de rampa .

30. El sistema de control de conformidad con la reivindicación 27 , caracterizado porque las instrucciones para evaluar cada segmentación provocan que el procesador lleve a cabo una Selección de Modelo Bayesiano para asignar ponderaciones a cada segmento en cad a segmentación , en donde la ponderación asociada con cada segmento es una medición exacta de los modelos correspondientes al ajuste del segmento en los datos asociados con el segmento.

31 . El sistema de control de conformidad con la reivindicación 27, caracterizado porque ajustar los datos de la corriente de datos de entrad a correspondientes a cada segmento en la segmentación se realiza con el uso de una regresión lineal .

32. El sistema de control de conformidad con la reivindicación 27 , caracterizado porque las instrucciones ejecutables por el procesador también comprenden instrucciones para provocar que el procesador: genere una estructura de árbol que tiene nodos que representan partículas correspondientes a las segmentaciones particulares; para en el índice ¡, mantener activo un grupo de partículas (partículas padre), cada uno correspondiente a una segmentación particular: para cada nuevo artículo de datos recibido desde la corriente de datos de entrada en el índice i+1 , crear una pluralidad de nodos hijo en cada nodo de partícula padre ácliva de nodo, cada nodo hijo corresponde a una continuación de un segmento al cual corresponde el nodo de partícula padre o a un comienzo de un nuevo segmento con un nuevo modelo

33. El sistema de control de conformidad con la reivindicación 27, caracterizado porque las instrucciones ejecutables por el procesador también comprenden instrucciones para provocar que el procesador: represente cada posible segmentación para n puntos de datos como una pluralidad de partículas; en donde el paso de remover comprende remover de las partículas de consideración las segmentaciones que representan un ajuste deficiente; y luego de recibir un punto (n + 1) de datos adicional generar partículas adicionales como partículas hijo desde cada partícula activa y correspondiente a cada nueva posible segmentación que involucra el nuevo punto de datos.

34. El sistema de control de conformidad con la reivindicación 27, caracterizado porque la instrucción para utilizar por lo menos una de las segmentaciones y los modelos correspondientes a los segmentos de por lo menos una de las segmentaciones para un programa de control que controla el por lo menos un parámetro del proceso en la industria de hidrocarburos comprende instrucciones para provocar que el procesador: indique a un controlador de por lo menos un parámetro que ha ocurrido un probable cambio en la condición operativa; y ajuste el por lo menos un parámetro en respuesta a la indicación de que ha ocurrido un cambio probable en la condición operativa.

35. El sistema de control de conformidad con la reivindicación 27, para automatizar un proceso en la industria de los hidrocarburos caracterizado porque las instrucciones para utilizar la por lo menos una de las segmentaciones y los modelos correspondientes a los segmentos de por lo menos una de las segmentaciones como una entrada para un programa de control que controla el por lo menos un parámetro del proceso en la industria de los hidrocarburos comprende instrucciones para provocar que el procesador: compute una probabilidad de que ha ocurrido una primera condición; alimente la probabilidad de que ha ocurrido una primera condición dentro de un motor de inferencia; y opere el motor de inferencia para determinar si ha ocurrido un primer evento.

36. El sistema de control de conformidad con la reivindicación 30, caracterizado porque las instrucciones para computar una probabilidad de que ha ocurrido una primera condición comprenden instrucciones para provocar que el procesador compute un valor como una función de los modelos correspondientes a los segmentos de cada segmentación bajo consideración, comparar ese valor con una condición de umbral, y declarar que la probabilidad de que ha ocurrido una primera condición como una suma ponderada de probabilidades asociadas con la segmentación para la cual el valor computado satisface la condición de umbral.

37. El sistema de control de conformidad con la reivindicación 27, caracterizado porque las instrucciones ejecutables por el procesador también comprende instrucciones para provocar que el procesador: introduzca "por lo menos una probabilidad adicional de que ha ocurrido una segunda condición dentro del motor de inferencia; opere el motor de inferencia para determinar la probabilidad de que ha ocurrido un primer evento y de que ha ocurrido un segundo evento que provoca que ocurra la primera condición.

38. El sistema de control de conformidad con la reivindicación 27, caracterizado porque la corriente de entrada comprende datos de volumen del depósito como una función del índice de tiempo, el valor computado es el volumen del depósito y la primera condición es si el volumen del depósito excede un umbral determinado, y la probabilidad de que los datos de volumen del depósito excedan un umbral y que la segunda condición es un cambio en el estado de la plataforma de perforación y en donde el motor de inferencia es una Red de Creencia Bayesiana que modela la probabilidad de que ocurra un rebote con base en la probabilidad del volumen del depósito que excede un umbral determinado y la probabilidad de un cambio en el estado de la plataforma de perforación.