Forajul cu rază extinsă (ERD) a apărut ca o tehnologie transformatoare în construcția modernă de sonde, permițând operatorilor să acceseze ținte de rezervor îndepărtate sau compartimentate dintr-o singură locație la suprafață. Această tehnică s-a dovedit vitală în mediile offshore, sensibile la mediu și în câmpurile mature, unde amprenta de suprafață și eficiența costurilor sunt critice. Cu toate acestea, tranziția de la o sondă convențională în formă de J, cu deviație mare, la o sondă cu rază extinsă (ERW) reprezintă o provocare tehnică semnificativă din cauza solicitărilor mecanice și hidraulice combinate implicate. Această lucrare prezintă o evaluare cuprinzătoare a fezabilității conversiei unei sonde existente în formă de J într-o configurație ERW, concentrându-se pe optimizarea proiectării sondei, gestionarea cuplului și a rezistenței la înaintare și controlul densității circulante echivalente (ECD) în condiții complexe de foraj. Analizăm utilizarea instrumentelor de calcul avansate, menite să reducă incertitudinea în procesul de conversie a sondei IQ-KRI-78. Cercetarea se bazează pe compararea performanței a patru algoritmi de inteligență artificială (IA) antrenați pe seturi de date specifice pentru patru tipuri de sonde ERD (Extended Reach Drilling)..
Extended Reach Drilling (ERD) has emerged as a transformative technology in modern well construction, enabling operators to access distant or compartmentalized reservoir targets from a single surface location. This technique has proven vital in offshore, environmentally sensitive, and mature field environments where surface footprint and cost efficiency are critical. However, the transition from a conventional highly deviated J-shape well to an Extended Reach Well (ERW) represents a significant technical challenge due to the compounded mechanical and hydraulic stresses involved. This paper presents a comprehensive feasibility assessment of converting an existing J-shape well to an ERW configuration, focusing on well design optimization, torque and drag management, and Equivalent Circulating Density (ECD) control under complex drilling conditions. We analyzes the use of advanced computational tools, aimed at reducing uncertainty in the conversion process of the IQ-KRI-78 well. The research is based on comparing the performance of four Artificial Intelligence (AI) algorithms trained on specific datasets for four types of ERD (Extended Reach Drilling) wells.
