Opla Energy表示，PMD可以通过使用机器学习模型来调整节流歧管，并考虑压力变化，从而实现MPD操作的完全自动化。该公司表示，该设备最近被部署在俄克拉荷马州，完成了完全远程、自动化的MPD起下钻作业。
 
MPD作业自动化并不新鲜，多年来，作业者和服务公司一直在利用技术和软件实现MPD系统各个组件的自动化。最近，Opla Energy公司表示，他们正在通过压力管理设备(PMD)实现全自动MPD系统的目标，该系统无需人工干预。
 
该设备安装在防喷器上方，旨在取代陆地和海上钻井平台上的传统MPD系统。它连接到钻机的控制系统，并利用专有的机器学习模型来处理钻机数据，如流量、泥浆重量、压力和流变性。在用户输入所需的井下压力后，该设备会自动调整节流器的位置，节流器连接到一个非线性闭环控制器，该控制器安装了额外的专有机器学习算法，以考虑由于管道运动和流量变化引起的压力变化。
 
安装在设备中的机器学习模型还可以训练设备预测未来潜在的压力变化，有助于在整个钻井作业过程中保持稳定的井下压力。
 
“在传统的MPD系统中，为了计算维持压力剖面所需的液压模型，通常需要将测量结果、BHA、泥浆特性等数据反馈到现场系统中。我们已经放弃了这种做法，”Opla能源公司总裁Elvin Mammadov说。“这个设备实际上是一个双向的数据流。它可以实时查看来自井下和地面的数据，我们可以根据需要控制和更改设置。”
 
PMD的开发始于2019年，Opla于2021年9月在Midland盆地的Wolfcamp D页岩对其母公司Citadel Drilling的陆地钻机进行了现场试验。Citadel首席执行官Dan Hoffarth表示，在测试过程中，承包商使用PMD在8天内就能钻完一口井，而使用传统MPD系统钻同一油田的其他井平均需要16天。
 
该装置还减少了安装过程中的NPT。使用PMD的钻机平均安装时间约为2.5小时。相比之下，使用Opla常规MPD套件的钻机平均安装时间为8-10小时。这是因为PMD比传统的MPD系统使用的管道要少得多，因此PMD的物理占地面积要小得多——该公司表示，PMD的大小约为一张咖啡桌。
 
Hoffarth表示:“作为钻井承包商，我们历史上从未对NPT进行过如此严格的审查，因此我们确实需要能够到达一个地点并以简单的方式进行安装的系统。”“我们也消除了很多风险，无论是从操作的角度还是从节省时间的角度来看，因为我们没有建立所有的管道。”
 
该设备于2022年9月投入商业使用后，加拿大一家运营商于12月在俄克拉荷马州Anadarko盆地的一口井中使用该设备完成了第一次完全远程自动化MPD起下钻作业。根据Opla的说法，由于机器学习算法的效率和速度，大大节省了时间;他们取代了通常在现场工作的MPD人员。
 
在Anadarko作业中，Opla报告缩短了钻杆连接时间——与使用传统MPD系统的钻机相比，使用PMD的钻机每次连接时间缩短了约3分钟。这为该井节省了约5.5-6小时的时间。根据Opla的说法，作业公司在更换轴承总成的作业中也有了显著的改进，将传统MPD系统更换一次轴承总成所需的时间从大约30分钟缩短到5分钟。
 
Opla Energy直接与运营商签订PMD合同，但它与钻井承包商合作在钻机上安装该设备。该设备目前安装在12个陆地钻井平台上，其中包括一个由Citadel拥有的钻井平台，分布在Permian、Eagle Ford、Anadarko、Haynesville和加拿大的Montney Shale。
 
Mammadov先生表示，对于未来，Opla正在寻求对机器学习算法进行潜在的增强，例如ROP优化。“我们正在探索非生产时间的原因，看看还有什么其他方法可以帮助钻井速度更快。也许这意味着玩家可以通过推送通知等方式给出建议。”
 
此外，PMD已经适用于陆地和浅水钻井，因为该设备的轴承组件碗被设计用来取代上面的张力环旋转控制装置(RCD)，它也可以在深水中进行改进。在这些应用中，如果防喷器和RCD安装在水下，则可以拆卸轴承组件，并替换为一个四向端口块，该端口块可与低于张力的环形RCD一起使用。