An Integrated Approach for Downhole Leak Detection

Abstract

Checking the downhole integrity regularly of any well is important for well integrity purpose and it is part of safety system to ensure all resources that are available maintaining safe hydrocarbon production. In this research, full interpretation and evaluation was achieved after conducting and evaluating different logs in the field: temperature, pressure, noise, and corrosion log in different scenarios. Moreover, after combining and analyzing the rigless data, rig approached was completed by surface inspection for tubing and hydrostatic pressure test for casing. Finally, a model for leak detection was developed through utilizing artificial intelligence. The developed model can detect any downhole leak for any well. التحقق من سلامة قاع البئر بشكل منتظم مهم لغرض التكامل وهو كذلك جزء من نظام الأمان لضمان سلامة جميع الموارد المتوفرة للحفاظ على إنتاج النفط والغاز بشكل آمن ومستقر. في هذا البحث ، تم التوصل لتفسير كامل وشامل وذلك بعد اجراء التقييم في سجلات مختلفة من هذا المجال على سبيل المثال : كدرجة الحرارة والضغط ، والضوضاء، والتآكل في سيناريوهات مختلفة ومتعددة. بالإضافة على ذلك ، وبعد الجمع وتحليل البيانات فلقد تمت معاينة سطح الأنابيب و اختبار الضغط الهيدروليكي للغلاف الداخلي للأنابيب للتأكد من سلامة البيانات المحللة. أخيرا ، فلقد تم تطوير وحدة للكشف عن التسرب من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي. حاليا ، يمكن للبرنامج المطور من خلال الذكاء الاصطناعي الكشف عن التسرب في قاع البئر لاي بئر.

إن نتائج هذا العمل لسوف تؤدي إلى تعزيز الممارسة الحالية المتمثلة في تحديد أي تسرب أسفل البئر ولسوف تساعد بشكل كبير في حل كثير من المشاكل المتجذرة في هذا المجال. بالإضافة لذلك، فإن هذا العمل لسوف يضيف قيمة لمعيار التكامل والسلامة الحالي الذي هو محل تقدير واهتمام كبير من قبل شركات النفط العالمية.