Orientador: Eric Edgar Maidla

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas

Resumo: A perfuração de um poço de petróleo envolve cifras de alguns milhões de dólares. Para se atingir o objetivo, isso é as zonas portadoras de hidrocarbonetos são utilizadas brocas para se perfurar às formações. A escolha adequada do tipo de broca, assim como o peso aplicado e a velocidade de...

Resumo: A perfuração de um poço de petróleo envolve cifras de alguns milhões de dólares. Para se atingir o objetivo, isso é as zonas portadoras de hidrocarbonetos são utilizadas brocas para se perfurar às formações. A escolha adequada do tipo de broca, assim como o peso aplicado e a velocidade de rotação. contribui muito para a redução de custo e aumento no rendimento da perfuração. Para a escolha do tipo de broca, foi utilizada a proposta de Mason, que se baseia no cálculo da tensão de compressão da rocha, obtida através de perfis sônicos. O método para escolha de broca mostrou bons resultados, quando se comparou as brocas utilizadas para perfurar o poço com o perfil de tensão de compressão, obtida após o término do poço. E, também, obteve-se bons resultados na previsão das brocas a serem utilizados num próximo poço a ser perfurado. Para a seleção do peso sobre a broca e velocidade de rotação foi utilizado o modelo de perfuração de Bourgoyne & Young. Inicialmente foi verificado a confiabilidade do modelo em 4 poços. Situados no litoral de Alagoas . que se mostrou satisfatório. Com dados destes 4 poços foi previsto ara um quinto poço na mesma área, a taxa de penetração com bons resultados. Depois, então, foi feita a seleção de peso e rotação para a perfuração do quinto poço, com ênfase em minimizar o custo por metro perfurado. O tipo de broca foi escolhido pelos perfis de tensão de compressão, dos postos de correlações. Da verificação de que a tensão de compressão é um favor importante na taxa de penetração da broca, é proposto um modelo de perfuração, com base em análise dimensional, incluindo este parâmetro. O modelo apresentou bons resultados

Abstract: Not informed.