Résumé -Les réseaux de neurones pour l'amélioration de la simulation hydrodynamique du comportement des écoulements polyphasiques dans les conduites -Les simulateurs d'écoulements multiphasiques sont généralement utilisés pour dimensionner le schéma de production. L'un des problèmes rencontrés est de prédire de façon exacte une chute de pression et l'arrêt de circulation. Ceci peut être résolu grâce à l'utilisation d'un schéma numérique précis et un comportement thermodynamique approprié lié à un modèle hydrodynamique adapté et robuste. Dans le code Tacite, développé par l'IFP, un modèle hydrodynamique mécanique a été développé. Ce modèle est capable de prédire le régime d'écoulement, les vitesses de phases et les chutes locales de pression pour tous profils et tous diamètres. Il contient les lois de fermeture fondées sur les régimes d'écoulements. Ce modèle mécanique a été validé sur différentes bases de données. Les deux limitations de ce type de modèle hydrodynamique peuvent être les perturbations mathématiques (continuité et dérivabilité ne sont pas toujours garanties) et le temps de calcul. Ceci peut être gênant lorsque l'on utilise un schéma numérique précis requérant des calculs de dérivées, et dans l'objectif du temps réel. Cet article présente une démarche s'appuyant sur les réseaux de neurones pour remplacer le module hydrodynamique du modèle diphasique selon deux objectifs : -éliminer les problèmes de discontinuité durant les calculs hydrodynamiques ; -réduire significativement le temps de calcul. Cette méthode a été testée sur des données expérimentales et simulées. Les résultats présentés prouvent la pertinence de cette approche. Oil & Gas Science and Technology -Rev. IFP, Vol. 56 (2001), No. 5 NOTATIONS V M barycentric mixture velocity (m/s) DV difference between gas velocity and liquid velocity β fraction of separated flow V G gas velocity V L liquid velocity.

Most of the failures of drill pipes, MWDs or bits are related to whirling. This abnormal rotation of the bit or of the pipes generates high lateral vibrations, shocks or local negative speeds. It is of prime importance for the drilling industry to detect this phenomena when it starts. This may reduce drilling cost by avoiding a breakdown of the drill string or a destruction of the bit either instantaneously or by fatigue. Unless specific and costly MWD systems are used there are up to now almost no means to detect whirling from surface measurements. However a close study of data recorded synchronously at bottom and at the top of the drill string shows that the whirling of the BHA can be detected. When whirling occurs there is a change in the mean value of the rotary torque and a specific frequency appears in the weight on hook measurement. Using specific signal treatment procedures a software have been designed to recognize these two specific changes in these surface measurements. The first step was to verify that the surface torque and the weight on hook can be considered as random variables. Then a procedure was implemented taking into account it must work real time. It compares continuously the same probability density functions over a short and a long period of time. An alarm is raised when these two functions increase over a preset value. Furthermore a study of the weight on hook spectrum allows to estimate the severity of the whirling. Tested on a data base this software proves to be successful. Introduction Whirling can be described as an abnormal rotation of either the drilling bit or the drill string. In case of whirling the bit or the pipe does not rotate anymore along their own axis. Their rotation is a combination of a rotation around the well centerline and of one around their axis. Therefore whirling is a complex movement. It generates lateral displacements, shocks and friction against the hole walls. This paper will focus on whirling of the drill string. Drill string whirling occurs mainly in the bottom hole assembly (BHA). Sometimes it can happen in the drill string. While drilling the BHA is under compression and thus is susceptible to buckle and whirl. The drill string is under tension and has a lower tendency to whirl. When happening in the drill string whirling can be noticed by lateral movements of the traveling block called whipping. Whipping is easy to detect but not whirling. When BHA whirling starts components of the BHA withstand large lateral displacements which generates bending stresses. When these displacements become too large contacts happen between some parts of BHA components and the hole walls generating lateral shocks. Sometimes there is also a contact more or less continuous with the hole walls and consequently a higher wear rate of the pipe at this point. All these phenomena increase drastically the fatigue of the BHA elements and mainly of theirs connections. As whirling is difficult to detect the fatigue accumulates while drilling and finally a failure of one component of the BHA can occur with a potential costly fishing job. Until LWD (Logging While Drilling) systems were developed the driller has little means to detect whirling. Latter in this paper it will explain how whirling can be detected using only the surface measurements with the help of advanced signal treatment procedures. When LWD is used a shock counter can be installed [Ref 1]. P. 223^

Résumé -Surveillance intelligente du forage à l'aide du diagnostic temps réel -La surveillance du processus de forage pendant la réalisation d'un puits est fondamentale pour assurer le bon déroulement d'un chantier. À cet effet, des mesures appelées mesures de mud logging, pour la plupart effectuées en cours de forage à l'aide de capteurs installés sur le rig, sont stockées dans des bases de données. Cependant, sans interprétation, elles ne permettent pas de connaître précisément l'état du forage.Depuis quelques années, l'IFP et Geoservices ont collaboré à un programme de recherche dont l'objectif est de réaliser un système capable d'informer le foreur sur les problèmes qu'il rencontre en cours de forage, en se basant essentiellement sur ces mesures de mud logging. L'objet de cet article est de présenter ce système, appelé GetSMART, qui à ce jour, aborde la détection en cours de forage des principales vibrations anormales et des dysfonctionnements hydrauliques. Ce système est fondé sur la méthodologie des arbres de diagnostic, dont la richesse est de prendre en compte la connaissance « métier » du foreur pour analyser les signaux de forage et générer des alarmes. Des résultats d'application, déjà obtenus à partir de cas concrets de dysfonctionnements constatés sur chantier, montrent l'intérêt et la pertinence du système GetSMART. D'autres alarmes seront introduites dans le système dans le futur (i.e. stabilité de paroi). Abstract -Intelligent Drilling Surveillance through Real Time Diagnosis -Drilling a well is a complex process which needs to be monitored continuously to ensure that the well will reach its goals. For this purpose mud logging is performed with sensors installed

This paper was prepared for presentation at the 8th Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference held in Abu Dhabi, U.A.E., 11-14 October 1998.