Real-time autonomous decision-making in well construction

Die Bohrindustrie steht vor großen Herausforderungen bei der Optimierung des Bohrprozesses, der häufig durch multidimensionale, kontinuierliche Zustandsräume und unvorhersehbare Umweltbedingungen erschwert wird. Diese Komplexität kann die betriebliche Effizienz beeinträchtigen und die Sicherheit gefährden, was den Bedarf an innovativen Lösungen für ein effektives Management dieser dynamischen Faktoren deutlich macht. Der Mangel an standardisierten und präzisen Ansätzen für die Bohrlochreinigung und -konditionierung bei Bohrungen, insbesondere bei stark geneigten und horizontal weitreichenden Bohrungen, stellt eine große Herausforderung für die betriebliche Effizienz und die Bohrlochintegrität dar. Entscheidungen über die Bohrlochkonditionierung beruhen eher auf konventionellen Praktiken als auf datengestützten Erkenntnissen. Diese Abhängigkeit führt zu inkonsistenter Ausführung, übermäßiger Konditionierung und Zeitverschwendung und unterstreicht den Bedarf an Echtzeit-Überwachungssystemen und autonomen Entscheidungshilfen, um die Konsistenz, Effizienz und Zuverlässigkeit von Bohraktivitäten zu verbessern. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung einer robusten Struktur für Reinforcement Learning (RL) zur Automatisierung der sequenziellen Prozesse bei Bohrarbeiten. Durch die Nutzung der Fähigkeit von RL, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und langfristige Belohnungen zu optimieren, zielt die Dissertation darauf ab, die Verfahren zur Bohrlochkonditionierung zu verbessern, die für die Aufrechterhaltung der Integrität von Bohrlöchern bei gleichzeitiger Reduktion der Betriebskosten und der Umweltauswirkungen unerlässlich sind. Es wurde eine umfassende RL-Struktur konstruiert, um Handlungssequenzen auf der Grundlage von Echtzeit-Einsatzrückmeldungen autonom zu generieren. Die Forschung begann mit einer gründlichen Literaturrecherche, um grundlegende Konzepte zu etablieren und bestehende Lücken in diesem Bereich zu identifizieren. Das Problem wurde dann als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) formuliert, was die Umstrukturierung vorhandener Daten zur Definition der RL-Zustands- und Aktionsräume ermöglichte. Durch diese Methodik konnte sich das System an unterschiedliche Umgebungsbedingungen anpassen und so die Entscheidungsfindung bei der Bohrlochkonditionierung verbessern. Das entwickelte System konnte seine Fähigkeit zur Automatisierung von Bohrlochkonditionierungsprozessen erfolgreich unter Beweis stellen, wodurch die Bohrvorgänge erheblich beschleunigt und gleichzeitig Kosten und Kohlenstoffemissionen gesenkt werden konnten. Zu den wichtigsten Erkenntnissen aus der Forschung gehörte die Fähigkeit des RL-Modells, weniger Aufbohrvorgänge vorzuschlagen, wodurch ein mögliches Verkleben vermieden und die Bohrlochreinigung optimiert werden konnte. Darüber hinaus hielt der Agent den gewünschten Zustand des Bohrlochs aufrecht, was zu einer Reduktion der mit der Bohrlochkonditionierung einhergehenden Zeit und Kosten führte. Der RL-Struktur hielt auch die Betriebsparameter effektiv innerhalb sicherer Grenzen, was die Stabilität des Bohrlochs gewährleistet und die Sicherheit insgesamt erhöht. Insgesamt stellt diese Forschungsarbeit einen bedeutenden Fortschritt bei der Automatisierung von Bohrvorgängen dar. Sie bietet ein wertvolles Werkzeug für künftige Verbesserungen in diesem Bereich und bildet die Grundlage für weitere Untersuchungen zur Kombination von datengesteuerten und physikbasierten Methoden.