SYSTEM, PROGRAM PRODUCT, AND RELATED METHODS FOR BIT DESIGN OPTIMIZATION AND SELECTION

Systems (30), program product (51), and methods are provided which include analyzing the drillability of a subterranean formation (21-26) and a database (43) of performance characteristics for drilling bits to facilitate bit design optimization and selection for that formation (21-26). Using component subterranean formation data, computer models can be generated for the drillability of a target section in terms of physical, mechanical, and micro-structural properties, and for postulated suitable drilling bit performance characteristics based on physical, mechanical, and micro-structural properties of the target section. The drilling bit performance characteristics are then updated by quantifying effects of the drilling system to be employed. Each performance characteristic can be normalized and plotted on its own axis for easy comparison. Next, a candidate drilling bit design is selected from a library of computer models of drilling bit characteristics for a suite of drilling bit designs. An optimization of the drilling bit design may be also performed. L'invention concerne des systèmes (30), un progiciel (51) et des procédés faisant intervenir une analyse de la forabilité d'une formation souterraine (21-26) et une base de données (43) des caractéristiques de performances de trépans afin de faciliter l'optimisation et la sélection de types de trépans pour la formation (21-26) en question. En utilisant des données sur les constituants de la formation souterraine, on peut générer des modèles informatiques pour la forabilité d'une section visée en termes de propriétés physiques, mécaniques et micro-structurelles, ainsi que pour des caractéristiques de performances de trépans présumées appropriées sur la base des propriétés physiques, mécaniques et micro-structurelles de la section visée. Les caractéristiques de performances de trépans sont alors actualisées en quantifiant les effets du système de forage à employer. Chaque caractéristique de performances peut être normalisée et tracée sur son propre axe en vue d'une comparaison aisée. Ensuite, un type de trépan candidat est choisi dans une bibliothèque de modèles informatiques des caractéristiques de trépans portant sur une gamme de types de trépans. On peut également effectuer une optimisation du type de trépan.