This paper presents a detailed formulation of a rate of penetration (ROP) model, considering many drilling parameters and conditions for obtaining maximum drilling rate as well as minimizing the drilling cost.A regression analysis technique has been usedfor ROP modeling in Mishref formation.The data were extracted from routinely available mud and wirelinelogs. These data includes weight on bit ,rotary speed,horse per square inch,and transit time.For ROP modeling, data of five wells inHalfaya oil field in south Iraq were extracted.Statistical software called SPSS was used for improving the modeling data and to perform linear and nonlinear multiple regression analysis. This improving approach included detection the outliers of modeling parameters, grouping the modeling data, moving average and finally applying the regression analysis.Results of modeling showed that the grouping of modeling data exhibited good convergence with actual data and the overall model of oil field could producegood fitness with the actual data in both cases of linear and nonlinear models.Also,a good estimation of drilling cost could be obtained when using this model.

Drilling --- Rate of Penetration --- Modeling

Prediction of penetration rate (ROP) is important process in optimization of drilling due to its crucial role in lowering drilling operation costs. This process has complex nature due to too many interrelated factors that affected the rate of penetration, which make difficult predicting process. This paper shows a new technique of rate of penetration prediction by using artificial neural network technique. A three layers model composed of two hidden layers and output layer has built by using drilling parameters data extracted from mud logging and wire line log for Alhalfaya oil field. These drilling parameters includes mechanical (WOB, RPM), hydraulic (HIS), and travel transit time (DT). Five data set represented five formations gathered from five drilled wells were involved in modeling process.Approximatlly,85 % of these data were used for training the ANN models, and 15% to assess their accuracy and direction of stability. The results of the simulation showed good matching between the raw data and the predicted values of ROP by Artificial Neural Network (ANN) model. In addition, a good fitness was obtained in the estimation of drilling cost from ANN method when compared to the raw data.

التخمين الدقيق لمعدل الحفر ذو اهمية كبيرة في الحفر الامثل بسبب تاثيره المحوري على كلفة عمليات الحفر. وعادة يكون هذا التخمين صعب بسبب تداخل العوامل التي تؤثر على عملية الحفر.في هذا البحث تم استخدام طريقة الشبكة العصابية الصناعية كاسلوب جديد لتخمين معدل الحفر والكلفة ,حيث تم بناء موديل الشبكة العصابية من ثلاثة طيقات اثنان مخفية وواحدة للنواتج باستعمال بيانات مجسات الطين والمجسات الاخرى لحقل الحلفاية النفطي. العوامل التي تم اسخدام قيمها هي العوامل الميكانيكية (الوزن المسلط ,سرعة الدوران),العوامل الهيدروليكية,وزمن انتقال الموجة الصوتية . تم استخدام خمس مجاميع للبيانات والتي نمثل خمس تكوينات في الحقل حيث تم استخدام 85%من البيانات لتدريب الموديل و15% لاختبار صلاحيته. بينت النتائج التطابق الجيد لقيم معدل الحفر المحتسبة من الموديل مع القيم المقاسة وكذلك لقيم الكلفة المحتسبة مع القيم الاصلية.

Rate of Penetration --- Artificial Neural Network

The bit record is a part from the daily drilling report which is contain information about the type and the number of the bit that is used to drill the well, also contain data about the used weight on bit WOB ,revolution per minute RPM , rate of penetration ROP, pump pressure ,footage drilled and bit dull grade. Generally we can say that the bit record is a rich brief about the bit life in the hole. The main purpose of this research is to select the suitable bit to drill the next oil wells because the right bit selection avoid us more than one problems, on the other hand, the wrong bit selection cause more than one problem. Many methods are related to bit selection, this research is familiar with four of those methods, which they are: specific energy method, bit dullness way, cost per foot method, offset well bit record and geological information way. Five oil wells have been studied in Rumaila Oil Field in South of Iraq which they are R-531, R-548, R-536, R-544 and R-525. The wells R-531, R-536 and R-525 are vertical wells; the wells R-548 and R-544 are directional wells at angle of inclination 8.79◦ and 16.62◦ respectively.

سجل الحافرة عبارة عن جزء من التقرير اليومي للحفر والذي يتضمن معلومات عن نوع وعدد وحجم الحافرات المستخدمة لحفر ذلك البئر.ويتضمن سجل الحافرة ايضا معلومات مهمة اخرى مثل مقدار الوزن المسلط على الحافرة ومقدار معدل دوران عمود الحفر في الدقيقة الواحدة ومقدار معدل الاختراق وعدد الاقدام المحفورة وضغط المضخة وايضا يتضمن هذا السجل معدل تلف او تضرر الحافرة نتيجة عملية الحفر.بعبارة اخرى يمكن القول بان سجل الحافرة هو ملخص لحياة الحافرة داخل اليئر اثناء عملية الحفر.الهدف الرئيسي من هذا البحث هو لاختيار الحافرات المناسبة لحفر الابار الجديدة وذلك من خلال تحليل سجل الحافرة لابار نحفورة سابقا لانه الاختيار الصحيح لحافرة يجنبنا الكثير من المشاكل اثناء الحفروالعكس صحيح.توجد اكثر من طريقة لاختيار الحافرات منها طريقة الطاقة المحددة وطريقة تلف الحافرة وطريقة كلفة حفر القدم الواحد وطريقة سجل الحافرة والمعلومات الجيلوجية. 5 ابارفي حقل الرميلة جنوبي العراق اختيرت للدراسة ثلاثة من هذه الابار عمودية والاخران موجهان بزاوييتي 8.79درجة و 16.62 درجة على التوالي. وتم حفر تلك الابار باستخدام انواع مختلفة من الحافرات منتجة من ثلاث شركات مختلفة وتم تقييم ادائية تلك الحافرات اعتمادا على اسس طرق اختيار الحافرات

bit record --- selection --- bit --- rate of penetration. --- سجل الحافرة --- اختيار --- حافرة --- معدل الاختراق.