Identification des puits de pétrole inefficaces grâce à la simulation du processus d’extraction du pétrole

Identification des puits de pétrole inefficaces grâce à la simulation du processus d’extraction du pétrole

Problème

L’une des plus grandes sociétés pétrolières et gazières a dû faire face à l’inefficacité financière de l’épuisement des dépôts : environ 20 % des dépôts ont produit peu ou pas de bénéfices. Afin de maintenir une solide performance dans un contexte de grande incertitude, l’entreprise a dû prendre des décisions opérationnelles quant à savoir si elle devait fermer ou conserver ses puits marginalement rentables, et s’il était raisonnable de réparer les bris.

Afin de relever ces défis, l’entreprise a décidé de créer un jumeau numérique des dépôts. Le jumeau était censé aider la direction dans la prise de décision : aider à simuler les opérations de dépôt sur la base des données opérationnelles des puits pour analyser davantage les indicateurs économiques et mettre en évidence des puits inefficaces. Des consultants de Focus Group Company se sont joints à l’équipe de projet dans le développement du cœur du système – le modèle de simulation d’extraction du pétrole basé sur des agents.

Solution

Les ingénieurs ont opté pour le logiciel de simulation de processus de pétrole et de gaz AnyLogic en qualité de plate-forme pour la construction du modèle. Ils ont profité de la fonction de cartographie SIG AnyLogic et ont reflété les emplacements géographiques des clusters de puits et leurs caractéristiques de performance spécifiques dans le modèle. Les ingénieurs ont relié environ 400 puits à leur emplacement actuel et les ont placés sur une carte du modèle. Tous les puits du modèle étaient reliés par la même infrastructure que dans la vie réelle : réseau de pipelines, conduites d’eau, routes et lignes électriques. Une fois le modèle lancé, les puits - agents ont commencé à produire du pétrole. Les jeux de données peuvent être téléchargés dans le modèle via des tableaux Excel.

Les paramètres suivants peuvent être configurés :

La détalisation élevée du modèle a permis une meilleure optimisation des puits et une meilleure évaluation des revenus et des coûts pour chaque puits, par exemple, les coûts du transport des matières premières, les coûts de rétention de la pression des couches, les coûts d’électricité, les coûts de personnel et les coûts d’entretien.

Lorsque le modèle était prêt, les développeurs ont simulé une année d’exploitation d’un dépôt.

Résultat

Par conséquent, le modèle de simulation de la raffinerie a permis d’identifier les puits qui étaient économiquement inefficaces et les puits où l’entretien et la rénovation n’étaient pas rentables.

En outre, le modèle a permis l’évaluation en temps réel de la façon dont un échec d’un puits pourrait affecter la performance économique des puits voisins. En même temps, le modèle de simulation de raffinerie a examiné la redistribution des coûts totaux et la réduction des coûts énergétiques pour remonter du pétrole dans les puits voisins en raison des changements de pression dans le pipeline.

Les ingénieurs ont exporté le modèle comme une application autonome afin de le communiquer au client. Vous pouvez exécuter la version simplifiée du modèle d’optimisation de la raffinerie en ligne.


Exécuter la version simplifiée du modèle d’optimisation de la raffinerie téléchargée par Focus Group Company

Prochaines étapes

À la prochaine étape du projet, le modèle sera relié aux sources de données opérationnelles sur le gisement. Cela en fera un jumeau numérique d’optimisation de raffinerie entièrement fonctionnel et permettra de simuler des scénarios basés sur des données en temps réel. L’entreprise prévoit de l’utiliser aux fins suivantes:

La mise en œuvre du jumeau numérique permettra de réduire le coût d’exploitation du dépôt d’un million USD par an. Une fois que l’outil est implémenté dans un gisement, il peut alors être réajusté pour une utilisation ultérieure à d’autres dépôts.

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