Short-term production optimization in a time-dependant parameters scenario

The oil and gas industry is experiencing, in the recent years, what can be referred to as a revolution that consists in an ever increasing digitalization of all the processes associated to it. Each assets can be reproduced in a digital form through the use of specific software that are able to model not only each piece of equipment that composes the system but also the physical laws that describe its functioning and its interactions with the other parts of it. This has lead to the ability to better analyse the overall behaviour of the system and to carry out optimization processes aimed at improving how each asset is operated. The optimization can target the efficiency of a plant, the emission reduction, the productivity increase etc. In this work, the cumulative oil production maximization of an oil and gas asset in the mid-term is analyzed and improved. The parameters that are usually defined at the beginning of the optimization are investigated and their evolution is considered. In particular, the focus is put on the parameters that strongly influence the working point of the wells. Empirical relationships between them and the cumulative production are generated through a data-driven approach. Those relationships are later integrated in the optimization process that is carried out through the use of a differential evolution algorithm.

Negli ultimi anni, l'industria petrolifera sta vivendo una rivoluzione che consiste nella digitalizzazione di tutti i suoi processi interni. Ogni asset può essere ricreato in una forma digitale attraverso l'uso di software specifici che sono in grado non solo di modellare ogni attrezzatura che lo compone, ma anche di considerare le leggi fisiche che ne governano il funzionamento e l'interazione fra ognuna delle sue parti. Questa pratica ha portato alla possibilità di analizzare il comportamento del sistema e di poter condurre dettagliati processi di ottimizzazione con l'obiettivo di migliorare come ogni asset viene operato. L'ottimizzazione può essere indirizzata all'efficienza dell'impianto, alla riduzione delle emissioni, all'aumento della produttività ecc. In questo lavoro, la massimizzazione della produzione cumulata di un asset petrolifero nel medio periodo viene analizzata e migliorata. I parametri, che sono solitamente definiti all'inizio dell'ottimizzazione, vengono considerati e la loro evoluzione è esaminata. In particolare, viene posta l'attenzione su quei parametri che influenzano maggiormente i punti di lavoro dei pozzi. Empiriche relazioni fra loro e la produzione cumulate vengono generate con l'uso di un approccio basato sui dati. Queste relazioni sono, in un secondo momento, integrate nel processo di ottimizzazione che viene condotto attraverso l'uso di un algoritmo di evoluzione differenziale.