Determining the estimated machine time and efficiency of equipment at an oil and gas enterprise under conditions of information uncertainty

• Autorzy: Akhundov Vidadi J. , Rustamov Ilham S.

Identyfikatory

DOI

10.18668/NG.2024.10.01

Warianty tytułu

PL

Określanie szacowanego czasu pracy maszyn i wydajności sprzętu w przedsiębiorstwie naftowo-gazowym w warunkach niepewności

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

One of the main conditions for long-term forecasting of equipment requirements is to ensure the maximum level of equipment utilization, which characterizes production efficiency. In line with this condition, production in drilling departments must be organized to achieve an optimal volume that maximizes equipment productivity. In other words, it is necessary to determine the functional relationship between changes in the amount of equipment involved in the production process and its productivity. Following this, it is necessary to determine the optimal amount of equipment for the enterprise to maximize its productivity. The primary goal is to identify the negative and positive consequences of changes in the production scale. This article examines the solution to the above issues using the example of SOCAR (State Oil Company of the Azerbaijan Republic). To adequately address this problem, a procedure for determining the estimated machine time for each drilling equipment at the enterprise level is proposed, using the “Annual drilling calendar balance” report from the SOCAR enterprise, Azerbaijan. It is known that as the drilling depth of a well increases, so do the labor costs associated with drilling. To solve this problem, the research examines the functional dependency of the amount of drilling equipment on its productivity. This study led to the development of a mathematical-statistical model to predict productive time based on drilling depth. The scientific innovations proposed in this article are presented with calculations, based on the example of the SOCAR drilling enterprise, offering practical insights. The results of the study can be applied when justifying production plans and forecasting future equipment and spare parts requirements for drilling enterprises.

PL

Jednym z głównych warunków długoterminowego prognozowania zapotrzebowania na urządzenia wiertnicze jest zapewnienie maksymalnego poziomu ich wykorzystania, co pozwala określić wydajność produkcji. Zgodnie z tym warunkiem produkcja w działach wiertniczych musi być zorganizowana tak, aby osiągnąć optymalną wydajność, przy jednoczesnym zmaksymalizowaniu wydajności urządzeń. Innymi słowy, konieczne jest określenie funkcjonalnego związku między zmianami w ilości urządzeń wykorzystywanych w procesie produkcyjnym a ich produktywnością. Następnie należy określić optymalną ilość urządzeń dla danego przedsiębiorstwa, która pozwoli zmaksymalizować jego produktywność. Podstawowym celem jest zidentyfikowanie negatywnych i pozytywnych konsekwencji zmian w skali produkcji. W celu właściwego zajęcia się tym problemem zaproponowano procedurę określania szacunkowego czasu pracy maszyn dla poszczególnych urządzeń wiertniczych na poziomie przedsiębiorstwa, z wykorzystaniem raportu Annual drilling calendar balance sporządzonego przez przedsiębiorstwo SOCAR w Azerbejdżanie. Jak wiadomo, wraz ze wzrostem głębokości odwiertu rosną również powiązane koszty pracy. W związku z tym w badaniu przeanalizowano funkcjonalną zależność ilości urządzeń wiertniczych od ich efektywności. W rezultacie opracowano model matematyczno-statystyczny do przewidywania czasu efektywności urządzenia na podstawie głębokości wiercenia. Nowatorskie rozwiązania naukowe zaproponowane w tym artykule zostały przedstawione wraz z obliczeniami na przykładzie przedsiębiorstwa wiertniczego SOCAR, co przekłada się na wiedzę praktyczną. Wyniki badania można wykorzystać przy uzasadnianiu planów produkcyjnych i prognozowaniu przyszłego zapotrzebowania na urządzenia i części zamienne w przedsiębiorstwach wiertniczych.

Słowa kluczowe

EN

estimated machine time; equipment utilization rate; product added value

PL

szacowany czas pracy maszyny; wskaźnik wykorzystania urządzeń; wartość dodana produktu

• Wydawca: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Nafta-Gaz
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 80, nr 10
• Strony: 607–--614
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz.

Twórcy

autor

Akhundov Vidadi J.

• Azerbaijan State Oil and Industry University

autor

Rustamov Ilham S.

• Azerbaijan State Oil and Industry University

Bibliografia

• Batista S.P., Souza F.R., de Lima H.M., 2022. Evolução dos indicadores de desempenho na mineração. Research, Society and Development, 11(17): e225111739273. DOI: 10.33448/rsd-v11i17.39273
• Carter-Journet K., Kale A., Falgout T., Heuermann-Kuehn L., 2014. Drilling Optimization: Using Lifetime Prediction to Improve Drilling Performance and Reduce Downtime. SPE Deepwater Drilling and Completions Conference, Galveston, Texas, USA. DOI: 10.2118/170270-MS.
• Corrales L.D., Lambán M.P., Korner M.E.H., Royo J., 2020. Overall Equipment Effectiveness: Systematic Literature Review and Overview of Different Approaches. Applied Sciences, 10(18): 6469. DOI: 10.3390/app10186469.
• Elevli S., Elevli B., 2010. Performance Measurement of Mining Equipments by Utilizing OEE. Acta Montanistica Slovaca, 15(2):95–101.
• Håpnes M., 2014. Drilling in salt formations and rate of penetration modelling. Norwegian University of Science and Technology, Department of Petroleum Engineering and Applied Geophysics,137
• Hazbeh O., Aghdam S.K., Ghorbani H., Mohamadian N., Alvar M.A., Moghadasi J., 2021. Comparison of accuracy and computational performance between the machine learning algorithms for rate of penetration in directional drilling well. Petroleum Research,6(5). DOI: 10.1016/j.ptlrs.2021.02.004.
• Lamjahdi A., Bouloiz H., Gallab M., 2021. Overall performance indicators for sustainability assessment and management in mining industry. 7th International Conference on Optimization and Applications (ICOA). DOI: 10.1109/ICOA51614.2021.9442635.
• Mehtiyev R.K., Tanriverdiyev Y.A., 2023. Review of basic equations for evaluating drilling efficiency. Nafta-Gaz, 79(10): 670–677. DOI: 10.18668/NG.2023.10.05.
• Musaev A.F., Akhundov V.J., 2015. Forecasting the consumption coefficient and the need for spare parts for the repair of drilling equipment. Problems of Economics and Management of the Oil and Gas Complex “VNIIOENG”, Moscow, 5: 45–47.
• Pintelon L., Muchiri P.N., 2008. Performance measurement using overall equipment effectiveness (OEE): Literature review and practical application discussion. International Journal of Production Research, 46(13): 3517–3535. DOI: 10.1080/00207540601142645.
• Sadykova I.M., 2013. Features of the application of the main economic indicators for assessing the effectiveness of investment projects in the analysis of innovative projects. Modern Problems of Science and Education, 3: 312.
• Savash S., Gurbanov N., Dogan M., 2019. Effect of fiber type, fiber content, and compatibilizer on two-body abrasive wear performance of HDPE matrix composites. Journal of Composite Materials, 53(19): 2743–2760. DOI: 10.1177/0021998319839135.
• Shadrina A.V., 2013. Evaluation of the efficiency of using different types of machine drives for drilling exploration wells from underground mine workings. News of Universities. Geology and Exploration, 3: 57–62.