Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: zadania optymalizacji

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Smart wells and model-based field production optimization

Zolotukhin Anatoly B.

Nafta-Gaz

2019

R. 75, nr 1

17--23

This paper is devoted to model-based optimization of smart well controls. Reservoir models are usually far from perfect because of the limited volume and quality of the available raw data, and the methods used to construct them, therefore model-based production optimization is extremely difficult and requires constant improvement of existing as well as the development of new approaches to its solution. The paper considers examples of some important, in our opinion, development tasks and shows possible ways of solving them, as well as a brief analysis of the results obtained with the help of approaches and methods that reflect different points of view on the uncertainty of the initial information and the accuracy of the forecast. Among the tasks considered: 1) separate and combined deployment of a smart injector and an EOR method (hot water injection); 2) use of smart wells to optimize the development of a small offshore oil field. As shown in the paper, the first task proved that quite significant synergy can arise due to the combined deployment of two IOR techniques (hot water injection and a smart injector). It also highlighted that synergy is quite insensitive to the uncertainty impact. The second task showed that the use of smart wells in combination with a proactive development strategy can significantly reduce the impact of uncertainty in the reservoir characterization on the reservoir performance. The economic efficiency of the proactive strategy in the considered example was proven to be 2–4 times higher when compared with the reactive control strategy.

Artykuł jest poświęcony optymalizacji zarządzania inteligentnym odwiertem opartej na modelu złoża. Modele złóż są zwykle dalekie od doskonałości z powodu ograniczonej ilości i jakości dostępnych danych oraz metod używanych do ich tworzenia, dlatego optymalizacja produkcji oparta na modelu jest niezwykle trudna i wymaga ciągłego doskonalenia zarówno istniejących jak i rozwoju nowych rozwiązań. W artykule rozważono przykłady kilku ważnych, w naszej opinii, zadań rozwojowych i wskazano możliwe sposoby ich rozwiązania, przedstawiono również krótką analizę wyników uzyskanych za pomocą sposobów i metod, które odzwierciedlają różne punkty widzenia na temat niepewności danych początkowych i dokładności prognoz. Omawiane zadania obejmują: 1) oddzielne i połączone wdrożenie inteligentnego odwiertu zatłaczającego i metody EOR (zatłaczanie gorącej wody); 2) wykorzystanie inteligentnych odwiertów do optymalizacji zagospodarowania małego podmorskiego złoża ropy naftowej. Jak przedstawiono w artykule, prace wykonane w ramach pierwszego zadania udowodniły, że może wyniknąć dość znacząca synergia, dzięki połączonemu wdrożeniu dwóch technik IOR (zatłaczania gorącej wody i inteligentnego odwiertu zatłaczającego). Należy podkreślić, że synergia ta jest dość niewrażliwa na wpływ niepewności. Badania przeprowadzone w celu realizacji drugiego zadania wykazały, że wykorzystanie inteligentnych odwiertów w kombinacji z proaktywną strategią zagospodarowania może znacząco zmniejszyć wpływ niepewności charakterystyki złoża na jego wydajność. Efektywność ekonomiczna strategii proaktywnej w rozważanym przykładzie okazała się 2–4 razy wyższa w porównaniu do reaktywnej strategii zarządzania.

Optymalizacja w ujęciu praktycznym : niestandardowe ujęcia zadania optymalizacji

Tarnowski W.

Przegląd Mechaniczny

2013

nr 9

17--23

W artykule przedstawiono główne powody, dla których optymalizacja nie znajduje powszechnego zastosowania w praktyce projektowej. Zaproponowano typowe sposoby formułowania zadania optymalizacji, adekwat¬nego do potrzeb i możliwości konstruktorów: ujęcie rozmyte, optymalizację dialogową przez zmianę ograniczeń i polioptymalizację. Zasugerowano, że te niestandardowe ujęcia, łącznie z nowoczesnymi oprogramowanymi metodami optymalizacji w pakietach komercyjnych mogą poprawić obecną niezadowalającą sytuację pomijania optymalizacji w praktyce konstrukcyjno-projektowej.

Main reasons of limited applications of optimization in practice are enumerated. This unsatisfactory situation may be improved by some non-conventional definitions of optimization problems. The remedia are proposed, these are: the fuzzy definition of criteria and constraints, the "soft" optimization on dynamic constraints (without criteria), the decomposition of a problem, the poly-optimization and the global optimization. They are shortly described. What more, it is suggested that some modern professional computer packages with new mathematical procedures and with friendly pre- and postprocessors may encourage wide real applications.