- Tytuł:
-
Inteligentny system wspomagający proces identyfikacji perspektywicznych horyzontów w wielohoryzontowych złożach gazu ziemnego uwzględniający kryterium ekonomiczne ich udostępnienia i eksploatacji
Intelligent system supporting the process of identification of perspective horizons in multi-horizontal gas deposits taking into account economic criteria, their completion and exploitation - Autorzy:
- Pańko, Adam
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/31344032.pdf
- Data publikacji:
- 2022
- Wydawca:
- Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
- Tematy:
-
sztuczna inteligencja
uczenie maszynowe
sztuczne sieci neuronowe
zastępczy model złożowy
analiza ekonomiczna
artificial intelligence
machine learning
artificial neural network
surrogate reservoir model
economic analysis - Opis:
-
W artykule zaprezentowano inteligentny system wspomagający proces identyfikacji perspektywicznych horyzontów złożowych w wielohoryzontowych złożach gazu ziemnego, uwzględniający kryterium ekonomiczne ich udostępnienia i eksploatacji. W procesie projektowania systemu zostały wykorzystane dotychczasowe doświadczenia firmy ORLEN Upstream z prac prowadzonych na obszarze zapadliska przedkarpackiego w utworach miocenu, obejmujące etap poszukiwania i eksploatacji wielohoryzontowych złóż gazu ziemnego. System został opracowany na bazie sztucznej inteligencji (SI) z wykorzystaniem między innymi sztucznych sieci neuronowych (SSN) i metod uczenia maszynowego (ML) oraz dodatkowo metod tzw. eksperymentu projektowanego (ang. design of experiment, DOE). Pierwsza część systemu obejmuje procesy związane z selekcją odpowiednich danych wejściowych i ich przygotowaniem do wykorzystania w kolejnych elementach systemu. Kolejnym etapem inteligentnego systemu jest identyfikacja perspektywicznych horyzontów złożowych w nowo wierconych odwiertach na podstawie wyników wykonanych opróbowań typu DST (ang. drill stem test) i testów produkcyjnych w dotychczas odwierconych i eksploatowanych odwiertach przez ORLEN Upstream. Następny element systemu stanowi projekt bazy danych wejściowych do budowy zastępczego modelu złożowego (ZMZ). Do konstrukcji bazy danych wykorzystano metodę Latin hypercube i symulator numeryczny Eclipse. W dalszej części systemu skonstruowany model zastępczy został użyty do probabilistycznego generowania profili wydobycia gazu ze zidentyfikowanych w poprzednim etapie perspektywicznych horyzontów złożowych. Ostatnim elementem zaprojektowanego systemu jest analiza ekonomiczna opłacalności procesu udostępniania i eksploatacji, bazująca między innymi na wyznaczonych profilach wydobycia gazu. Wynikiem analizy jest wyznaczenie podstawowych wskaźników ekonomicznych inwestycji. Na podstawie przeprowadzonej analizy ekonomicznej tworzony jest ranking zidentyfikowanych horyzontów i podejmowana jest decyzja o ewentualnym udostępnieniu i eksploatacji zidentyfikowanego horyzontu lub odstąpieniu od jego opróbowania.
The article presents an intelligent system supporting the process of identification of perspective horizons in multi-horizontal gas deposits taking into account economic criteria of their completion and exploitation. Artificial Intelligence has been used for more than two decades as a development tool for solutions in several areas of the E&P industry: production control and optimization, forecasting, ans simulation, among many others. The intelligent system was designed based on so far carried out work by the ORLEN Upstream company in the area of the Carpathian Foredeep (Miocene formations), including the phase of exploration and exploitation of multi-horizontal gas deposits. The system was developed based on artificial intelligence (AI) using, among other things, artificial neural networks (ANN), machine learning (ML), and additional methods of design of experiment (DOE). The first part of the designed system includes processes connected with the selection of proper input data and their preparation to be utilized in the next section of the system. The next stage of the intelligent system is the identification of perspective horizons in the new drilling wells based on results from performed DST and production tests in so far drilled and exploited wells by ORLEN Upstream. The subsequent stage is the design of input database for the construction of the Surrogate Reservoir Model (SRM). This input database was prepared using the Latin Hypercube method and the commercial reservoir simulator Eclipse. In the duration of the next stage of the system, the previously prepared Surrogate Reservoir Model was utilized to probabilistically generate production gas profiles from identified horizons. The final part of the intelligent system is the economic profitability analysis of investments, among other things, based on generated production profiles. The results of the economic analysis are economic indicators of investment. The decision concerning the possible completion and exploitation of the identified horizon or renouncement of the execution of the drill stem test is made on the basis of the economic results. - Źródło:
-
Nafta-Gaz; 2022, 78, 11; 827-834
0867-8871 - Pojawia się w:
- Nafta-Gaz
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł