Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "symulacje złożowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Ocena możliwości pracy dubletu geotermalnego na strukturze Wiśniowej koło Strzyżowa, jako wynik modelowań dynamicznych
    Potential of a geothermal doublet on the Wiśniowa structure (outer Carpathians, Poland), based on dynamic modelling
    Autorzy:
    Machowski, W.
    Machowski, G.
    Białecka, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/203872.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    płaszczowina skolska
    warstwy spaskie
    dublety geotermalny
    modelowanie dynamiczne
    symulacje złożowe
    Skole Nappe
    Spas Beds
    geothermal doublet
    dynamic modelling
    reservoir simulation
    Opis:
    Wynikiem naftowych prac poszukiwawczych w obszarze depresji strzyżowskiej (płaszczowina skolska) było odwiercenie w 1991 roku otworu Wiśniowa-1. Na głębokości 3793 m uzyskano przypływ wody o mineralizacji 15,15 g/dm3, wydajności 180 m3/h i temperaturze 85°C. Poziom zbiornikowy stanowią zeszczelinowane piaskowce warstw spaskich (kreda dolna) z anormalnie wysokim ciśnieniem złożowym. Skonstruowany trójwymiarowy model porowatości efektywnej, przepuszczalności szczelinowej i temperatury, poddano symulacjom z użyciem symulatora Eclipse (Schlumberger). W modelowaniach wykorzystano istniejące otwory wiertnicze:Wiśniowa-1, Szufnarowa-1 i Nawsie-1, oraz zaprojektowany otwór zrzutowy (INJ1), oddalony o 1km na NW od otworu produkcyjnego. Przeprowadzone modelowania dynamiczne pozwoliły na wyliczenie optymalnej pracy dubletu geotermalnego, gdzie wielkość produkcji otworem Wioeniowa-1 przy jednoczesnym zrzucie tej samej objętości otworem zatłaczającym (INJ1) wyliczono na poziomie 640 m3/dobę. Dla modelu wyjściowego zapewnia ona ciągłość eksploatacji jedynie przy kilku stopniach spadku temperatury produkowanej wody przez okres niemal 50 lat. Wykonano analizę czułości systemu ze względu na różne scenariusze modelu parametrycznego (model pesymistyczny, model wyjściowy i model optymistyczny).
    Well Wiśniowa-1 was drilled in 1991 in the Strzyżów Depression (Skole Nappe) for petroleum exploration. At a depth of 3793 m, low-mineralized water was encountered. The water exhibits temperature of 85°C and inflow rate of 180 m3/h. Water reservoir consists of fractured sandstones belonging to the Spas Beds (Lower Cretaceous) and displays anomalously high pressures. A three-dimensional model of effective porosity, fracture permeability and temperature was constructed and subjected to dynamic simulations using Eclipse simulator (Schlumberger). In modelling process, three existing wells (Wiśniowa-1, Szufnarowa-1, Nawsie-1) and the new designed well (INJ1), located about 1 km to the NWof the production well, were used. The modelling results have shown that at the level of 640 m3/day of water production and injection the geothermal doublet will work most efficiently. For the base case model, this would ensure a continuous operation with only a few degree drop in the temperature of the produced water over a period of almost 50 years. We have also made sensitivity analysis of the system for various scenarios of the parametric model (low case, base case and high case).
    Źródło:
    Technika Poszukiwań Geologicznych; 2013, R. 52, nr 2, 2; 95-104
    0304-520X
    Pojawia się w:
    Technika Poszukiwań Geologicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimization algorithm for number and wells placement
    Algorytm optymalizacji liczby i położenia odwiertów
    Autorzy:
    Łętkowski, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1834980.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    optimization
    reservoir simulation
    swarm intelligence
    particle swarm optimization (PSO)
    optimal number of wells
    optimal well placement
    optymalizacja
    symulacje złożowe
    inteligencja roju
    optymalizacja rojem cząstek
    optymalna liczba odwiertów
    optymalne położenie odwiertów
    Opis:
    Determination of the optimal number and placement of production wells is crucial for the effective depletion of the hydrocarbon reservoir. Due to the strongly non-linearity of the problem and the occurrence of multiple local minimums in the response function the non-gradient optimization methods in combination with reservoir simulations are most commonly used for its solution. However, it should be noted that most of the research works dedicated to this issue describe the process of placement optimization but not the number of drilling wells assuming that it was arbitrary set. This is partly due to the fact that known and used optimization methods operate on a fixed number of optimization parameters, therefore the number of production wells can not change during the optimization process. The paper is dedicated to the attempt to build an algorithm that allows simultaneous optimization of the number and position of production wells with respect to the discounted profit in a given period of operation. The basic optimization method in the presented algorithm is the Particle Swarm Optimization (PSO) – one of the most effective non-gradient optimization methods that belongs to the group of methods applying the swarm’s intelligence. Taking into account the number of drilling wells in the optimization process means that the algorithm operates on a variable number of parameters. The objective algorithm starts optimization from an arbitrarily set number of producers, reducing it gradually. Efficiency tests conducted on the sample reservoir PUNQ-S3 indicated a satisfactory convergence of the proposed method. The computing program created implements the mechanisms of convergence enhancement by improving the boundary conditions for the optimization method. The minimum separation distance control between production wells was also introduced at the initial stage of optimization process. Although the algorithm is characterized by satisfactory convergence it would be advisable to improve it by using a hybrid method to increase its effectiveness in the local optimization phase and to introduce minimum well spacing during the entire optimization process.
    Określenie optymalnej liczby i położenia odwiertów eksploatacyjnych jest kluczowe dla efektywnej eksploatacji złoża węglowodorowego. Ze względu na silnie nieliniowy charakter problemu oraz występowanie w funkcji odpowiedzi wielokrotnych minimów lokalnych do jego rozwiązania najczęściej wykorzystywane są bezgradientowe metody optymalizacyjne w połączeniu z symulacjami złożowymi. Należy jednak zauważyć, że większość prac poświęconych temu zagadnieniu opisuje proces optymalizacji położenia, a nie liczby odwiertów, przyjmując, że jest ona dana arbitralnie. Wynika to po części z faktu, że znane i stosowane metody optymalizacyjne operują na stałej liczbie parametrów optymalizacyjnych, w związku z czym liczba odwiertów wydobywczych nie może zmieniać się w trakcie procesu optymalizacji. Artykuł jest poświęcony próbie zbudowania algorytmu umożliwiającego równoczesną optymalizację liczby i położenia odwiertów wydobywczych ze względu na zdyskontowany zysk w zadanym okresie eksploatacji. Podstawową metodą optymalizacyjną w prezentowanym algorytmie jest optymalizacja rojem cząstek (ang. PSO) – jedna z najbardziej efektywnych metod optymalizacji bezgradientowej, należąca do grupy metod wykorzystujących inteligencję roju. Próby efektywności metody przeprowadzone na przykładzie złoża testowego PUNQ-S3 wskazały na zadowalającą zbieżność zaproponowanej metody, dla której na początkowym etapie zastosowano kontrolę minimalnej odległości pomiędzy odwiertami. Jakkolwiek algorytm charakteryzuje się zadowalającą zbieżnością, to jednak wskazane byłoby jego udoskonalenie poprzez wykorzystanie metody hybrydowej w celu zwiększenia jego efektywności w fazie optymalizacji lokalnej oraz wprowadzenie kontroli odległości minimalnej w trakcie całego procesu optymalizacji.
    Źródło:
    Nafta-Gaz; 2019, 75, 12; 744-750
    0867-8871
    Pojawia się w:
    Nafta-Gaz
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optymalizacja liczby i położenia odwiertów eksploatacyjnych z wykorzystaniem mapy potencjału produktywności
    Optimization of the number and placement of exploitation wells using a productivity potential map
    Autorzy:
    Łętkowski, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31344029.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    optymalizacja
    symulacje złożowe
    inteligencja roju
    optymalizacja rojem cząstek
    optymalna liczba odwiertów
    optymalne położenie odwiertów
    mapa potencjału produktywności
    optimization
    reservoir simulation
    swarm intelligence
    particle swarm optimization
    optimal number of wells
    optimal well placement
    productivity potential map
    Opis:
    Jednym z podstawowych elementów planu zagospodarowania złoża węglowodorów jest określenie liczby i położenia odwiertów eksploatacyjnych (produkcyjnych i zatłaczających). Należy jednak zauważyć, że zdecydowana większość prac poświęcona temu zagadnieniu opisuje proces optymalizacji położenia, a nie liczby odwiertów, przyjmując, że jest ona zadana arbitralnie. Wynika to z faktu, że znane i stosowane metody optymalizacyjne operują na stałej liczbie parametrów optymalizacyjnych, w związku z czym liczba odwiertów wydobywczych nie może zmieniać się w trakcie procesu optymalizacji. W artykule przedstawiono modyfikację podstawowej metody optymalizacyjnej uwzględniającą zmianę liczby odwiertów w czasie optymalizacji, przy czym optymalizacja położenia i liczby odwiertów przebiega równocześnie. Podstawową metodą optymalizacyjną w skonstruowanym algorytmie jest optymalizacja rojem cząstek (ang. PSO) – jedna z najbardziej efektywnych metod optymalizacji bezgradientowej, należąca do grupy metod stochastycznych. Została ona zmodyfikowana dla potrzeb przyjętego problemu optymalizacyjnego poprzez zmianę postaci funkcji celu oraz wprowadzenie zmiennej progowej, co pozwoliło na operowanie zmienną liczbą odwiertów. W celu poprawienia zbieżności algorytm uzupełniono o mechanizm mutacji oparty na mapie potencjału produktywności. Testy zbieżności metody przeprowadzone na przykładzie złoża testowego PUNQ-S3 wskazały na zadowalającą efektywność zaproponowanego rozwiązania. Algorytm potrzebował 150 iteracji i 750 wywołań funkcji celu, aby 2,5-krotnie zwiększyć początkową wartość NPV przy równoczesnej 3,5-krotnej redukcji liczby odwiertów produkcyjnych. Z kolei zastosowanie algorytmu do optymalizacji liczby i rozmieszczenia odwiertów zatłaczających przy zadanej liczbie konfiguracji odwiertów wydobywczych pozwoliło na zwiększenie zysku netto o 1/3 przy ponad 2-krotnej redukcji liczby odwiertów
    One of the basic elements of the hydrocarbon reservoir development plan is to determine the number and location of production and injection wells. However, it should be noted that most of the research works dedicated to this issue describe the process of placement optimization but not the number of exploitation wells assuming that it was an arbitrary set. This is partly due to the fact that known and used optimization methods operate on a fixed number of optimization parameters, therefore the number of production wells can not change during the optimization process. The paper presents modification of the basic optimization method taking into account the change in the number of wells during optimization. The optimization of the placement and number of wells run simultaneously. The basic optimization method in the constructed algorithm is particle swarm optimization (PSO) – one of the most effective methods of non-gradient optimization, belonging to the group of stochastic methods. It was modified for the needs of the adopted optimization problem by changing the form of the objective function and introducing the threshold variable which allowed to change the number of wells. In order to improve the convergence, the algorithm is supported by a mutation mechanism based on the productivity potential map. The convergence tests carried out based on the example of the PUNQ-S3 benchmark field showed the satisfactory effectiveness of the proposed solution. The algorithm took 150 iterations and 750 objective function calls to increase the starting NPV value by 2.5 times while reducing the number of production wells by 3.5 times. On the other hand, the use of the algorithm to optimize the number and placement of injection wells for a given number of production wells configuration allowed to increase the NPV value profit by 1/3 with a reduction of more than 2 times in the number of wells.
    Źródło:
    Nafta-Gaz; 2022, 78, 12; 861-871
    0867-8871
    Pojawia się w:
    Nafta-Gaz
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optymalizacja położenia odwiertów wydobywczych ze względu na czas trwania plateau wydobycia
    Well placement optimization for constant production rate
    Autorzy:
    Łętkowski, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31348130.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    optymalizacja
    symulacje złożowe
    inteligencja roju
    optymalizacja rojem cząstek
    optymalna liczba odwiertów
    optymalne położenie odwiertów
    mapa potencjału produktywności
    optimization
    reservoir simulation
    swarm intelligence
    particle swarm optimization
    optimal number of wells
    optimal well placement
    productivity potential map
    Opis:
    Określenie optymalnego rozmieszczenia odwiertów eksploatacyjnych na złożu węglowodorów jest kluczowe dla jego efektywnej eksploatacji. Tak sformułowane zagadnienie stanowi złożony problem optymalizacyjny, którego rozwiązanie w postaci lokalizacji odwiertów zależy między innymi od sposobu zdefiniowania funkcji celu. W literaturze najczęściej występują dwie postacie funkcji celu: zysk bieżący netto (NPV) oraz sumaryczne wydobycie ropy naftowej. Rzadziej spotykana jest funkcja celu bazująca na równomierności sczerpania złoża. Artykuł jest poświęcony próbie zastosowania funkcji celu opartej na czasie wydobycia ropy ze stałą wydajnością (tzw. plateau). Optymalizację prowadzono dla sumarycznego wydobycia ropy oraz zysku bieżącego netto w czasie trwania fazy plateau. W tym celu zbudowano hybrydowy algorytm optymalizacyjny bazujący na optymalizacji rojem cząstek. Zastosowanie algorytmu hybrydowego łączącego trzy mechanizmy wynikało z jednej strony z konieczności poprawienia skuteczności podstawowej metody optymalizacyjnej, z drugiej zaś miało na celu ograniczenie tzw. przedwczesnej zbieżności. Cele te zostały zrealizowane poprzez wykorzystanie mapy potencjału produktywności oraz wprowadzenie mechanizmu mutacji. Optymalizację prowadzono dla dwóch różnych sposobów sterowania odwiertami: sterowania grupowego ze stałą wydajnością oraz sterowania indywidualnego. Zbudowany algorytm potwierdził efektywność, uzyskując wzrost wartości funkcji celu w stosunku do wartości pierwotnej od 40% do 300%. We wszystkich analizowanych przypadkach algorytm rozmieścił odwierty produkcyjne poprawnie, co do zasady. Odwierty zostały rozmieszczone w strefie ropnej w bezpiecznej odległości zarówno od kontaktu woda–ropa, jak i ropa–gaz, przy czym stwierdzono pewne różnice w zależności od przyjętej funkcji celu. Przeprowadzone symulacje potwierdziły możliwość zastosowania czasu trwania plateau jako funkcji celu dla optymalizacji położenia odwiertów produkcyjnych.
    Determining the optimal placement of production wells in a hydrocarbon reservoir is crucial for the effective exploitation. The problem formulated in this way is a complex optimization problem, the solution of which in the form of the location of the wells depends, inter alia, on the method of defining the objective function. Two forms of the objective function are most often found in the literature. These are the net pay value (NPV) and total oil production. The objective function based on the uniformity of the reservoir depletion is less common. The article is devoted to an attempt to apply the objective function based on the duration of oil production with a constant production rate (the so-called production plateau). The optimization was carried out for the total oil production and for the net pay value for the plateau period. The need to use a hybrid algorithm combining three mechanisms resulted, on the one hand, from the need to improve the effectiveness of the basic optimization method, and on the other hand, to reduce the so-called “premature convergence”. For this purpose, a hybrid optimization algorithm based on particle swarm optimization was built. These goals were achieved through the use of a productivity potential map and a mutation mechanism. Optimization was carried out for two different well control methods: group control with constant production rate and individual well control. The developed algorithm confirmed the effectiveness, obtaining an increase in the value of the objective function in relation to the original value from 40% to 300%. As a rule, the algorithm placed the production wells correctly in all analyzed cases. The well were located in the oil zone at a safe distance from both water-oil and oil-gas contacts, with some differences depending on the target function adopted. The simulations carried out confirmed the possibility of using the plateau duration as a function of the objective for optimizing the location of production wells.
    Źródło:
    Nafta-Gaz; 2022, 78, 8; 598-607
    0867-8871
    Pojawia się w:
    Nafta-Gaz
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies