AnyLogic Fluid Libraryを使用した石油生産のモデリングと最適化

AnyLogic Fluid Libraryを使用した石油生産のモデリングと最適化

問題

カナダは、石油埋蔵量が世界3番目の国です。ただし、ほとんどの石油はオイルサンド(砂、オイル、水の混合物)に含まれており、石油を抽出するには蒸気で加熱する必要があります。抽出するコストは高く、この分野での資本投資は2014年に260億ドルに達しました。

砂から油を生産するには、井戸、パイプ、蒸気発生器、およびその他の機器の複雑なシステムが必要です。そのようなシステムを維持するのは費用がかかり、停電は蒸気注入と石油生産の混乱につながる可能性があります。支出を最適化し、生産の遅れを捉えるため、Stream Systems社はAnyLogicシミュレーションモデリングを採用しました。以前はスプレッドシートを使用していたため、エンジニアは10〜20井戸の作業プロセスをモデル化するのが限界でしたが、シミュレーションアを使用することで、数百の井戸を持つ生産施設のモデル化が可能になりました。

ソリューション

Oil Well Optimization

石油生産プロセスには、次の3つの主要な要素が含まれています。

シミュレーションモデルは、システムの要素の小さなモデルで構成されていました。このアプローチにより、エンジニアは特定のコンポーネントの作業プロセスが他の要素にどのように影響するかを監視できました。

モデルが複雑であるため、AnyLogicマルチメソッドアプローチ(エージェントベース、システムダイナミック、および離散イベントモデリングの組み合わせ)が採用されました。システムは、1つの構成の遅れが他の構成の遅れにつながる可能性があり、これを表現するためAnyLogicの流体ライブラリを、これらの遅延を捉えるために使用しました。

Oil Well Optimization Simulation Model – Model Logic

AnyLogicは外部データソースとシームレスに統合可能なため、モデル開発者はあらゆるタイプのファイルデータをモデルに入力できました。追加の計算を管理し、モデルをより現実に近づけるために、外部Javaライブラリが組み込まれました。モデルの入力データは次のとおりです。

井戸は、個々のエージェントとして機能します。各井戸には特定の動作があり、パイプや他のフローチャート構成に接続され、必要に応じて、モデル内の構成を簡単に追加および調整できます。

モデルの特定の部分だけでなく、生産プロセスを高レベルの視点で観察し、運用上および戦略上の計画を立てることもできます。両方のレベルでパラメーターを設定し、さまざまな実験を実行してモデルの最適化を実行することができました。ダッシュボードは、システムの変化を視覚化するために統計データを示すことができます。

Oil Well Optimization Simulation Model - Interface

出力データ:

結果

AnyLogicシミュレーションモデリングは、地上及び地下にあるシステムの一部を接続するのに役立ちました。マルチメソッドシミュレーションモデリングアプローチにより、モンテカルロおよびwhat-if実験を含む複数のシナリオを実行し、システムの最適化を提供するスケジューリング及びメンテナンスによる変動を分析することが可能になりました。

流体ライブラリは、モデルの各部分を高い粒度で表し、リップル効果とシステムの破損を表示するのに役立ちました。さらに、動的な変化とそのシステムへの影響を検討するのに役立ちました。このアプローチにより、リアルタイムで意思決定を行い、石油の品質を把握することが可能になりました。


また、このモデルは、将来の設備投資に関する意思決定とその削減に貢献し、生産プロセスのコンポーネントをいつ交換するか、メンテナンスを行うかを決定しました。

AnyLogicソフトウェアは、この会社の他のプロジェクトでも採用されました。

oil well optimization

同様のケーススタディ

その他のケーススタディ