問題
石油・ガス大手の1社は、石油鉱床の枯渇による経済的な非効率に直面していました： 石油鉱床の約20％はほとんど利益を生み出しませんでした。不確実性が高い状況で強力なパフォーマンスを維持するために、会社は、採算の取れた油井を閉鎖するか維持するか、破損を修復することが理にかなっているかについて運用上の決定を行わなければなりませんでした。
これらの課題に対処するために、会社は石油鉱床のデジタルツインを作成することを決定しました。ツインは意思決定における管理を支援するためのものでした：油井からの運用データに基づいて石油鉱床操作のシミュレーションを支援し、経済指標をさらに分析し、効率の悪い油井を強調表示します。フォーカスグループカンパニーのコンサルタントが、システムのコアであるエージェントベースの石油抽出シミュレーションモデルの開発プロジェクトチームに加わりました。
解決策
エンジニアは、モデルを構築するためのプラットフォームとしてAnyLogicを選択しました。彼らは、AnyLogic GISマッピング機能を利用して、油井クラスターの地理的位置とモデル内の特定のパフォーマンス機能を反映しました。エンジニアは約400の油井を現在の場所にリンクし、モデルマップに配置しました。モデル内のすべての油井は、実際の生活と同じインフラストラクチャ（パイプラインネットワーク、水道管、道路、送電線）によって接続されていました。 モデルを実行すると、油井エージェントは石油を生産し始めました。 データセットは、Excelテーブルを介してモデルにアップロードできます。
次のパラメータを設定できます：
- 油井の技術的な操作モード
- ウォーターカットの予測
- 油井レベルのケーシングヘッドのガス量
- 財務指標を計算するための石油とガスのコスト
原材料輸送のコスト、層の圧力保持コスト、電気コスト、スタッフのコスト、メンテナンスコストなど、各油井の最適化と収益およびコストの評価が向上しました。
モデルが完成し、開発者は1年間の操業をシミュレートしました。
結果
その結果、精油所シミュレーションモデルは、経済的に非効率的な油井と、メンテナンスと改修をしても収益性のない油井を特定しました。
さらに、このモデルでは、1つの油井の故障が隣接する油井の経済的パフォーマンスにどのように影響するかをリアルタイムで評価することができました。同時に、製油所シミュレーションモデルでは、総コストの再配分と、パイプライン内の圧力の変化により、隣接する井戸の石油を調達するためのエネルギーコストの削減を考慮しました。
エンジニアはモデルをスタンドアロンアプリケーションとしてエクスポートし、顧客に紹介しました。 製油所最適化モデルの簡易バージョンをオンラインでも実行できます。
ネクストステップ
プロジェクトの次の段階で、モデルは石油鉱床に関する運用データのソースにリンクされます。これにより、完全に機能する製油所最適化デジタルツインになり、リアルタイムデータに基づくシナリオのシミュレーションが可能になります。同社は以下の目的で使用する予定です：
- 年間の各油井の経済的パフォーマンス評価
- 油井の主要なオーバーホールの経済効果の評価
- 油井の閉鎖または維持が他の油井の技術的および経済的指標にどのように影響するかについての評価
デジタルツインの実装により、石油鉱床の運用コストを年間100万米ドル削減することができます。 ツールが1つの石油鉱床で実装されると、他の石油鉱床でも再利用可能です。