油井戸建設プロセス最適化のためのシミュレーションベースのデジタルツイン

油井戸建設プロセス最適化のためのシミュレーションベースのデジタルツイン

Transocean社について

Transocean社は、油井戸建設サービスを世界中で提供している大手の沖合掘削会社の1つです。それは、中深海、深海、超深海、および過酷な環境上のフローターで構成されており、汎用性の高い可動性の沖合ユニットを運用しています。技術革新と絶え間ないパフォーマンスの改善により、最高の技術ソリューションを追求しております。

問題

沖合の石油およびガスの油井戸建設は、時間を要する複雑なプロセスです。可能な限り安全かつ効率的に実施し、一斉に実行される手動操作と半自動操作の特定のシーケンスが含まれます。通常、さまざまな種類の機器が個々に操作されます。ただし、リグでは、すべての技術ユニットが統合されています。様々な種類の機械の遅延はクリティカルタイムパスを増加させ、全体的なパフォーマンスの効率を低下させ、経済的損失につながる可能性があります。

クリティカルタイムパスは、次のようなさまざまな要因によります。

変化の依存性および全過程にわたり生じる非能率を追跡するのは難しいので、エンジニアは、個々の設備の異なる状態に注目する必要がありました。これらの状態を組み合わせて、高い安全基準を含む他の要因の範囲で、それらがどのように相互に働くか最終的に確かめて、最も単純なレベルのプロセスに分解しました。

Transocean社のエンジニアは、油井戸建設プロセスの変動と非効率性を処理するために、機械や作業員の様々なタイミングなど、数十のリグで測定値を収集して評価する必要がありました。膨大な量のデータを収集して分析する必要があり、それらを手動で管理するのでは、時間がかかりすぎます。そのため、エンジニアは機器からの制御信号を含むマシンデータに基づいて、最適化シミュレーションモデルを構築することにしました。シミュレーションは、エンジニアが油井戸最適化デジタルツインを構築するのに役立ち、さまざまな操作間の相互依存性を反映して分析し、ダウンタイムを削減しました。シミュレーション出力により、管理スタッフは時間損失の本当の理由を判断し、解決策を見つけることができます。

解決策

油井戸最適化モデルを構築する際、エンジニアは建設プロセスのトリッピング段階に特に焦点を合わせました。半自動化で、通常、建設時間全体の20〜30%を要するため、設備の性能に大きなばらつきがあります。このプロセスは、ブロックの撤回、ブロックの巻き上げ、パイプを油井戸の中心に移動するなどの操作で構成され、その一部は同時に行われます。

油井戸を最適化するための油井戸作成プロセス

油井戸を最適化するための油井戸作成プロセス(クリックして拡大)

AnyLogic油井戸建設プロセスシミュレーションソフトウェアを使用し、ステートマシンアルゴリズムと離散イベントプロセスモデリングを活用して、Transocean社はトリッピング操作をリアルタイムで分析できました。プロセス全体は、4つの主要な操作からなる階層システムに分解され、最も単純なレベルまで機能要素に分割されました。これにより、エンジニアはステートマシンモデルを作成できました。この油井戸建設最適化モデルは、4〜5台のデバイスの組み込み機械ロジックを備えたトリッピングプロセス全体を完全に表すディスクリートイベントプロセスモデルと統合されました。

Transocean社は油井戸建設の最適化のためにデジタルツインを構築
Transocean社は油井戸建設の最適化のためにデジタルツインを構築
油井戸シミュレーションおよび最適化モデルの統計
油井戸シミュレーションおよび最適化モデルの統計

AnyLogicシミュレーションにより、エンジニアは両方のモデルにマシンデータをリアルタイムで入力し、ダッシュボードとチャートでさまざまな結果を受け取り、マシンの状態とプロセスアクティビティを識別し、統計データを取得し、操作に重要な時間を分析できます。アプリケーションは、データをSQLデータベースに出力し、次にBIツールに出力します。これにより、管理チームと運用チームは必要な視覚的支援を得ることができ、指定された情報を使用して、ダウンタイムとパフォーマンスの非効率性の正確な理由を探すことができました。

成果

AnyLogicソフトウェアで構築された Transocean社製、油井戸構築プロセスシミュレーションモデル

AnyLogicの油井戸建設プロセスシミュレーションにより、Transocean社のエンジニアは、油井戸建設プロセスのトリッピングステージ全体を表すことができ、リアルタイムの機械データと操作の詳細な表示により、油井戸最適化モデルはデジタルツインとして機能し、油井戸建設の分析を支援します。統計モデルは運用要員とリグ管理者にフィードバックされ、従業員のパフォーマンスを評価し、時間損失の原因を特定することができました。最初の結果は、デジタルツインを実装することで20%以上の時間を節約できることを示していました。

このプロジェクトの油井戸建設プロセスシミュレーションは、将来にむけて、新しい油井戸プロファイルの評価と油井戸の性能の予測につながる可能性があります。プロファイルは、モデルを介して実行され、実質的に仮想油井戸を掘削し、マテリアルハンドリング、必要なリソース、リグ周辺のロジスティックスを考慮して、油井戸の性能に関する将来の洞察を提供できます。

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