De siste sju årene har Senter for integrerte operasjoner ved NTNU (IO-senteret) jobbet med å utvikle metoder for å utnytte produksjonssystemet og brønner best mulig i den daglige produksjonen, såkalt produksjonsoptimalisering.
I praksis er løsningen en programvarebasert rådgiver som angir hvordan brønner, ventiler og rørledninger skal reguleres for optimal produksjon. Prosjektleder er professor Bjarne Foss ved NTNU i Trondheim.
– Rådgivningssystemet bygger på matematiske modeller og sanntidsdata i kombinasjon med optimalisering. Slike systemer er det neste steget i utviklingen av integrerte operasjoner, forklarer han.
Datahode
Systemet gir produksjonsingeniører og operatører råd om blant annet innstilling av brønnventilene, slik at oljeproduksjonen holdes så høy som mulig.
Her tar systemet hensyn til en rekke begrensninger, som trykket i brønnen og tilstanden i rørledningene. Å finne den beste kombinasjonen av disse kan innebære flere timer med beregninger.
– I det daglige planleggingsmøtet mellom ingeniører på land og mannskap offshore vil rådgivningssystemet kunne delta som et ekstra «hode». Avhengig av hvordan diskusjonen forløper, kan nye innstillinger beregnes for optimal produksjon i løpet av minutter, sier prosjektlederen. På den måten gir løsningen mulighet for samspill i sanntid mellom datasystem og brukere.
Les også: Helt ny seismikkmetode skal finne olje ingen andre finner
100 ganger raskere
Selskapene Statoil, Total E&P, BP, GDF SUEZ og Petrobras samarbeider med IO-senteret om produksjonsoptimalisering.
Forsøk så langt tyder på at den daglige produksjonen kan økes med mellom 1 og 4 prosent. Løsningen gjør ekstra nytte for seg når driftsbetingelsene er krevende.
Et eksempel er modne felt hvor trykket nede i reservoaret avtar. Her øker mengden med vann, både fra naturens side og fra injisering som skal øke trykket.
Å foreta de rette beregningene er tradisjonelt krevende. Her har den virtuelle rådgiveren vist sin styrke på hurtighet.
– Tester på tre ulike felt hos tre oljeselskaper viser at beregningene går rundt 100 ganger raskere. Dette gir helt nye muligheter for å integrere optimaliseringsbasert rådgivning inn i daglige arbeidsoppgaver, mener Foss.
– Forretningsmessig er det spesielt interessant at gevinsten kan oppnås uten tyngre investeringer i utstyr, da «hemmeligheten» ligger i rådgivningssystemet alene, påpeker han.
Les også: – Oljeindustrien bør se mot flybransjen
Suksess i Brasil
Vi må til Brasil og Petrobras for å finne de mest konkrete erfaringene så langt.
Selskapet har innført løsningen på flere offshore produksjonsskip (FPSO-er). Under IO-konferansen i fjor høst røpet Petrobras at selskapets test av teknologien gir 1,2 prosent bedre utnyttelse av brønnene.
Ifølge forsker Alex Furtado Teixeira ved Petrobras forskningssenter i Rio gir det en ekstra inntjening på 35 millioner amerikanske dollar - eller 200 millioner kroner - hvert år på hvert skip.
Tett samarbeid med Watson-forskere
IBM bidrar med både ekspertise og programvare i det norske prosjektet for produksjonsoptimalisering. Forskere ved Thomas J. Watson Research Center i New York er gode på både olje og big data.
Watson var IBM-sjefen som gjorde konsernet til et internasjonalt, mens navnet i moderne tid gjerne knyttes til den kjente superdatamaskinen som tygger unna store mengder data.
– Her er det mer vår ekspertise på optimalisering innen olje og gass enn big data som teller, forklarer forsker Andrew Conn til Teknisk Ukeblad. Han er professor i matematikk og har jobbet tett med IO-senteret og NTNU i en årrekke. Hver sommer har sisteårsstudenter ved NTNU gjesteplasser ved Watson-senteret. Kontakten over Atlanteren har munnet ut i et tett samarbeid, som de siste årene også omfatter IBMs forskningssenter i Rio de Janeiro.
Les også: Nå kommer spesialriggene til Statoil
Ukjente områder
Senteret har 25 forskere innenfor oppstrøms oljevirksomhet. Det omfatter brønndata, seismikk, optimalisering og vedlikehold av plattformer.
Antall hoder omfatter også bidrag fra fagområder som statistikk, risiko og superdatamaskiner.
– Vi forsøker å lage en modell av hvordan et reservoar ser ut, selv om det er mange usikkerhetsmomenter. Blant annet ønsker vi å beregne skråninger i «terrenget», som er avgjørende for at modellen skal fungere, forklarer matematikkprofessor Conn.
Bedre enn ingenting
Her kommer den åpne koden Bonmin (Basic Open-source Nonlinear Mixed Integer programming) inn i bildet.
Den er utviklet av IBM i samarbeid flere universiteter og er egnet til å lage algoritmer som kan angi om en ventil skal åpnes eller lukkes, eller hvor mye væske som skal injiseres for å optimalisere produksjonen.
– I forhold til potensialet har vi ikke kommet så langt. Likevel vil en enkel modell som gir noe informasjon gi bedre utnyttelse av reservoaret enn om vi ikke hadde hatt noen modell i det hele tatt, påpeker Watson-forskeren.
Les også:
BP måtte skifte 3000 muttere og bolter på Skarv
