Zeitschrift für Küstenzonenmanagement

Abstrakt

Optimierung der Bohrressourcen Kuwaits durch simulierten und sequentiellen Bohranlageneinsatz

Danah Alselahi

Als Teil der aggressiven Kampagne der Kuwait Oil Company, die Welle der Optimierungen und Bohrarbeiten zu bewältigen, unternimmt das Unternehmen verschiedene Schritte, um Praktiken zu bekämpfen, die unnötige Ausgaben fördern. Die Bohrungen, die den größten Teil der Ausgaben des Unternehmens verursachen, waren der Hauptkandidat für derartige Aktivitäten. Die Verwendung traditioneller Methoden würde die erwarteten Ergebnisse liefern und könnte den kontinuierlichen Ressourcenabbau fördern.

Daher haben wir uns entschieden, die Dinge aus einem neuen Blickwinkel anzugehen. Anstatt uns ausschließlich auf Produktivität und Raten zu konzentrieren, haben wir unsere Kennzahlen für den Bohrinseleinsatz erweitert, um andere Variablen einzubeziehen, die die Machbarkeit der Bohrlochkonstruktion und -lieferung beeinflussen könnten. Diese Variablen umfassen (sind jedoch nicht beschränkt auf):

• Tatsächliche Produktionsraten und erwartete Produktionsraten

• Standortverfügbarkeit und Standortbereitschaft

• Entfernungen zwischen Bohrinselverfügbarkeiten

• Operationsdauer und Zwischendauer

Nachdem wir diese Variablen im Griff hatten, konnten wir einen Algorithmus entwickeln, der es uns ermöglichte, Zeitpläne unter Berücksichtigung spezifischer Leistungskennzahlen (KPI) zu erstellen. Diese KPIs würden Folgendes beinhalten:

• Ölgewinn pro Bohrloch (dann zufällig generiert basierend auf der historischen Verteilung nach Feld)

• Bohrdauer pro Bohrloch (basierend auf der Art der Bohrlochtrajektorie)

• Voraussichtliche Bewegungszeit pro Bohrinselunternehmer

Diese KPIs wurden dann simuliert, um Iterationen mit relativer Konfidenz zu erstellen. Die Ergebnisse würden das mögliche Ergebnis eines bestimmten Szenarios veranschaulichen und den Gesamtertrag berechnen, sollte das Unternehmen dieses spezifische Szenario erweitern. Es würde auch die Zeit, die bewegungsorientierten Kosten und die Änderungskosten solcher Aktivitäten berechnen.

Sobald diese Ergebnisse verarbeitet wurden, würde eine Optimierung durch Übereinstimmungsgewinn mit anderen Variablen (wie etwa Standortnähe und Materialbereitschaft) im Vergleich zur flachen Relevanz höhere numerische Erträge liefern.