أخبار ar.wedoany.com، قامت شركة ORTOmation بنشر محسّن ذاتي التعلم وحلقة مغلقة في موقع مكون من خمس آبار غير تقليدية للنفط والغاز في حوض ديلاوير (Delaware basin). يعمل هذا المحسّن على ضبط معايير الرفع بالغاز بشكل تكيفي دون الحاجة إلى نموذج عملية أو اختبارات اضطراب في الموقع.
واصل المحسّن ضبط معايير الرفع بالغاز على مدى عدة أسابيع من التشغيل، مما أدى إلى تعظيم إنتاج الغاز الطبيعي من الآبار الخمسة، مع خفض استهلاك غاز الرفع بنسبة 44%. يستخدم المحسّن معدل تدفق الغاز الطبيعي لكل بئر كمتغير أمثل، بينما تعمل وحدات التحكم التقليدية كمنظمات لتدفق غاز الرفع، بهدف تقليل التغيرات في المعايير الرئيسية وتحسين الجدوى الاقتصادية للرفع بالغاز.
تتأثر القيمة الاقتصادية المثلى لبئر الرفع بالغاز الواحدة بالتغيرات في الظروف الاقتصادية، وظروف المكمن، وكفاءة المعدات. يتغير منحنى أداء الرفع بالغاز لكل بئر مع تقدم عمر المكمن، وقد يؤدي الإفراط في الرفع بالغاز في النهاية إلى استقرار الإنتاج أو انخفاضه. في حالة مشاركة عدة آبار لمصدر غاز رفع واحد (كما هو الحال في موقع البئر)، يختلف تأثير الرفع بالغاز على الإنتاج من بئر إلى آخر، وعندما تكون قدرة الضغط محدودة، يجب أن يأخذ التحسين هذه القيود في الاعتبار لتوزيع الغاز المتاح.
العلاقة بين الرفع بالغاز والإنتاج غير خطية، وتتطلب المحسّنات التقليدية ذات الحلقة المغلقة والقائمة على النماذج خبرة متخصصة للتطوير والصيانة، وهو ما يصعب تحمله غالبًا في المشاريع متوسطة وصغيرة الحجم. يعمل المحسّن الجديد ذاتي التعلم وعديم النماذج على تقليل تكاليف التنفيذ والاعتماد على الخبراء من خلال تعلم تأثير التعديلات على أرباح التشغيل أو تكاليفه، ثم تعديلها لتلبية شروط القيد.
يُبنى المحسّن ذاتي التعلم فوق أنظمة التحكم التقليدية، باستخدام وحدات تحكم تناسبية-تكاملية-تفاضلية (PID) للحفاظ على استقرار العملية. تقوم وكلاء التحسين (OA1 إلى OA4) بكتابة نقاط الضبط لوحدات تحكم PID الخاصة بكل متغير مُوجه مُحدد بطريقة متتالية، والوصول إلى القيم المقاسة عبر تقنية الاتصال القياسية لأنظمة التحكم (OPC). يستخدم الوكلاء خوارزميات معالجة الإشارات لتقليل تأثير ضوضاء القياس، ويعتمدون خوارزمية تسلق تلال جديدة لتقليل معدل التغيير عند الاقتراب من الحل الأمثل، مما يحسن التشغيل تدريجيًا.
أُجريت هذه التجربة الميدانية في موقع آبار غير تقليدية للنفط والغاز في حوض ديلاوير (Delaware basin)، حيث تم تحسين خمس آبار. تم تثبيت برنامج المشروع على خادم سحابي، وتم تدريب المهندسين لمدة 3 ساعات تقريبًا عبر Microsoft Teams. كان هدف خطة التحسين هو تعظيم إنتاج الغاز الطبيعي من جميع الآبار الخمسة، مع استخدام معدل تدفق الغاز المنتج كمتغير أمثل، مع تصميم دوال جزائية للحفاظ على تشغيل الرفع بالغاز حول المعدل الحرج. تشمل القيود الرئيسية موضع صمام التحكم في ضغط الشعلة، والحدود العليا والدنيا لتدفق غاز الرفع، والتوازن في غاز الرفع بين الآبار. في حالة خطأ في وضع وحدة التحكم في تدفق غاز الرفع أو تعطل الضاغط، يتوقف المحسّن عن العمل.
تم اعتماد نهج تدريجي في التشغيل، مع وضع حدود أولية متحفظة لتدفق غاز الرفع ومعدلات التغيير، ثم تعديلها تدريجيًا بناءً على نتائج المراقبة من أدوات تحليل ORTO. بعد عدة أسابيع من النشر، تجلت الفوائد المقدرة في ثلاثة جوانب: انخفاض إجمالي استهلاك غاز الرفع من حوالي 4.7 مليون قدم مكعب قياسي يوميًا إلى 2.64 مليون قدم مكعب قياسي يوميًا، أي بانخفاض نسبته 44%؛ وتحقيق أقصى إنتاج إجمالي في ظل قيود التشغيل؛ وانخفاض التباين في إنتاج الغاز (الانحراف المعياري حول المتوسط) بنسبة 40% تقريبًا، مما يساهم في تقليل تآكل المعدات وتكاليف الصيانة وحالات التعطل في العملية. في الوقت نفسه، أدى انخفاض كمية غاز الرفع لكل بئر إلى خفض ضغط أنبوب الإنتاج، حيث انخفض ضغط أنبوب الإنتاج في أحد الآبار بنسبة 8% تقريبًا، وانخفض ضغط الغلاف بنسبة 1.5%، مما سهل عملية سحب الغاز والسوائل من البئر.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
