Optimal scheduling of field activities using constraint satisfaction problem theory

The challenge of identifying problematic wells and planning their workover operations is common in oil and gas fields. On top of this, the well intervention resources are seldom easily accessible so it is crucial to target the right set of wells at the right time. Oil and gas reservoirs are complex dynamic systems the production and injection patterns of which can significantly affect the reservoir and well response. This represents a complex mathematical optimisation problem where the overall life performance of the field strongly depends on the workover planning decisions. This work presents a reliable and effective tool that is able to screen and explore the large search space of the potential work-overs that adds value to the reservoir management process. The proposed solution considers the overall performance of the field throughout a specified period while respecting all operational limitations as well as considering the risks and costs of the interventions. The proposed workflow combines the commercial optimiser techniques with constraint satisfaction problem optimiser to identify the optimal workover scheduling. The schedule found is guaranteed to satisfy all predefined field constraints. The presented results showed better performance achieved by the proposed hybrid optimiser compared to classical gradient-free optimisation techniques such as Genetic Algorithm in maximising the defined objective function. The suggested workflow can greatly enhance the decisions related to field development and asset management involved with large number of wells and with limited intervention resources

Uma meta-heurística Adaptive Large Neighborhood Search com mecanismos de paralelismo, detecção de estagnação e perturbações para o problema de roteamento de veículos com frota heterogênea, periódico e Multi-Trips

The planning of vehicle routes is a major issue involved in supply chains. In real environment we can find situations involving a very large number of clients or constraints witch indicate that exact methods should be avoided. In this context, this work presents an metaheuristic for solving some variants of the vehicle routing problem (VRP): Heterogeneous VRP, VRP Periodic and VRP with multi-trips. The metaheuristic chosen, called Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS), combines the power of successful strategies in the literature as a large neighborhood search and adaptive mechanisms with new features such as parallelism, detection of stagnation and perturbations. Our ALNS was implemented in such a way that all variants of the VRP are solved without changes in the code. The results for several instances proposed in the literature are satisfactory, showing the good performance of the approach.A atribuição e o planejamento de rotas de veículos são problemas importantes envolvidos nas cadeias de suprimentos. Em ambiente real é comum encontrar situações que envolvam uma quantidade muito grande de clientes ou de restrições que consequentemente fogem do alcance de métodos exatos. Neste contexto, este trabalho apresenta uma meta-heurística capaz de resolver algumas variantes do problema de roteamento de veículos (PRV) combinadas: o PRV capacitado com frota heterogênea, o PRV periódico e o PRV com multi-trips. A meta-heurística escolhida, denominada Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS), combina a força de estratégias bem-sucedidas na literatura como busca em vizinhança ampla e mecanismos adaptativos e também novos mecanismos como paralelismo, detecção de estagnação e perturbações. O ALNS foi implementado de tal maneira que todas as variantes do PRV citadas pudessem ser resolvidas sem alterações de código. Os resultados obtidos, em diversas instâncias propostas na literatura foram satisfatórios, mostrando o bom desempenho do método proposto

Proposta de Modelo Matemático para o Problema de Roteamento de Sondas de Intervenção a Poços de Petróleo Terrestres Revelados Dinamicamente com Período de Atendimento Viável

Durante a fase de produção em poços de petróleo terrestres uma das atividades mais importantes e caras é o uso de sondas de intervenção. O funcionamento de cada um desses poços ocorre, na maioria das vezes, em condições difíceis com perfil de produção com grande variação em função da sua geologia, localização e a maneira como o poço é desenvolvido. Estas características levam ao longo da vida produtiva dos poços à necessidade de intervenções de manutenção nomeadas como workover, que são fundamentais para manter a produção ou mesmo melhorar a produtividade ao corrigir falhar que tipicamente ocorrem nos equipamentos dos poços. Como as sondas de intervenção são equipamentos caros e, por isto, em menores quantidades comparadas a quantidade de poços terrestres que demandam intervenções de manutenção, ocorre a geração de filas de poços aguardando atendimento. Isto leva a necessidade de geração de rotas de atendimento aos diferentes poços com as escassas sondas existentes, desafio conhecido como Problema de Roteamento de Sondas de Intervenção (PRSI). Na literatura, verificam-se modelos e métodos de solução para o PRSI estático, ou seja, que busca minimizar a perda total de produção, não considerando a possibilidade de novas informações relevantes para o roteamento serem reveladas ao longo do horizonte de planejamento. Sendo assim, busca-se neste trabalho estudar e propor um modelo matemático com abordagem dinâmica para o PRSI que minimize a perda total de produção dos poços revelados ao longo de um horizonte de planejamento. O PRSI Dinâmico foi resolvido ao ser criado algoritmo estrutural executado ao longo de um horizonte de planejamento, contendo o modelo matemático proposto, linearizado para execução no solver CPLEX, utilizando técnicas de Programação Linear Inteira Mista. Os resultados computacionais foram obtidos considerando instâncias geradas artificialmente, e a conclusão dessa pesquisa mostra que o modelo proposto aproxima o PRSI Dinâmico do contexto operacional do problema, o que impacta no processo de definição das rotas e agendamento dos atendimentos

DECISION SUPPORT FOR OPTIMAL WELL PLACEMENT, INFRASTRUCTURE INSTALLATION AND PRODUCTION PLANNING IN OIL FIELDS

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Vehicle Routing with Uncertain Demand

In distribution networks a supplier transports goods from a distribution center to customers by means of vehicles with limited capacity. Drivers will drive routes on which they visit multiple customers to make deliveries. Typically, deliveries are made regularly and a fixed schedule is maintained. A fixed schedule is beneficial for many operational purposes, as it for instance allows for easy planning of the packing of the vehicles at the distribution center, or it allows the customer to roster the delivery handling personnel. A fixed schedule is often reused to make weekly deliveries for a period of a year or longer. However, at the moment of designing a schedule, the demand of the customers is usually unknown. Moreover, in most cases, demand of a customer will be different for each delivery. Therefore, it will be necessary to construct or adapt vehicle routes for each day of delivery, without deviating too much from the fixed schedule. In this thesis several different views on a fixed schedule are explored. It addresses the need from practice to incorporate the uncertainty of demand in transportation models to increase the efficiency of transport. Innovative vehicle routing models are presented taking uncertain or varying demand into account. New algorithms using state-of-the-art methods are presented based on these models, to construct fixed schedules and vehicle routes. The algorithms make use of recent scientific advances in mathematical programming, specifically in the domain of vehicle routing

Multiphase flow modelling for enhanced oil and gas drilling and production

From the exploration to the abandonment of an oil and gas discovery, operators and engineers are constantly faced with the challenge of achieving the best commercial potential of oil fields. Although the petroleum engineering community has significantly contributed towards maximising the potential of discovered prospects, the approach adopted so far has been compartmentalised with little (heuristics-based) or no quality integration. The highly interconnected nature of the decision factors affecting the management of any field requires increased implementation of Computer-Aided Process Engineering (CAPE) methods, thus presenting a task for which chemical engineers have the background to make useful contributions. Drilling and production are the two primary challenging operations of oilfield activities, which span through different time horizons with both fast and slow-paced dynamics. These attributes of these systems make the application of modelling, simulation, and optimisation tasks difficult. This PhD project aims to improve field planning and development decisions from a Process Systems Engineering (PSE) perspective via numerical (fluid dynamics) simulations and modelbased deterministic optimisation of drilling and production operations, respectively. Also demonstrated in this work is the importance of deterministic optimisation as a reliable alternative to classical heuristic methods. From a drilling operation perspective, this project focuses on the application of Computational Fluid Dynamics (CFD) as a tool to understand the intricacies of cuttings transport (during wellbore cleaning) with drilling fluids of non-Newtonian rheology. Simulations of two-phase solid-liquid flows in an annular domain are carried out, with a detailed analysis on the impact of several drilling parameters (drill pipe eccentricity, inclination angle, drill pipe rotation, bit penetration rate, fluid rheology, and particle properties) on the cuttings concentration, pressure drop profiles, axial fluid, and solid velocities. The influence of the flow regime (laminar and turbulent) on cuttings transport efficiency is also examined using the Eulerian-Eulerian and Lagrangian-Eulerian modelling methods. With experimentally validated simulations, this aspect of the PhD project provides new understanding on the interdependence of these parameters; thus facilitating industrial wellbore cleaning operations. The second part of this project applies mathematical optimisation techniques via reduced-order modelling strategies for the enhancement of petroleum recovery under complex constraints that characterise production operations. The motivation for this aspect of the project stems from the observation that previous PSE-based contributions aimed at enhancing field profitability, often apply over-simplifications of the actual process or neglect some key performance indices due to problem complexity. However, this project focuses on a more detailed computational integration and optimisation of the models describing the whole field development process from the reservoir to the surface facilities to ensure optimal field operations. Nonlinear Programs (NLPs), Mixed-Integer Linear Programs (MILPs), and Mixed-Integer Nonlinear Programs (MINLPs) are formulated for this purpose and solved using high-fidelity simulators and algorithms in open-source and commercial solvers. Compared to previous studies, more flow physics are incorporated and rapid computations obtained, thus enabling real-time decision support for enhanced production in the oil and gas industry

Linear Mathematical Model to Optimize Buying, Shipping and Storing Oil Field Tubulars

This study develops a mathematical model to assist oil companies in buying, shipping, and storing tubulars at the minimum cost. The equations developed were to utilize existing information which the materials sections of these companies were presently collecting. The model to be developed must be solvable using existing computer codes. The model developed in this report can be solved using a branch and bound technique for linear models. The size of the model is potentially very large. Through reasonable constraints, the size of the model can be reduced to a size easily solved on any large computer system. In addition, the model can be adapted to commodities other than tubulars.Business Administratio

Robust production optimization of gas-lifted oil fields

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2015.Com a crescente demanda por energia fóssil as operadoras petrolíferas têm buscado determinar planos operacionais que otimizam a produção dos campos em operação para satisfazer a demanda do mercado e reduzir os custos operacionais. Neste contexto, a pesquisa operacional tem se mostrado uma importante ferramenta para determinação dos planos de produção de curto prazo para campos de petróleo complexos. Alguns trabalhos já desenvolveram estratégias para a otimização integrada da produção que visam auxiliar engenheiros de produção e operadores a atingir condições de operação ótimas. Estes avanços científicos atestam o potencial da área de otimização integrada da produção de campos, justificando a busca por estratégias de otimização global e integradas de ativos. Contudo, a incerteza dos parâmetros que caracterizam o reservatório, os poços, fluidos e os diversos processos de produção não vem sendo considerada pelos modelos e algoritmos de otimização da produção diária. Considerando os modelos de produção de curto prazo, estas incertezas podem ser atribuídas a erros de medição , comportamento oscilatório dos sistemas, modelos imprecisos, entre outros. A influência da incerteza dos parâmetros em problemas de otimização tem, desde tempos, sido foco da comunidade de programação matemática. E já foi verificado que soluções de problemas de otimização podem apresentar significativa sensibilidade à pertubações nos parâmetros do dado problema, podendo levar a soluções não factíveis, subótimas ou ambas. Assim, buscando tornar as abordagens de otimização existentes mais confiáveis e robustas às incertezas intrínsecas dos sistemas de produção, esta dissertação investiga a modelagem e tratamento de incertezas na otimização diária da produção e propõe formulações em programação matemática para otimização robusta da produção de poços operados por gas-lift. As formulações representam curvas amostradas através de dados simulados ou medidos que refletem as incertezas dos sistemas de produção. Estas representações levam a formulações robustas em programação matemática inteira mista obtidas pela aproximação das curvas de produção através de linearização por partes. Além disso, este trabalho apresenta os resultados de uma analise computacional comparativa da aplicação da formulação robusta e da formulação nominal a um campo de petróleo em ambiente de simulação, porém considerando simuladores multifásicos amplamente empregados pela indústria do petróleo e gás, que representam a fenomenologia muito próximo da realidade. O primeiro capítulo apresenta a problemática em que estão envolvidos os desenvolvimentos realizados nesta dissertação e um resumo dos capítulos subsequentes. No segundo capítulo alguns conceitos fundamentais são apresentados para a compreensão do trabalho desenvolvido. Este capítulo é dividido em três partes. A primeira parte inicia apresentando brevemente a indústria de petróleo e gás com uma perspectiva histórica, econômica e dos processos envolvidos. Na sequência são expostos conceitos básicos de engenharia de petróleo necessários para o entendimento do sistema de produção utilizado ao longo a dissertação  i.e. gas-lift. Finalmente, o problema de otimização da produção é situado dentro do problema maior, que é o gerenciamento completo das operações de um campo de petróleo, seguido de uma revisão da literatura no que se refere a abordagens clássicas para otimização da produção de campos operados por gas-lift. A segunda parte é uma descrição compacta sobre modelagem de problemas de otimização utilizando programação matemática e na menção dos métodos de solução deste tipo de problema utilizados na parte experimental desta dissertação. A terceira parte começa com uma revisão sobre incerteza em problemas de otimização e sobre as decisões de modelagem enfrentadas quando na presença de problemas de otimização incertos. Na sequência o paradigma de otimização robusta é introduzido e é apresentada uma compilação de alguns dos principais resultados da área de otimização robusta linear. Além disso, ao fim, alguns pontos específicos da teoria de otimização robusta são apresentados pela suas relevâncias para o desenvolvimento da teoria dos capítulos seguintes. O terceiro capítulo inicia com uma discussão sobre as origens das incertezas nos modelos de produção para então prover uma revisão bibliográfica dos poucos trabalhos que mencionam ou lidam com incerteza em sistemas de produção. Na sequência, a incerteza é examinada na perspectiva do problema de otimização. Um sistema simples é usado para exemplificar a metodologia de otimização robusta desenvolvida nesta dissertação. O quarto capítulo apresenta dois problemas padrões de otimização da produção, um contendo poços satélites e outro com poços e completação submarina. Para ambos uma formulação em programação linear inteira mista é descrita considerando valores nominais para todos os parâmetros. Então, para cada problema uma reformulação robusta é implementada considerando incerteza nas curvas de produção do poço. A metodologia utilizada para o primeiro problema é a mesma detalhada no capítulo três, e para o segundo uma extensão da metodologia é proposta para poder lidar com restrições de igualdade incertas. No quinto capítulo são apresentados resultados experimentais de um problema de otimização da produção de um campo com poços satélites. Os resultados obtidos com otimização clássica (nominal) e com otimização robusta são então comparados em um campo de produção sintético instanciado em um simulador multifásico comercial. A solução robusta se mostrou indicada para cenários de operação mais críticos onde factibilidade e segurança são prioridade. No capítulo final uma análise dos resultados obtidos na dissertação é feita sob a perspectiva do possível emprego das técnicas desenvolvidas na indústria de óleo e gás. Apesar de à primeira vista os resultados serem conservadores e de sua utilização parecer limitada, existe potencial para a metodologia ser empregada no caso de situações que priorizam segurança. Além disso a metodologia aqui desenvolvida pode servir como ponto inicial para pesquisas e desenvolvimentos futuros. Uma breve descrição de possíveis trabalhos futuros é feita ao final deste capítulo. O apêndice traz a descrição de algoritmos de amostragem de curvas côncavas desenvolvidos para os experimentos numéricos realizados na dissertação.Abstract : Managing production of complex oil fields with multiple wells and coupled constraints remains a challenge for oil and gas operators. Some technical works developed strategies for integrated production optimization to assist production engineers in reaching best operating conditions. However, these works have neglected the uncertainties in the well-performance curves and production processes, which may have a significant impact on the operating practices. The uncertainties may be attributed to measurement errors, oscillating behavior, and model inaccuracy, among others. To this end, this dissertation investigates how uncertainty might be considered in daily production optimization and proposes formulations in mathematical programming for robust production optimization of gas-lifted oil fields. The formulations represent system-measured and simulated sample curves that reflect the underlying uncertainties of the production system. The representations lead to robust mixed-integer linear programming formulations obtained from piecewise-linear approximation of the production functions. Further, this work presents results from a computational analysis of the application of the robust and nominal formulations to a representative oil fields available in simulation software