Development of a Virtual Flow Meter for a subsea field using machine learning
Creators: name: Χαρισοπούλου, Ιωάννα Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Εικονικό πολυφασικό ροόμετρο
PIPESIM
Μηχανική Εκμάθηση
Virtual Multiphase Flowmeter
Machine Learning

description: Η ακριβής μέτρηση της παραγωγής μεμονωμένων γεωτρήσεων είναι μια κρίσιμη πρόκληση στην παραγωγή υδρογονανθράκων, ειδικά σε υποθαλάσσια πεδία όπου οι παραδοσιακές μέθοδοι όπως οι test separators δεν είναι εφικτές. Στο απαιτητικό περιβάλλον των υποθαλάσσιων πεδίων υδρογονανθράκων, η χρήση test separator για την ακριβή μέτρηση της παραγωγής μεμονωμένων γεωτρήσεων μπορεί να μην είναι πάντα πρακτική επιλογή. Αυτό αποδίδεται κυρίως στην υλικοτεχνική πολυπλοκότητα που σχετίζεται με την πρόσβαση σε κεφαλές γεωτρήσεων σε μεγάλα βάθη υδάτων, την πιθανή διακοπή ροής και τα προβλήματα διάβρωσης που σχετίζονται με τους test separators. Επιπλέον, η περιορισμένη διαθεσιμότητα χώρου στον πυθμένα της θάλασσας, μαζί με την πρόκληση της διατήρησης και της βαθμονόμησης των test separators σε σημαντικά βάθη, τους καθιστούν λιγότερο ευνοϊκή επιλογή. Για την αντιμετώπιση αυτού του ζητήματος, χρησιμοποιούνται συνήθως πολυφασικά ροόμετρα (MPFMs), αλλά η εγκατάστασή τους απαιτεί πολύπλοκες υποθαλάσσιες εργασίες και συνεπάγεται σημαντικό κόστος. Μια καινοτόμος εναλλακτική λύση είναι η εφαρμογή των εικονικών πολυφασικών ροόμετρων (VFMs), όπου οι ρυθμοί ροής σε κάθε κεφαλή γεώτρησης υπολογίζονται με βάση τις ήδη διαθέσιμες μετρήσεις. Αυτή η μεταπτυχιακή εργασία διερευνά την ανάπτυξη και την εφαρμογή των VFM για την εκτίμηση της παραγωγής κάθε φάσης από διασυνδεδεμένες γεωτρήσεις σε υποθαλάσσιο πεδίο. Η έρευνα επικεντρώνεται στη δημιουργία ενός ρεαλιστικού μοντέλου δικτύου γεωτρήσεων χρησιμοποιώντας λογισμικό προσομοίωσης αγωγών για να μιμηθεί τη σύνθετη δυναμική ροής στο πεδίο. Μέσω επαναληπτικών προσομοιώσεων υπό διαφορετικές συνθήκες παραγωγής, συλλέγονται σχετικά δεδομένα για την εκπαίδευση κατάλληλων μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Η μελέτη δείχνει τη δυνατότητα των VFM στην ακριβή εκτίμηση της παραγωγής γεωτρήσεων συνδυάζοντας δεδομένα από μόνιμα εγκατεστημένα μανόμετρα στις κεφαλές των γεωτρήσεων με μετρήσεις συνολικής ροής που λαμβάνονται από έναν κύριο διαχωριστή. Η προτεινόμενη μαθηματική προσέγγιση επιτρέπει τον προσδιορισμό της συνεισφοράς της κάθε γεώτρησης ξεχωριστά στη συνολική παραγωγή στον διαχωριστή. Τα αποτελέσματα καταδεικνύουν την αποτελεσματικότητα των VFM στην παροχή ακριβών εκτιμήσεων της παραγωγής κάθε γεώτρησης, διευκολύνοντας τη βέλτιστη διαχείριση της και ενισχύοντας τη συνολική απόδοση παραγωγής υδρογονανθράκων. Επιπλέον, η υιοθέτηση των VFM εξαλείφει την ανάγκη για φυσικό διαχωρισμό των φάσεων ροής, μειώνοντας το λειτουργικό κόστος και την πολυπλοκότητα.
description: The accurate measurement of individual well production is a critical challenge in hydrocarbon production, especially in subsea fields where traditional methods such as test separators are not feasible. In the demanding environment of subsea hydrocarbon fields, employing test separators for precise measurement of individual well production may not always be a practical choice. This is primarily attributable to the logistical complexities involved in accessing deep-sea wellheads, potential flow disruption and corrosion issues associated with the introduction of test separators. Additionally, limited space availability on the seabed, along with the challenge of maintaining and calibrating the test separators at significant depths, render them a less favorable option. To address this issue, Multiphase Flowmeters (MPFMs) are commonly used, but their installation requires complex underwater operations and incurs significant costs. An innovative alternative is the implementation of Virtual Multiphase Flowmeters (VFMs), where flow rates at each wellhead are estimated based on available measurements. This master thesis investigates the development and application of VFMs to estimate the production of each phase from interconnected wells in a subsea field. The research focuses on creating a realistic well network model using a pipeline simulation software to mimic the complex flow dynamics in the field. Through iterative simulations under varying production conditions, relevant data is collected to train suitable machine learning models. The study showcases the potential of VFMs in accurately estimating well production by combining data from permanently installed manometers at the wellheads with total flow measurements obtained from a main separator. The proposed mathematical approach enables the determination of the individual well's contribution to the total production at the separator. The results demonstrate the efficacy of VFMs in providing accurate estimates of each well's production, facilitating optimal well management and enhancing overall hydrocarbon production efficiency. Moreover, the adoption of VFMs eliminates the need for physically separating the flow phases, reducing operational costs and complexity.