Управление и оптимизация добычи. Оптимизация добычи
| Данный курс является уникальным трехнедельным курсом с практическими занятиями. По окончании курса слушатели получат углубленное знание в области технологии добычи. Упор делается на узловой анализ и использование ПО PIPESIM™. Слушатели также узнают об интерпретации результатов исследования скважин и получат возможность проверки и развития своих способностей в области принятия решений по разработке и ряду вопросов технологии добычи. | 3 недели | Геология, Управление и оптимизация добычи | |
| Подробное изучение вопросов, связанных с планированием, проектированием и моделированием ГРП, техническим надзором за проведением работ, контролем качества и анализом результатов ГРП. Освещаются как теоретические вопросы, так и применение теории в практике ГРП. | 7 дней | Операционная деятельность по добыче, Управление и оптимизация добычи | |
| Основная задача курса = дать начальное представление об основных принципах проектирования ГРП и предоставить информацию о том, как выбрать скважину для стимуляции пласта посредством ГРП и определить важные свойства пласта для оптимизации проектирования ГРП. Основные принципы, лежащие в основе различных моделей ГРП и использование трехмерного псевдо моделирования ГРП для расчета оптимального режима работы насосов как для скважин с низкой проницаемостью, так и для скважин с высокой проницаемостью. | 5 дней (углубленный) | Управление и оптимизация добычи, Операционная деятельность по добыче | |
| Данный курс ознакомит слушателей с основными функциональными возможностями программного комплекса OFM. | 2 дня (основы) | Управление и оптимизация добычи | OFM |
| Данный курс позволит слушателям ознакомиться с основами модуля прогнозирования в OFM. Данный курс расскажет, как строить прогнозы методом кривых падения дебита по различным фазам, как строить расчетные прогнозы, проектировать многовариантные прогнозы. | 1 день (базовый) | Управление и оптимизация добычи | OFM |
| Слушатели получают необходимые навыки для более эффективного использования графических приложений OFM. | 1 день (базовый) | Управление и оптимизация добычи | OFM |
| Данный курс носит практический характер и предназначен для опытных пользователей. В ходе обучения пользователи проводят анализ данных нефтяного месторождения и выносят свои рекомендации по его дальнейшей разработке, рекомендуют мероприятия по повышению нефтеотдачи, после чего оценивают эффективность мероприятий, сопоставляя ожидаемый эффект по нефти и затраты на осуществление скважинных операций. | 5 дней (углубленный) | Управление и оптимизация добычи | OFM |
| Пакет системного анализа PIPESIM представляет собой симулятор для моделирования установившегося, многофазного потока нефтегазовых добывающих систем. Отдельные модули PIPESIM используются для обширного круга задач анализа, включая: моделирование скважин, узловой анализ, оптимизацию механизированной добычи, моделирование трубопроводов и наземного оборудования, а также сетей сбора и ППД. | 5 дней (базовый) | Управление и оптимизация добычи | PIPESIM |
| В рамках данного курса изучается применение пакета PIPESIM в задачах оценки различных вариантов механизированной добычи для концептуального проектирования разработки глубоководного месторождения. Изучается оптимизация расположения газлифта, основанная на быстром управлении граничными условиями и ограничениями. | 2 дня (базовый) | Управление и оптимизация добычи | PIPESIM |
| В состав данного курса входит изучение принципов моделирования PVT-свойств флюидов на базе дополнительного пакета Multiflash и использовании полученных данных в стационарном симуляторе PIPESIM. Как известно, программный комплекс PIPESIM позволяет создавать композиционную модель потока любого типа флюида от тяжелой нефти до сухого газа на основе любых представленных данных. В свою очередь пакет Multiflash расширяет возможности PIPESIM по внесению экспериментальных данных, при этом позволяя учитывать образование твердой фазы и наличие воды. | 1 день (базовый) | Управление и оптимизация добычи | PIPESIM, OLGA |
| В состав данного курса входит изучение принципов моделирования процесса парафинообразования на базе стационарного симулятора PIPESIM и PVT-свойств флюидов на базе дополнительного пакета Multiflash. Данный курс раскрывает основные аспекты кинетики формирования и отложения твердых компонентов на стенках технологического оборудования. | 1 день (углубленный) | Управление и оптимизация добычи | PIPESIM, OLGA |
| В состав данного курса входит изучение принципов моделирования, идентификации и ингибирования гидратов на базе стационарного симулятора PIPESIM и PVT-свойств флюидов на базе дополнительного пакета Multiflash. | 1 день (углубленный) | Управление и оптимизация добычи | PIPESIM, OLGA |
| Настоящий учебный курс посвящен изучению основных возможностей программного продукта Integrated Asset Modeler для построения интегрированных моделей месторождений. | 5 дней (базовый) | Управление и оптимизация добычи | PIPESIM, Merak |
| Программный комплекс OLGA представляет собой симулятор для моделирования установившегося и динамического многофазного потока нефтегазовых добывающих систем. Модули OLGA широко используются для решения комплекса задач в отношении обеспечения стабильности потока при добыче и транспортировке углеводородного флюида. | 5 дней (базовый) | Управление и оптимизация добычи | OLGA |
| Цель курса — дать продвинутым пользователям знания о возможностях моделирования тех. режимов, сложных переходных процессов и комплексных систем в ПК OLGA. | 5 дней (углубленный) | Управление и оптимизация добычи | OLGA |
| OLGA содержит широкий набор функций и позволяет выполнять моделирование потока в НКТ и затрубном пространстве, теплообмен между НКТ, обсадной колонной, затрубным пространством с учетом возможного течения и фазовых переходов флюида в затрубном пространстве и породой, оптимизацию траектории скважины в зависимости от поставленных задач, расчет «умных» систем заканчивания, изменение композиционного состава и отложение отдельных компонентов. | 5 дней (базовый) | Управление и оптимизация добычи | OLGA |
| В состав данного курса входит изучение принципов моделирования процесса парафинообразования на базе динамического симулятора OLGA и PVT-свойств флюидов на базе дополнительного пакета Multiflash. OLGA используется для определения времени периодичности поршневания системы, определения времени безопасной остановки системы с учетом изменения реологических параметров и осаждением парафинов на стенки, для оптимизации сырьевых потоков (изменение сырьевых потоков, увеличение доли тяжелых компонентов в составе общего потока) и проработки методов обеспечения стабильности течения потока в отношении твердых компонентов (ингибирование системы, температурный режим, электрообогрев, теплоизоляция). | 2 дня (углубленный) | Управление и оптимизация добычи | OLGA |
| Модуль FEMTherm предназначен для высокоточного моделирования тепловых взаимодействий трубопроводов и окружающей среды. FEMTherm используется для расчетов теплообмена подводных трубопроводов, лежащих на грунте, подземных или полупогружных наземных трубопроводов, трубопроводов, лежащих в одной траншее, и систем труба в трубе. | 1 день (углубленный) | Управление и оптимизация добычи | OLGA |
| Данный курс дает необходимое понимание о составе, физико-химических свойствах и фазовом поведении углеводородных систем с учетом формирования твердой фазы в виде гидратов, парафинов и асфальтенов. В курсе рассматриваются основные подходы к моделированию PVT-свойств флюидов, включая анализ исходных данных, выбор расчетных корреляций и основные принципы характеризации флюидов. | 2 дня | Управление и оптимизация добычи |
| Подробное изучение вопросов, связанных с планированием, проектированием и моделированием ГРП, техническим надзором за проведением работ, контролем качества и анализом результатов ГРП. Освещаются как теоретические вопросы, так и применение теории в практике ГРП. | 7 дней | Операционная деятельность по добыче, Управление и оптимизация добычи | |
| Цель данного курса — обучить геологов, геофизиков и инженеров-разработчиков использованию Petrel. Он предназначен для начинающих пользователей Petrel. Курс сфокусирован на базовом использовании приложения, давая общее представление о организации данных, визуализации и принципах работы в Petrel. | 2 дня (базовый) | Геофизика, Геология, Разработка месторождения | Petrel |
| Данный курс предназначен для ознакомления слушателей с основами биостратиграфии и методами их применения в целях разведки и добычи углеводородов. Программа курса включает в себя изучения практических аспектов биостратиграфии, такие как группы ископаемых организмов, используемые для геологических работ, методики обработки проб, выявление маркеров, использование биостратиграфических схем при интерпретации геологических данных. | 3 дня (базовый) | Геология | |
| Задача данного курса — дать представление о работе с геологическими данными в Petrel. | 3 дня (базовый) | Геология | Petrel |
| Данный курс рассчитан на освоение методов сиквенс-стратиграфии путем практических занятий. Используется множество примеров, на которых слушатели осваивают основные принципы и выполняют прикладные задачи. После прохождения курса слушатели сразу же смогут применить новые знания как в региональном, так и в локальном масштабе. | 5 дней (углубленный) | Геология | |
| Данный курс позволит геофизикам и геологам эффективно использовать Petrel для интерпретации 2D/3D сейсмических данных, а также узнать о преимуществах интерактивной интерпретации, познакомиться с возможностями изображения объемных данных для контроля качества построенных разломов, поверхностей и моделей. | 3 дня (базовый) | Геофизика | Petrel |
| Главной целью данного курса является обобщение основ геологии, понимание которых и комплексное использование в сочетании с инженерными данными необходимо для эффективного освоения нефтегазовых залежей. | 5 дней (базовый) | Геология | |
| Данный курс является продолжением курса «Визуализация и интерпретация сейсмических данных» и фокусируется на методах и приемах интерпретации. В этом курсе рассматриваются способы создания и использования различных сейсмических атрибутов, традиционные и современные методы интерпретации разломов, методы смешивания сейсмических атрибутов, заполнение модели сейсмическими атрибутами, корреляционные зависимости между сейсмическими атрибутами, использование редактора рабочих процессов (workflow editor) для автоматизации процесса создания атрибутов. | 2 дня (углубленный) | Геофизика | Petrel |
| Данный курс предназначен для геологов, геофизиков, инженеров и других технических специалистов, которые хотят освоить анализ и комплексное использования данных скважинных сканеров, материалов ГИС, сейсморазведки и петрофизики, чтобы лучше понимать процессы разведки и разработки месторождений. В курсе использованы многочисленные примеры из практики. | 5 дней (углубленный) | Геология | |
| Цель данного курса — ознакомление пользователей со скоростным моделированием, управлением скоростями и функциональностью глубинного преобразования в Petrel. Подготовка данных для оценки и моделирования скоростей включает проверку качества и редактирование годографа, а также проверку качества временных поверхностей и скважинных отбивок, используемых для заданных скоростных интервалов. | 3 дня (углубленный) | Геофизика | Petrel |
| Данный курс демонстрирует использование основных свойств горных пород, данных каротажа на кабеле, капиллярного давления и относительной проницаемости для оценки качества пород коллектора, изолирующей способности экранов (величины колонки УВ, которую может удержать покрышка, прежде чем начнет пропускать УВ), эффективности нефтеотдачи и положения контактов. Курс также объясняет главные свойства тектонических экранов и методы количественной оценки рисков при проведении оценки. | 3 дня (эксперт) | Геология | |
| Курс предназначен для геологов и других специалистов, занимающихся трехмерным моделированием. Задача курса – изучение возможностей программного комплекса Petrel для построения сложных структурных моделей, в которых наблюдаются различные пересечения и усечения разломов, а также контроль качества получаемых результатов. | 4 дня (углубленный) | Геология | Petrel |
| Целью данного курса является развитие у слушателей понимания основ и обучение навыкам анализа свойств пород, пор, и жидкостей, полученных из различных источников. Слушатели учатся работе в различных масштабах (от микро- до мега-) в целях выявления и разработки запасов. Опыт, полученный при прохождении данного курса, слушатели смогут применить при анализе неопределенностей, а также для иных методов выявления свойств коллектора. | 5 дней (базовый) | Петрофизика | |
| Данный курс обучения предназначен для геологов и других специалистов, которые занимаются моделированием свойств. Курс охватывает геостатистику, подготовку данных, анализ данных, фациальное и петрофизическое моделирование. В курсе рассматриваются различные методы трехмерного моделирования, в том числе использующие вторичные переменные и тренды. Геостатистические методы анализа и алгоритмы моделирования раскрываются в комбинации лекционного материала и практических упражнений. | 3 дня (углубленный) | Геология | Petrel |
| Данный курс посвящен глубокому анализу геометрии и седиментологии фаций терригенных пластов. Слушатели изучают критерии выявления фациальной принадлежности с использованием каротажа на кабеле и исследования керна, интерпретацию распространения фаций в местных и региональных масштабах, а также интеграцию этих данных в проекты по разведке и разработке. Геометрия, выдержанность, а также влияние диагенеза терригенных пластов на ФЕС пласта. | 5 дней (базовый) | Геология | |
| Данный курс сфокусирован на фациальном моделировании, результат которого определяет качество геологической модели в целом. В курсе раскрываются возможности пиксельных и объектных методов моделирования, а также иерархических комбинаций этих алгоритмов. Использование стандартных стохастических методов может иметь ограничения при описании сложной системы осадконакопления. Поэтому в курсе — помимо стандартных — рассматриваются и передовые инструменты моделирования, такие как метод многоточечной статистики. | 2 дня (углубленный) | Геология | Petrel |
| Курс направлен на изучение типов карбонатных коллекторов, способам определения типов пористости, картированию элементов потока коллекторов; Изучение отношений между типами пористости петрофизики коллектора и эксплуатационных характеристик пласта. | 5 дней (базовый) | Геология | |
| Задача курса — дать представление о возможностях программы Petrel в области автоматизации процессов и анализа неопределенностей. Во время курса пользователь научится создавать свои собственные workflow (автоматизированные последовательности операций) и использовать предустановленные — например, для обновления существующей модели при поступлении новых данных; познакомится с анализом неопределенности и чувствительности, который можно применить для построенной геологической модели. Будут рассмотрены основные источники неопределенности: скорости, структурные построения, контакты УВ, методы фациального и петрофизического моделирования. | 2 дня (углубленный) | Геология | Petrel |
| Ознакомление с технологическими операциями, осуществляемыми при бурении наклонно-направленных и горизонтальных скважин; развитие навыков проектирования наклонно-направленных и горизонтальных скважин. Основные принципы, особенности при проектировании и производстве работ. | 5 дней (базовый) | Бурение | |
| Целью данного курса является ознакомление пользователя с методикой моделирования сетей трещин в индустрии в целом и в комплексе Petrel в частности. Слушатель курса узнает, какие входные данные могут быть использованы и какие инструменты Petrel позволяют их просматривать, проверять и классифицировать. В Petrel моделирование трещин разделено на два этапа: построение сети трещин и перенос атрибутов трещин в модель для получения соответствующих свойств пористости, проницаемости и сигма-фактора. Моделирование сети трещин включает в себя построение явной (дискретной) и неявной модели с использованием геологических, структурных и сейсмических трендов, которые позволяют контролировать плотность трещин. В заключение курса рассматривается свойства трещин, которые могут быть использованы в гидродинамическом моделировании. | 2 дня (углубленный) | Геология | Petrel |
| Задача данного курса — обучение инженеров проектированию скважин в Petrel. | 3 дня (базовый) | Геология | Petrel |
| Данный курс предоставляет слушателям комплексный обзор вопросов устройства колонн бурильных труб, а также методик предотвращения неполадок и износа оборудования в соответствии с рекомендациями API и эксплуатационными ограничениями по стандарту DS1 для проектирования и проверки. | 4 дня (углубленный) | Бурение | |
| В этом курсе вы познакомитесь с программным комплексом PetroMod, предназначенным для моделирования нефтегазоносных систем. ПО комбинирует сейсмическую информацию, скважинные данные и накопленные геологические знания для моделирования эволюции осадочного бассейна. Вы узнаете, как можно прогнозировать, когда и как резервуар заполнялся углеводородами, анализируя нефтегазоматеринские породы, время и пути миграции, объем и фазовый состав углеводородов в пластовых и поверхности условиях. Вы научитесь основам необходимым для работы с программным обеспечением PetroMod и получить полное представление о 1D, 2D, 3D моделировании и основных процессах, протекающих в нефтегазоносном бассейне. | 5 дней (основы) | Геология | PetroMod |
| Курс предназначен для инженеров-буровиков и направлен на сравнительный анализ, идентификацию, применение и внедрение методов оптимизации бурения. Методы основаны на анализе данных по новым и старым скважинам, а также на данных получаемых в ходе бурения в режиме реального времени. Целью курса является освоение слушателям знаний и навыков по оптимизации бурения, проектированию скважин, применению буровых растворов и методов строительства скважин. | 5 дней (углубленный) | Бурение | |
| Курс «Techlog для геологов» ориентирован на специалистов- геологов изначально не знакомых с Techlog и направлен на изучение базовых инструментов, предназначенных для решения повседневных геологических задач. Обучение построено на базе привычной для геологов информации: каротажных материалов, керновых исследований, результатов испытаний, опробований и т. д. Большое внимание уделяется автоматизированной сшивке кривых и гармонизации каротажных данных в проекте. Также в рамках данного курса проводится знакомство с загрузкой и интерпретацией скважинных имиджеров. Демонстрируются инструменты для межскважинной корреляции, работы с модулем нейронных сетей с целью кластеризации данных, простые возможности для построения геологических карт. Особое внимание уделяется настройке взаимодействия между Techlog и Petrel с помощью коннектора. | 3 дня (углубленный) | Геология | Techlog |
| Настоящий курс предлагает для слушателей терминологию, концепции, процессы и оборудование, которые используются для бурения нефтяных и газовых скважин. Процесс планирования, который осуществляют инженеры по бурению, раскрывается в степени, достаточной для понимания слушателями процесса и обеспечения их способности подготовки плана и проекта скважины. Включены несложные расчеты и решение общих проблем, поэтому участники будут делать и видеть то, что делает инженер по бурению. | 5 дней (базовый) | Бурение | |
| Курс «Основы Techlog» направлен на изучение базового функционала работы со скважинными данными в Techlog, алгоритмов и принципов проведения стандартной интерпретации, а также возможностей написания своих алгоритмов. | 5 дней (базовый) | Петрофизика | Techlog |
| Курс посвящен правилам техники безопасности и охраны труда, здоровья в нефтегазовой отрасли при проведении геологоразведочных работ и эксплуатации месторождений. | 4 дня (базовый) | ||
| Курс предназначен для введения пользователей Techlog в основы автоматизированной обработки данных и выработки базовых навыков по созданию инструментов автоматического расчёта и анализа информации в Techlog средствами языка Python. В рамках курса рассматриваются базовые возможности языка Python, а также средства и приёмы взаимодействия с данными проекта Techlog и его инструментами. | 3 дня (базовый) | Петрофизика | Techlog |
| Настоящий курс посвящен изучению физических принципов и понятий, связанных с управлением и восстановлением забойного давления в процессе бурения скважины. Курс подходит для желающих изучить общие методы управления скважиной. | 5 дней (основы) | Бурение | |
| Курс предназначен для опытных пользователей Techlog и IT специалистов, связанных с созданием автоматизированных решений по загрузке, обработке и интерпретации данных в Techlog и имеющих, как минимум, базовые знания языков программирования. Курс состоит из двух разделов, в первом из которых будут даны приемы работы на Python, а второй раздел будет посвящен решению конкретных задач клиента. | 5 дней (эксперт) | Петрофизика | Techlog |
| На данном курсе рассматриваются основы механики горных пород, причин возникновения напряжений в геологических структурах, а также то, как на месте можно определить напряжение по данным скважины. Упор делается на применение данных напряжения по месту для решения важных вопросов геологоразведки и разработки. Имеются подробные описания конкретных примеров оптимальной разработки коллекторов с естественными трещинами и стабильности ствола скважины. В конце курса слушатели будут способны применять регулярно собираемые и специальные данные для ограничения напряжения по месту. | 5 дней (базовый) | Геомеханика | |
| Умение создать удобную структуру проекта и знание инструментов, позволяющих контролировать соблюдение этой структуры в течение всей жизни проекта — это основа продуктивной работы в Techlog в многоскважинном и многопользовательском режиме. Данный курс основан на большом практическом опыте работы специалистов Schlumberger с масштабными проектами и создан для того, чтобы рассказать пользователям уже имеющим опыт работы в Techlog как повысить продуктивность их работы. | 3 дня (углубленный) | Петрофизика | Techlog |
| Геомеханика играет неоспоримую роль в оптимизации добычи нетрадиционных запасов. Этот краткий двухдневный курс рассматривает главные аспекты геомеханики, применительно к добыче метана из угольных пластов, и служит для выработки лучших решений по разработке месторождений и добыче. Уникальным свойством курса является то, что он предлагает унифицированный геомеханический подход, сочетающий в себе теоретические, лабораторные (не керн) и промысловые исследования, направленные на максимальную эффективность добычи нетрадиционных запасов. | 2 дня (углубленный) | Геомеханика | |
| Курс «Инструменты нейронных сетей в Techlog» направлен на освоение функционала, связанного с работой нейронных сетей и инструментов математической статистики. В рамках курса подробно рассказывается о предварительной подготовке информации, о различных критериях и инструментах анализа. Проводятся операции по нахождению линейных и нелинейных зависимостей, созданию синтетических кривых и кластеризации данных. | 2 дня (базовый) | Петрофизика | Techlog |
| В курсе рассматривается введение в геомеханику, применяемую при разработке нефтяных песков, влияние возрастающего давления и температуры на напряжения в пласте и на свойства пород, главные составляющие анализа непроницаемости покрышек, поднятие поверхности грунта, уплотнение и проседание пластов-коллекторов, геомеханика коллекторов, подвергающихся циклической тепловой обработке, методы мониторинга уплотнения и проседания коллекторов, непроницаемости покрышек, герметичности обсадной колонны. | 3 дня (углубленный) | Геомеханика | |
| Курс «Стандартная интерпретация в Techlog» ориентирован на специалистов-петрофизиков и направлен на изучение инструментов Techlog, связанных с решением задач качественной и количественной интерпретации каротажных материалов. Особое внимание уделяется методикам кoомплексирования различных скважинных данных, совместной работе с керном и ГИС, принципам интерактивного создания петрофизической модели интерпретации. За время курса слушатели освоят все основные шаги интерпретации от загрузи ГИС, оценки качества и расчета ФЕС до получения итоговых заключений в необходимом формате. | 3 дня (базовый) | Петрофизика | Techlog |
| Основная задача курса - понимание геологических, геофизических, а также геомеханических факторов геологического риска, их прогнозирование и предотвращение. | 5 дней (углубленный) | Геомеханика | |
| Курс «Анализ керновых данных в Techlog» направлен на освоение принципов работы с результатами керновых исследований: рутинные, специальные. Рассматриваются основные теоретические и методологические основы тех или иных экспериментов, на примере которых ведется работа. | 3 дня (базовый) | Петрофизика | Techlog |
| Курс «Обработка и интерпретация скважинных микросканеров» дает своим слушателям представление о теории каротажных исследований скважинными микросканерами, о методиках их обработки в скважинной платформе Techlog и алгоритмах прослеживания структурных углов, трещин, вывалов на стенках скважин и т. д. Кроме того, представлены фундаментальные основы фациального анализа по данным микросканеров, принципиальные возможности для определения условий осадконакопления. | 2 дня (углубленный) | Петрофизика | Techlog |
sis-slb2.artusmaster.ru
оптимизация добычи — с английского на русский
См. также в других словарях:
ТНК-ВР — (ТНК Би Пи) Компания ТНК ВР, история компании, добыча и продажи Компания ТНК ВР, история компании, добыча и продажи, корпоративная структура Содержание Содержание 1. 2. История 3. Корпоративное управление Корпоративная структура Совет директоров… … Энциклопедия инвестора
Китайская Национальная Нефтегазовая корпорация — (CNPC) Китайская Национальная Нефтегазовая корпорация это одна из крупнейших нефтегазовых компаний мира Китайская Национальная Нефтегазовая корпорация занимается добычей нефти и газа, нефтехимическим производством, продажей нефтепродуктов,… … Энциклопедия инвестора
Роснефть — (Rosneft) Компания Роснефть, история создания компании Роснефть Компания Роснефть, история создания компании Роснефть, перспективы развития Роснефти Содержание Содержание 1. История 1990 е годы 2000 е годы 2. сегодня География деятельности… … Энциклопедия инвестора
Обыкновенная пустельга — Обыкновенная пустельга … Википедия
Норильский никель — (Norilsk Nickel) Компания Норильский никель , история компании, деятельность компании Компания Норильский никель , история компании, деятельность компании, руководство компании Содержание Содержание Определение Миссия и стратегия История Слияния… … Энциклопедия инвестора
Холдинг — (Holding) Определение холдинга, типы холдига, холдинговые компании Информация об определении холдинга, типы холдига, холдинговые компании Содержание Содержание Характерные черты холдинга Типы холдинга Холдинговые Проблемы банковских холдингов… … Энциклопедия инвестора
параметр — 3.4 параметр: Одно из измеряемых свойств испытуемого материала. Источник: ГОСТ Р 52205 2004: Угли каменные. Метод спектрометрического определения генетических и технологических параметров … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
СИИНТЕТИЧЕСКОЕ ЖИДКОЕ ТОПЛИВО — (СЖТ, искусств. жидкое топливо), сложные смеси углеводородов, получаемые из сырья ненефтяного происхождения. См.. также Альтернативные топлива. Проблема произ ва СЖТ возникла в нач. 20 в. в связи с отсутствием во многих промышленно развитых… … Химическая энциклопедия
Государственная программа — (Government program) Государственная программа это инструмент государственного регулирования экономики, обеспечивающий достижение перспективных целей Понятие государственной программы, виды государственных федеральных и муниципальных программ,… … Энциклопедия инвестора
система — 4.48 система (system): Комбинация взаимодействующих элементов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей. Примечание 1 Система может рассматриваться как продукт или предоставляемые им услуги. Примечание 2 На практике… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
ГОСТ 17.5.1.01-83: Охрана природы. Рекультивация земель. Термины и определения — Терминология ГОСТ 17.5.1.01 83: Охрана природы. Рекультивация земель. Термины и определения оригинал документа: 59. Биологическая мелиорация Мелиорация, направленная на интенсивное повышение плодородия нарушенных земель, урожайности… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
translate.academic.ru
Способ оптимизации добычи в скважине с искусственным подъемом
Изобретение относится к нефтегазодобывающей промышленности. Предложен способ оптимизации добычи в скважине, в котором управляют системой искусственного подъема в стволе скважины, отслеживают множество параметров добычи на поверхности и в стволе скважины. Строят модель скважины с вычисленными параметрами данных. Затем сравнивают измеренные данные на забое и поверхности скважины с данными модели и проверяют достоверность измеренных данных. Далее диагностируют расхождение между измеренными данными и смоделированными, по результатам которого осуществляют регулировку работы механизма искусственного подъема. Способ направлен на обеспечение расширения объема анализа скважины и компонентов системы добычи для эффективной оптимизации добычи в целом. 2 н. и 5 з.п. ф-лы, 16 ил.
Уровень техники
Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится к нефтяным и газовым скважинам с искусственным подъемом и, в частности, к таким скважинам, использующим электрические погружные насосы.
Описание предшествующего уровня техники
Во многих скважинах с искусственным подъемом имеется потенциал существенного улучшения работы и повышения добычи. Существует множество механизмов искусственного подъема текучей среды из резервуара, в том числе системы электрических погружных насосов и системы газлифтов. При использовании этих систем искусственного подъема множество механических и системных компонентов могут ограничивать оптимизацию использования системы. Например, компоненты системы искусственного подъема могут быть заблокированы, уничтожены, иметь некорректный размер, управляться на неоптимальных скоростях или иным образом представлять ограничения для улучшения оптимального использования всей системы.
Предпринимались попытки обнаружить определенные конкретные проблемы. Тем не менее, оказалось, что всеобъемлющий анализ скважины и/или компонентов системы затруднен после того, как система помещена в забой скважины и введена в действие.
Сущность изобретения
В общем, настоящее изобретение предоставляет способ и систему оптимизации добычи в скважине. Система искусственного подъема, такая как система электрических погружных насосов, управляется в стволе скважины. В ходе работы множество параметров добычи отслеживаются на поверхности. Одновременно, множество параметров скважины отслеживается в стволе скважины. Параметры добычи и параметры скважины оцениваются согласно модели оптимизации для того, чтобы определить, является ли добыча оптимизированной. Если нет, работа механизма искусственного подъема корректируется на основе оценки различных параметров добычи и параметров скважины.
Краткое описание чертежей
Далее описываются конкретные варианты осуществления со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых аналогичные номера ссылок обозначают аналогичные элементы, и:
Фиг.1 - это схематическая иллюстрация методологии оптимизации добычи в скважине согласно варианту осуществления настоящего изобретения;
Фиг.2 - это вертикальный разрез системы электрических погружных насосов, используемой в скважине для того, чтобы поднимать текучую среду на поверхность, согласно варианту осуществления настоящего изобретения;
Фиг.3 - это схема последовательности операций способа выбора и оптимизации добычи в скважине согласно варианту осуществления настоящего изобретения;
Фиг.4 - это схематическое представление варианта осуществления системы управления, которая может быть использована для того, чтобы автоматически осуществлять методологию или части методологии, проиллюстрированной на фиг.3;
Фиг.5 - это иллюстрация параметров, используемых в варианте выбора;
Фиг.6 - это иллюстрация системы, которая может быть использована для того, чтобы получать данные для обработки согласно методологии оптимизации скважины, проиллюстрированной на фиг.3;
Фиг.7 - это иллюстрация одного варианта осуществления системы и подхода, который может быть использован при моделировании скважины;
Фиг.8 - это схема последовательности операций, иллюстрирующая подход к проверке достоверности полученных данных;
Фиг.9 иллюстрирует пример графического пользовательского интерфейса, который может быть использован для того, чтобы упростить проверку достоверности данных;
Фиг.10 - это графическое представление характеристики притока, которая может быть использована в процессе проверки достоверности;
Фиг.11 - это графическое представление вычислений над насосом, используемых в процессе проверки достоверности;
Фиг.12 - это графическое представление вычислений в насосе, используемых в процессе проверки достоверности;
Фиг.13 - это графическое представление вычислений под насосом, используемых в процессе проверки достоверности;
Фиг.14 - это схема последовательности операций, иллюстрирующая подход к проверке достоверности полученных данных;
Фиг.15 - это схема последовательности операций, иллюстрирующая методологию диагностики потенциальных ограничений на оптимизацию использования системы; и
Фиг.16 - это схема, представляющая множество корректирующих действий, которые могут быть применены для того, чтобы оптимизировать добычу в скважине.
Подробное описание изобретения
В последующем описании изложено множество подробностей для того, чтобы предоставить понимание настоящего изобретения. Тем не менее, специалисты в данной области техники должны понимать, что настоящее изобретение может быть применено на практике без этих подробностей, и что возможно множество вариантов или модификаций описанных вариантов осуществления.
Настоящее изобретение, в общем, относится к системе и способу оптимизации использования системы искусственного подъема, такой как система электрических погружных насосов. Процесс дает возможность системе искусственного подъема быть проанализированной и диагностированной для того, чтобы предоставить входные данные для оптимизации добычи скважины. Тем не менее, критерии оптимизации могут относиться к различным категориям в зависимости от результатов диагностики. Например, оптимизация может относиться к оптимизации снижения давления в пласте, оптимизации времени пуска, оптимизации конструкции и/или размеров или оптимизации эффективности. Оптимизация данной скважины может учитывать один или более из вышеперечисленных критериев, а также другие потенциальные критерии.
Общий подход к оптимизации изложен на схеме последовательности операций фиг.1. Первоначально идентифицируются скважины с искусственным подъемом с недостаточной производительностью, как показано на этапе 20. После идентификации скважин с недостаточной производительностью идентифицируется причина недостаточной производительности, как показано этапом 22. Идентификация причины недостаточной производительности позволяет реализацию корректирующих процедур, как проиллюстрировано на этапе 24. В итоге, причина проблемы идентифицируется, и выполняется действие или корректировка для того, чтобы оптимизировать производительность. В зависимости от используемой среды и конкретного оборудования, причины и выбранные действия, т.е. корректирующие действия, могут варьироваться, как подробнее описано далее.
Хотя этот общий подход может быть применен к множеству скважин с искусственным подъемом, настоящее описание главным образом связано с оптимизацией скважины, в которой система электрических погружных насосов используется для того, чтобы искусственно поднимать текучую среду из скважины. На фиг.2 проиллюстрирован вариант осуществления системы 26 электрических погружных насосов. В этом варианте осуществления система 26 насоса размещается в стволе 28 скважины, пробуренном или иным образом сформированном в геологической формации 30. Система 26 электрических погружных насосов подвешивается ниже устья скважины 32, размещенного, например, на поверхности 33 земли. Система 26 насосов подвешивается посредством системы 34 развертывания, такой как эксплуатационная насосно-компрессорная колонна, колонна в бухтах или другая система развертывания. В проиллюстрированном варианте осуществления система 34 развертывания содержит насосно-компрессорную колонну 36, через которую текучая среда скважины подается в устье 32 скважины.
Как проиллюстрировано, ствол 28 скважины облицован обсадной колонной 38 ствола скважины, имеющей перфорацию интервалы 40, через которые текучая среда течет между формацией 30 и стволом 28 скважины. Например, текучая среда на углеводородной основе может течь из формации 30 через перфорацию 40 и в ствол 28 скважины рядом с системой 26 электрических погружных насосов. После входа в ствол 28 скважины система 26 насосов может выдавать жидкость вверх посредством насосно-компрессорной колонны 36 в устье 32 скважины и в требуемый пункт сбора.
Хотя система 26 электрических погружных насосов может содержать множество компонентов, пример на фиг.2 проиллюстрирован как имеющий погружной насос 42, всасывающее отверстие 44 и электродвигатель 46, который питает погружной насос 32. Двигатель 46 принимает электрическую энергию посредством силового кабеля 48 и защищен от вредоносной текучей среды ствола скважины посредством протектора 50 двигателя. Помимо этого, система 26 насосов может содержать другие компоненты, в том числе соединитель 52 для соединения компонентов с системой 34 развертывания. Другой проиллюстрированный компонент - это блок 54 датчиков, используемый для обнаружения множества параметров ствола скважины. Тем не менее, следует заметить, что множество систем датчиков, развернутых в системе 26 электрических погружных насосов, обсадная колонна 38 или другие зоны устья скважины могут быть использованы для того, чтобы получать данные, как подробнее описано ниже. Более того, множество систем датчиков может быть использовано на поверхности 33 для того, чтобы получить требуемые данные, помогающие в процессе оптимизации скважины.
Один пример методологии оптимизации добычи в скважине может быть описан со ссылкой на проиллюстрированную схему последовательности операций способа по фиг.3. Первоначально варианты скважин выбираются на основе указания недостаточной производительности (этап 56). В выбранной скважине или скважинах данные получаются для того, чтобы измерить производительность системы искусственного подъема, к примеру, системы 26 электрических погружных насосов (этап 58). (В этом примере измерения данных синхронизированы и осуществляются в реальном времени для того, чтобы значительно повысить точность и полноту "картины функционирования", используемой при анализе потенциальных проблем, которые вносят вклад в недостаточную производительность). Далее скважина моделируется на основе известных параметров, связанных со скважиной и системой электрических погружных насосов. Моделированная скважина сопоставляется с измеренными данными, как проиллюстрировано на этапе 60. Затем проверяется достоверность данных (этап 62). После проверки достоверности может быть выполнена диагностика системы искусственного подъема, имеет ли скважина фактически недостаточную производительность, и если да, условия, вносящие вклад в недостаточную производительность (этап 64). Диагностика системы дает возможность реализации изменений, таких как предоставление новых настроек в отношении работы системы 26 электрических погружных насосов (этап 66).
Часть или вся методология, обозначенная со ссылкой на фиг.3, автоматизируется посредством системы 68 обработки, как схематично проиллюстрировано на фиг.4. Система 68 обработки может быть вычислительной системой, имеющей центральный процессор (ЦП) 70. ЦП 70 оперативно соединен с запоминающим устройством 72, а также устройством 74 ввода и устройством 76 вывода. Устройство 74 ввода может содержать множество устройств, такие как клавиатура, мышь, блок распознавания речи, сенсорный экран, другие устройства ввода или комбинации вышеозначенных устройств. Устройство 76 вывода может содержать устройство визуального или аудиовывода, такое как монитор, имеющий графический пользовательский интерфейс. Дополнительно, обработка может выполняться на отдельном устройстве или нескольких устройствах в скважине, удаленно от скважины или с помощью некоторых устройств, расположенных в скважине, и других устройств, расположенных удаленно.
Система 68 обработки может быть использована, например для того, чтобы вводить параметры, касающиеся вариантов выбора, принимать данные в ходе фазы получения данных, моделировать скважину и проверять достоверность связанных данных. Диагностика системы искусственного подъема, а также реализация новых настроек может также автоматически управляться системой обработки, такой как система 68. Тем не менее, следует принимать во внимание, что структура и реализация системы 68 обработки может существенно варьироваться между вариантами применения, и требуемое взаимодействие между системой 68 и специалистом по оптимизации может отличаться в зависимости от конструктивных требований и ограничений структуре и ограничений вариантов применения.
Как вкратце описано со ссылкой на фиг.3, первоначально выбираются варианты скважин. К примеру, в месторождениях нефти с большим количеством систем электрических погружных насосов важно, чтобы вероятные варианты оптимизации отфильтровались из скважин, которые уже запущены при оптимальных условиях и на оптимальных скоростях. В одном подходе вариант выбора может быть использован для того, чтобы отфильтровывать скважины согласно приоритету увеличения добычи нефти, чтобы помочь в достижении максимального успеха за минимальное время. Распознавание субоптимальных скважин с подъемом относительно других скважин в месторождении не является простой задачей и требует оценки различных данных и информации.
Возможность определять вероятные варианты оптимизации часто зависит от получения точных данных, связанных с рассматриваемыми скважинами. Например, может быть полезно отслеживать тренд данных для того, чтобы определить согласованность и, следовательно, точность исходных данных при определении вероятных вариантов оптимизации.
Кроме того, важно определить то, какие параметры являются ключевыми параметрами, которые помогут в выборе вероятных вариантов. В отношении систем электрических погружных насосов, примеры потенциальных ключевых параметров проиллюстрированы на схеме фиг.5. Другие ключевые параметры допустимы, но проиллюстрированные примеры - это обводненность 78, индекс 80 производительности скважины, доступность привода 82 с регулируемой скоростью и устьевое давление 84. В этом случае более высокие уровни обводненности указывают меньший потенциал повышения добычи нефти. Тем не менее, более высокий индекс производительности указывает больший потенциал в увеличении добычи нефти при небольших рабочих изменениях. Доступность привода с регулируемой скоростью в скважине позволяет осуществлять изменение скорости, что может значительно влиять на текущий дебит. Кроме того, если указано высокое устьевое давление, уменьшение этого давления зачастую вызывает существенное увеличение добычи нефти.
При выборе варианта скважины получаются данные для того, чтобы измерить производительность системы искусственного подъема. Типично данные получаются посредством множества датчиков, которые могут содержать, например, распределенные датчики температуры и манометры. Кроме того, может быть выгодно использовать системы датчиков, позволяющие предоставлять потоковую передачу данных в реальном времени. Отслеживаемые тренды данных с общим временем и датой облегчают выбор точек интереса из линий тренда, тем самым предоставляя более точные "моментальные снимки" работы скважины для того, чтобы помочь при анализе.
На фиг.6 проиллюстрирован вариант осуществления системы датчиков, используемой для того, чтобы облегчить оптимизацию электрического погружного насоса. Различные датчики могут быть подсоединены к системе 68 обработки, которая может сравнивать данные и отображать значимую информацию специалисту и/или использовать данные при выполнении анализа скважины. Хотя множество параметров может быть использовано при анализе данной скважины, фиг.6 иллюстрирует примеры поверхностных измерений 86 и измерений 88 в стволе скважины, которые могут быть получены в реальном времени и предоставлены в систему 68 обработки для анализа. Примеры поверхностных датчиков и/или контролируемых параметров включают в себя датчики 90 давления и температуры в насосно-компрессорных колоннах, датчики 92 давления в обсадных колоннах, датчики 94 частоты для обнаружения частоты электрического сигнала, датчики 96 данных многофазных потоков, датчики 98 общих потоков и датчики 100 мощности. Примеры датчиков и/или контролируемых параметров ствола скважины включают в себя датчики 102 давления во всасывающем отверстии насоса, датчики давления 104 в нагнетательном отверстии насоса, датчики 105 температуры во всасывающем отверстии, распределенные датчики 106 температуры, датчики 107 скорости подачи насоса, датчики 108 температуры двигателя и датчики 109 вибрации. Тем не менее, множество других датчиков, предназначенных для того, чтобы обнаруживать дополнительные параметры, может быть добавлено. Например, некоторые варианты осуществления могут быть разработаны для того, чтобы использовать датчики 110 вязкости для обнаружения вязкости текучей среды, датчики 111 плотности и датчики 112 для определения наступления температуры начала кипения. Дополнительно, может быть необязательно использовать все проиллюстрированные датчики. Например, в некоторых вариантах осуществления методология, описываемая в данном документе, может осуществляться с уникальным поднабором проиллюстрированных датчиков, например, датчиками 90, 92, 94, 96, 102, 104 и 106.
Помимо получения данных, рассматриваемая скважина моделируется. Тем не менее, моделирование скважины варьируется в зависимости от среды, в которой сверлится ствол скважины, параметров месторождения и типа и компонентов системы искусственного подъема. Надлежащее моделирование скважины дает возможность противопоставления измеренных данных, извлеченных из отслеживаемых параметров, с моделью оптимизации для того, чтобы упростить анализ данных и, в итоге, оптимизацию скважины. Как проиллюстрировано на фиг.7, программа 114 моделирования скважины может быть использована в системе 68 обработки для того, чтобы сравнивать измеренные или входные данные для отображения специалисту на устройстве 76 вывода или для последующей обработки в ходе проверки достоверности и диагностики данных. В качестве примера, программа 114 моделирования может сравнивать измеренные данные на основе отслеживаемых параметров, с соответствующими расчетными значениями модели и предоставлять графические сравнения, к примеру, график 116 (коэффициент газ/нефть в зависимости от давления), 118 (коэффициент пластового объема - нефть в зависимости от давления) и 120 (вязкость в зависимости от давления), проиллюстрированные на фиг.7. Тем не менее, конкретные собранные данные и требуемое моделирование может существенно отличаться в зависимости от конкретного варианта применения. Пример программы, реализованной программно, которая может быть использована в системе 68 обработки для моделирования скважины - это программный продукт ALXP (увеличение добычи в системах с искусственным подъемом), предлагаемый компанией Schlumberger Technology Corporation из Sugar Land, штат Техас, США. ALXP может быть использована для того, чтобы моделировать скважины, в которых развернуты системы электрических погружных насосов, а также помогать в проверке достоверности и анализе данных.
Как вкратце описано выше, сбор данных в реальном времени из множества датчиков и усвоение данных для сравнения с заранее определенной моделью является важной основой для оптимизации данной скважины. Тем не менее, эффективность корректирующего действия повышается посредством проверки достоверности фактических собранных данных, а также использования этих данных при моделировании скважины. В описанном в данном документе примере системы электрических погружных насосов надлежащая оптимизация может зависеть от данных PVT (давление, объем и температура), градиента текучей среды над насосом 42, перепада давления в насосе 42 и расхода в сравнении с притоком. Следовательно, один подход к проверке достоверности данного типа системы - проверять достоверность каждого из этих параметров. Как проиллюстрировано на фиг.8, процесс проверки достоверности может содержать проверку достоверности PVT-данных (этап 122), проверку достоверности градиента текучей среды над насосом (этап 124), проверку достоверности перепада давления в насосе (этап 126) и проверку достоверности расхода в сравнении с притоком (этап 128).
Достоверность PVT-данных может быть проверена множеством способов в зависимости от конкретных анализируемых PVT-данных. Например, фактический коэффициент газ/нефть (GOR), коэффициент пластового объема нефти (Bo) и данные по вязкости нефти часто могут быть получены от оператора скважины. Другие данные также могут быть определены или откоррелированы. Например, неподвижная корреляция может быть использована для того, чтобы определять расчетное значение давления температуры начала кипения и коэффициента пластового объема нефти. Корреляция Беггса может быть использована для того, чтобы вычислять вязкость нефти. Заранее определенные или расчетные значения используются для того, чтобы составить модель скважины, с которой измеренные PVT-данные могут быть сравнены для проверки достоверности. Как проиллюстрировано на фиг.9, система 68 обработки и устройство 76 вывода могут быть использованы для того, чтобы отображать, например, графики корреляции, сравнивая вычисленные или моделированные значения с измеренными значениями для того, чтобы отмечать все расхождения.
Точные данные по притоку также могут быть важны при проверке достоверности множества связанных с потоком параметров. Вычисления отношения производительности притока (IPR) могут осуществляться согласно множеству способов. Например, могут быть использованы значения притока от оператора скважины; прямой индекс добычи (PI) может быть вычислен из данных скоростей контрольного потока и гидродинамического давления скважины; прямое IPR может быть определено из данного PI и статического пластового давления или вычислен из скоростей контрольного потока и контрольного давления; либо график Вогеля, или составного IPR может быть извлечен из данных скоростей контрольного потока, гидродинамического давления скважины и коэффициента Вогеля. Результаты могут быть графически отображены на устройстве 76 вывода. Один пример такого графического отображения предоставлен на фиг.10, на котором проиллюстрировано прямое IPR, в котором скорость потока жидкости коррелированна с гидродинамическим давлением скважины.
Проверка достоверности градиента текучей среды над насосом использует расчеты "над насосом". Используется следующее уравнение: давление в нагнетательном отверстии насоса = устьевое давление (WHP) + дельта P насосно-компрессорной колонны (плотность) + дельта P насосно-компрессорной колонны (трение). Расчет "над насосом" вычерчивает градиент текучей среды от измеренного устьевого давления к давлению в нагнетательном отверстии насоса. Если уровень давления в нагнетательном отверстии насоса известен, это значение может быть использовано для того, чтобы точно определить или сопоставить градиент для того, чтобы обеспечить возможность проверки достоверности информации о плотности текучей среды (95 процентов падения давления в насосно-компрессорной колонне). Если уровень давления в нагнетательном отверстии неизвестен, требуется точное измерение обводненности, GOR и общей скорости потока. Проверка достоверности градиента текучей среды, как графически проиллюстрировано на фиг.11, важна, поскольку последующие этапы в процессе проверки достоверности базируются на точном определении удельной массы откачиваемой текучей среды. Ссылаясь в общем на фиг.11, градиент текучей среды над насосом проиллюстрирован в поле 130.
Чтобы сопоставить градиент текучей среды из устьевого давления с давлением в нагнетательном отверстии насоса, свойства текучей среды, влияющие на плотность текучей среды, могут быть откорректированы. Надлежащее базовое допущение состоит в том, что, по меньшей мере, 95 процентов потерь давления в насосно-компрессорной колонне состоит из потерь давления вследствие плотности текучей среды, а потери давления вследствие трения относительно малы. Поэтому можно точно определять градиент текучей среды, чтобы сопоставлять измеренное давление в нагнетательном отверстии посредством корректировки данных, которые влияют на плотность текучей среды. Это может быть осуществлено посредством корректировки, например, значений обводненности и/или общего GOR. Совпадение возникает, когда вычисленное давление в нагнетательном отверстии насоса соответствует измеренному давлению в нагнетательном отверстии насоса.
Далее могут быть выполнены расчеты "в насосе". Используется следующее уравнение: давление во всасывающем отверстии насоса = давление в нагнетательном отверстии насоса - перепад давления в насосе. Перепад давления в насосе (фунт на квадратный дюйм) равен значению, кратному напору (ножки) удельной массы/2,31. Вычисления в насосе определяют перепад давления в насосе и чертят вычисленное давление во всасывающем отверстии насоса из проверенного давления в нагнетательном отверстии насоса. Плотность текучей среды (удельная масса), достоверность которой проверена, позволяет использовать измеренные данные для того, чтобы помочь проверить достоверность информации о скорости потока. Информация о скорости потока затем может быть подвергнута перекрестной проверке с расчетами производительности притока. Градиент в насосе графически проиллюстрирован на фиг.12 посредством поля 132.
Как описано выше, вычисленная скорость подачи насоса - это функция от перепада давления в насосе и плотности текучей среды. Достоверность плотности текучей среды проверена ранее посредством сопоставления градиента над насосом, тем самым позволяя сопоставление перепада давления в насосе с давлением всасывания, используя поток в качестве параметра калибровки. Следует отметить, что это предполагает, что характеристика насоса не ухудшилась вследствие вязкости или износа. Дополнительная проверка достоверности потока может быть выполнена позднее посредством перекрестной проверки с притоком.
Дополнительно, расчеты "под насосом" также могут быть выполнены для того, чтобы дополнительно проверить достоверность измеренных параметров. Используется следующее уравнение: гидродинамическое давление скважины (FBHP) = давление во всасывающем отверстии + потери давления в обсадной колонне. Используется еще одно уравнение: гидродинамическое давление скважины = пластовое давление - (индекс поток/добыча). Достоверность скорости потока может быть проверена в рабочих условиях, используя оба значения выхода (потери давления в насосно-компрессорной колонне, устьевое давление и т.д.) и значений притока (IPR-данных).
Градиент расхода окончательно определяется с помощью вычисления под насосом, которое генерирует градиент текучей среды от всасывающего отверстия насоса к гидродинамическому давлению скважины в перфорационных отверстиях в обсадных колоннах. Вычисление "до дна" определяет гидродинамическое давление скважины из данных о притоке и чертит градиент до глубины всасывающего отверстия насоса. График под насосом и график до дна должны соответствовать общему давлению во всасывающем отверстии и гидродинамическому давлению скважины. Градиент под насосом графически проиллюстрирован на фиг.13 посредством поля 134.
В общем, под насосом выполняются такие же вычисления, как не выполнялись над насосом. Расход получается сверху вниз, а приток (до дна) получается из пластового давления к всасывающему отверстию насоса. Если измеренные скорость потока, пластовое давление и индекс добычи корректны, вычисленные графики должны соответствовать измеренным данным.
На фиг.14 проиллюстрирован пример методологии проверки достоверности измеренных данных, связанных с системой электрических погружных насосов. Методология включает в себя многие вышеописанные этапы или подходы. Вначале проверяется достоверность данных по расходу, как показано этапом 136. Проверка достоверности данных по расходу может содержать сопоставление градиентов над насосом на основе измеренных и в
bankpatentov.ru
Оптимизация добычи | Банк патентов
Изобретение относится к оптимизации добычи сырья. Техническим результатом является создание методологии, в которой многошаговая процедура оптимизации используется для создания и восстановления сырья из хорошо смешанного активного резерва и которая улучшает общую оптимизацию процесса добычи и является достаточно гибкой. Срок работы шахты разделяется на множество увеличивающихся отрезков времени и выполняются шаги оптимизации, где каждый шаг выполняется один раз для заданного заранее периода времени для оставшегося срока работы шахты. Сырье может быть помещено в резерв или может быть отправлено прямо на продукцию или в отходы без какого-либо резервирования. Принимается решение на стадии в отношении того, какое сырье отправляется на продукцию в каждый период времени для оставшегося срока работы шахты. В каждом заданном заранее периоде времени сырье со степенью чистоты, большей, чем предельная степень чистоты, которое не отправлено на продукцию, отправляется в резерв, а все сырье меньшей степени чистоты, чем предельная степень чистоты, отправляется в отходы. В оставшийся срок работы шахты, после заранее заданного периода, требуется, чтобы все сырье, не отправленное на продукцию, было отправлено в отходы, и определение первоначального перемещения сырья в и из резерва и в и из рудника на продукцию в течение срока работы шахты на увеличивающихся отрезках времени. 7 н. и 17 з.п. ф-лы, 5 ил.
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ
Настоящее изобретение относится к способу, устройству и компьютерной программе для оптимизации добычи и, в частности, но не единственно, для моделирования резервов при определении оптимальной последовательности добычи и при общей оптимизации последовательности добычи.
ПРЕДПОСЫЛКИ СОЗДАНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯ
При типичной добыче полезных ископаемых используют одну или несколько шахт, где сырье выкапывается и транспортируется наверх каждой шахты. Наверху шахты сразу должно быть принято решение в отношении того, куда отправить сырье. В общем случае сырье высокой степени чистоты отправляется напрямую на поток продукции для получения дохода, а сырье низкой степени чистоты отправляется в отходы. Сырье промежуточной степени чистоты, которое экономически невыгодно обрабатывать сразу, выборочно может отправляться в активный запас для восстановления и продажи позднее.
Оптимизация плана добычи для определения, где добывать и какое сырье отправляется на продукцию, в отходы или в резерв, определяется для установления чистой приведенной стоимости (ЧПС) для шахты. Желательно оптимизировать добычу или порядок извлечения для создания оптимизированного поступления денежных средств (выручка минус расходы) в течение срока работы шахты (СРШ), который приносит наибольшую чистую приведенную стоимость.
Задача оптимизации планирования СРШ просто формулируется как определение следующих решений для каждого года, пока добыча не станет более экономически невыгодной:
какое сырье будет добываться (извлекаться) в каждый период;
какой тоннаж из этого сырья должен быть отправлен в отходы, на продукцию и в активный резерв;
какое сырье должно быть восстановлено из активного резерва и отправлено на продукцию.
Активный резерв является местом, где руда предельной ценности может быть помещена для более поздней продажи. Обычно определяют руду предельной ценности как имеющую степень чистоты, большую, чем предельная степень чистоты, но меньшую, чем экономически выгодная степень чистоты в данный период. Сырьем предельного уровня является сырье, чья выручка равна стоимости обработки и сбыта. Сырье экономически выгодного уровня формально определяется как руда, для которой оптимальный порядок извлечения может быть выбран для добычи, обработки и продажи в одном и том же периоде.
Современные технологии для моделирования активного резервирования в рамках использования средств оптимизатора смешанного целочисленного линейного программирования определяют так называемые хранилища для сырья определенного сорта, и оптимизация обычно просто допускает, что отдельные количества сырья в каждом из хранилищ способны к выборочному сохранению в резерве и затем извлечению позднее для отправки на продукцию. Указанное хранилище является объемом сырья, составленным из отдельных групп сырья, состоящих из сырья, попадающего в определенный интервал степени чистоты (например, медь степени чистоты между 0,10 и 0,12%). В этой модели любое предыдущее перемещение руды в активный резерв может быть выборочно восстановлено в точности, как входило, без какого-либо разбавления в любой период в будущем, при условии, что это экономически выгодно во время восстановления и в рамках максимизации ЧПС. В реально существующей добыче полезных ископаемых это очевидно является непрактическим и чрезмерно оптимистическим допущением.
Хорошо смешанный активный резерв является резервом, где сырье восстанавливается со средней степенью чистоты резерва, в то время как резерв создается и восстанавливается. Резерв предполагается являющимся однородным в любой точке. Хорошо известна внутренняя нелинейная природа моделирования такого хорошо смешанного активного резерва в рамках оптимизации целочисленного линейного программирования.
Международная заявка настоящего заявителя № PCT/AU2005/000761 описывает оптимизацию добычи и технику смешанного целочисленного линейного программирования для обработки информации для предоставления графиков извлечения и оценки чистой приведенной стоимости. Содержание международной заявки включено в данное описание посредством ссылки.
Целью настоящего изобретения является создание методологии, в которой многошаговая процедура оптимизации используется для создания и восстановления сырья из хорошо смешанного активного резерва и которая улучшает общую оптимизацию процесса добычи и является достаточно гибкой.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Настоящее изобретение относится к способу моделирования оптимального плана добычи на периодической основе для работы в оставшийся срок работы шахты, содержащему следующие операции:
разделение срока работы шахты на множество увеличивающихся отрезков времени;
выполнение множества шагов оптимизации, каждый из которых выполняется однократно для заранее заданного периода времени оставшегося срока работы шахты, при этом оптимальный план добычи определяется посредством объединения последовательных перемещений сырья в каждый заранее заданный период времени, причем:
принимают решение в отношении того, какое сырье извлекается из шахты и какое из этого сырья отправляется на продукцию для оставшегося срока работы шахты, отправляют сырье со степенью чистоты ниже предельной степени в отходы и требуют в остальное время срока работы шахты, после заранее заданного периода времени каждого шага, отправки всего сырья, не отправленного на продукцию, в отходы.
Способ согласно изобретению создает гибкое средство для моделирования оптимизации добычи. Хотя существуют различные оптимизации времени срока работы шахты, одна для каждого первого периода, окончательное занимаемое время является довольно небольшим, поскольку количество периодов в каждой оптимизации будет намного меньше, чем в традиционной разовой формулировке, поскольку величина периода возрастает со временем. Оптимальный график будет представлен графиком периода добычи, состоящим из объединения последовательных перемещений в каждом из первых периодов шагов оптимизации, в сравнении с разовой формулировкой оптимизации традиционных приемов, где более поздние периоды будут, как правило, длиной в несколько лет для гарантирования трактовки.
Предпочтительно способ дополнительно содержит, после каждого шага оптимизации, запись как одну запись в оптимальный график срока работы шахты перемещения сырья, доходов и расходов для заранее заданного периода времени текущего шага оптимизации и обновление модели добычи для отражения сырья, извлеченного в заранее заданный период времени.
Предпочтительно упомянутый первый период увеличивается одним дополнительным первым периодом, и следующий шаг оптимизации начинается во время этого второго периода с использованием меньшей шахты.
Изобретение также относится к устройству моделирования оптимального плана добычи на периодической основе для работы в оставшийся срок работы шахты, содержащему процессор для разделения срока работы шахты на множество увеличивающихся отрезков времени, выполнения множества шагов оптимизации, каждый из которых выполняется однократно для заранее заданного периода времени оставшегося срока работы шахты, и причем оптимальный план добычи определяется посредством объединения последовательных перемещений сырья в каждый заранее заданный период времени, причем принимается решение в отношении того, какое сырье извлекается из шахты и какое из этого сырья отправляется на продукцию для оставшегося срока работы шахты, разрешается отправка сырья степени чистоты ниже предельной в отходы и требуется в остальное время срока работы шахты, после заранее заданного периода времени каждого шага, отправка всего сырья, не отправленного на продукцию, в отходы.
Предпочтительно процессор также предназначен для, после каждого шага оптимизации, записи как одной записи в оптимальный график срока работы шахты перемещения сырья, доходов и расходов для заранее заданного периода времени текущего шага оптимизации и обновления модели добычи для отражения сырья, извлеченного в заранее заданный период времени.
Предпочтительно упомянутый первый период увеличивается одним дополнительным первым периодом, и следующий шаг оптимизации начинается во время этого упомянутого второго периода с использованием меньшей шахты.
В альтернативном варианте осуществления, в каждом шаге оптимизации, перемещение сырья на продукцию фиксируется для этого заранее заданного периода и включается в следующий шаг оптимизации.
Изобретение относится также к компьютерной программе моделирования оптимального плана добычи на периодической основе для работы в оставшийся срок работы шахты, содержащей код для разделения срока работы шахты на множество увеличивающихся отрезков времени, код для выполнения множества шагов оптимизации, каждый из которых выполняется однократно для заранее заданного периода времени оставшегося срока работы шахты, причем оптимальный план добычи определяется посредством объединения последовательных перемещений сырья в каждый заранее заданный период времени, причем принимается решение в отношении того, какое сырье извлекается из шахты и какое из этого сырья отправляется на продукцию для оставшегося срока работы шахты, разрешается отправка сырья степени чистоты ниже предельной в отходы и требуется в остальной срок работы шахты, после заранее заданного периода времени каждого шага, отправка всего сырья, не отправленного на продукцию, в отходы.
Предпочтительно программа дополнительно содержит код для записи, после каждого шага оптимизации, как одной записи в оптимальный график срока работы шахты перемещения сырья, доходов и расходов для заранее заданного периода времени текущего шага оптимизации и обновления модели добычи для отражения сырья, извлеченного в заранее заданный период времени.
Изобретение также относится к способу моделирования создания и восстановления сырья из хорошо смешанного активного резерва, создаваемого во время работ по добыче для получения в любой фактической точке в сроке работы шахты оптимального плана добычи на периодической основе для работы во время оставшегося срока работы шахты, содержащему следующие операции:
выполнение шага оптимизации однократно для каждого заранее заданного периода времени оставшегося срока работы шахты и, во время каждого шага оптимизации, выполнение шага вперед на один заранее заданный период времени;
принятие решения, какое сырье извлекается из шахты и какое из этого сырья отправляется на продукцию в каждый период оставшегося времени жизни шахты;
допуск только в заранее заданном периоде каждого шага отправки сырья со степенью чистоты, большей предельной степени чистоты, которое не отправлено на продукцию, в активный резерв и отправки всего сырья со степенью чистоты, меньшей предельной степени чистоты, в отходы;
в оставшийся срок работы шахты, после заранее заданного периода, требование отправки всего сырья, не отправленного на продукцию, в отходы;
определение первоначального перемещения сырья в и из резерва и в и из шахты на продукцию во время срока работы шахты в увеличивающиеся отрезки времени.
Предпочтительно способ дополнительно содержит, после каждого шага оптимизации, запись как одну запись в оптимальный график срока работы шахты перемещения сырья, доходов и расходов для заранее заданного периода времени текущего шага оптимизации, обновление модели добычи для отражения сырья, извлеченного в заранее заданный период времени, и обновление состояния активного резерва и степени чистоты для отражения сырья, перемещенного в и/или извлеченного из резерва в упомянутый заранее заданный период времени только что завершенного шага оптимизации.
Предпочтительно активные резервы гомогенизируются во время обновления состояния и степени чистоты активного резерва.
Предпочтительно упомянутый первый период увеличивается одним дополнительным первым периодом, и следующий шаг оптимизации начинается во время этого упомянутого второго периода с использованием меньшей шахты и скорректированного активного резерва.
В альтернативном варианте осуществления, в каждом шаге оптимизации, перемещение сырья на продукцию и в и из активного резерва фиксируется для этого заранее заданного периода и включается в следующий шаг оптимизации.
Наиболее предпочтительно, чтобы упомянутый первый период времени был равен одному году.
В одном примере увеличивающиеся отрезки времени имеют длину один год, один год, один год, один год, два года, два года, два года, десять лет, десять лет. В другом примере отрезки времени равны одному году, одному году, двум годам, пяти годам, десяти годам, двадцати годам. Дополнительные периоды из большего количества годов могут быть добавлены для более длительного срока работы шахты (т.е. аналогично данному ранее с дополнительным периодом в пятьдесят лет).
Предпочтительно, если существуют N лет работы шахты и первый период времени равен одному году, будет N шагов оптимизации в общем процессе оптимального планирования. График окончательного срока работы шахты будет состоять из объединения последовательных перемещений сырья в первом периоде из каждого из этих N шагов оптимизации. Удобной реализацией является интерпретация каждого дополнительного нового периода работы шахты как периода в последующей оптимизации, но со своими переменными извлечения (перемещением сырья), заранее заданными в общей оптимизации. В этом случае каждый шаг оптимизации будет покрывать полное время срока работы шахты, но с возрастающим количеством начальных годов во времени срока работы шахты, ограниченным фиксированными извлечениями или перемещениями. Это является удобным в том, что устраняет потребности в рекурсивном обновлении моделей шахты, в то время как сырье постепенно извлекается из них на каждом шаге оптимизации.
Изобретение также относится к способу моделирования создания и восстановления сырья из хорошо смешанного активного резерва, созданного во время работ по добыче для получения в фактической точке срока работы шахты оптимального плана добычи на периодической основе для работы во время оставшегося срока работы шахты, содержащему следующие операции:
разделение срока работы шахты на множество увеличивающихся отрезков времени;
выполнение множества шагов оптимизации, каждый из которых выполняется однократно для заранее заданного периода времени оставшегося срока работы шахты, причем оптимальный план добычи определяется посредством объединения последовательных перемещений сырья в каждый заранее заданный период времени, при этом принимают решение в отношении того, какое сырье извлекается из шахты и какое из этого сырья отправляется на продукцию для оставшегося срока работы шахты, допускают, в заранее заданном периоде каждого шага, отправку сырья со степенью чистоты, большей предельной степени чистоты, которое не отправлено на продукцию, в активный резерв и отправку сырья со степенью чистоты, меньшей, чем предельная степень чистоты, в отходы, требуют в остальное время срока работы шахты, после заранее заданного периода времени каждого шага, отправки всего сырья, не отправленного на продукцию, в отходы и отправляют на продукцию сырье из активного резерва только в упомянутом заранее заданном периоде времени каждого шага.
Предпочтительно способ дополнительно содержит, после каждого шага оптимизации, запись как одну запись в оптимальный график срока работы шахты перемещения сырья, доходов и расходов для заранее заданного периода времени текущего шага оптимизации, обновляют модели добычи для отражения сырья, извлеченного в заранее заданный период времени, обновляют состояние активного резерва и степень чистоты для отражения сырья, перемещенного в и/или извлеченного из резерва в упомянутый заранее заданный период времени только что завершенного шага оптимизации.
Предпочтительно активные резервы гомогенизируются во время обновления состояния и степени чистоты активного резерва.
Предпочтительно упомянутый первый период увеличивается одним дополнительным первым периодом и следующий шаг оптимизации начинается во время этого упомянутого второго периода с использованием меньшей шахты и скорректированного активного резерва.
В альтернативном варианте осуществления, в каждом шаге оптимизации, перемещение сырья на продукцию и в и из активного резерва фиксируется для этого заранее заданного периода и включается в следующий шаг оптимизации.
Изобретение относится также к устройству для моделирования создания и восстановления сырья из хорошо смешанного активного резерва, созданного во время работ по добыче для получения в любой фактической точке срока работы шахты оптимального плана добычи на периодической основе для работы во время оставшегося срока работы шахты, содержащему процессор для выполнения шага оптимизации однократно для каждого заранее заданного периода времени оставшегося срока работы шахты и, во время каждого шага оптимизации, выполнения шага вперед на один заранее заданный период времени и принятия решения, какое сырье извлекается из шахты и какое из этого сырья отправляется на продукцию в каждый период оставшегося срока работы шахты, допущения, только в заранее заданном периоде каждого шага, отправки сырья со степенью чистоты, большей предельной степени чистоты, которое не отправлено на продукцию, в активный резерв и отправки всего сырья со степенью чистоты, меньшей предельной степени чистоты, в отходы, в оставшееся время срока работы шахты, после заранее заданного периода, требования отправки всего сырья, не отправленного на продукцию, в отходы и определения первоначального перемещения сырья в и из резерва и в и из шахты на продукцию во время срока работы шахты в увеличивающиеся отрезки времени.
Предпочтительно процессор также предназначен после каждого шага оптимизации для записи как одной записи в оптимальный график срока работы шахты перемещения сырья, доходов и расходов для заранее заданного периода времени текущего шага оптимизации, обновления модели добычи для отражения сырья, извлеченного в заранее заданный период времени, обновления состояния активного резерва и степени чистоты для отражения сырья, перемещенного в и/или извлеченного из резерва в упомянутый заранее заданный период времени только что завершенного шага оптимизации.
Предпочтительно активные резервы гомогенизируются во время обновления состояния и степени чистоты активного резерва.
Предпочтительно упомянутый первый период увеличивается одним дополнительным первым периодом и следующий шаг оптимизации начинается во время этого упомянутого второго периода с использованием меньшей шахты и скорректированного активного резерва.
В альтернативном варианте осуществления, в каждом шаге оптимизации, перемещение сырья на продукцию и в и из активного резерва фиксируется для этого заранее заданного периода и включается в следующий шаг оптимизации.
Наиболее предпочтительно, чтобы первый период времени был равен одному году.
В одном примере увеличивающиеся отрезки времени составляют один год, один год, один год, один год, два года, два года, два года, десять лет, десять лет.
Изобретение относится также к устройству для моделирования создания и восстановления сырья из хорошо смешанного активного резерва, созданного во время работ по добыче для получения в фактической точке срока работы шахты оптимального плана добычи на периодической основе для работы во время оставшегося срока работы шахты, содержащему процессор для разделения срока работы шахты на множество увеличивающихся отрезков времени, выполнения множества шагов оптимизации, каждый из которых выполняется однократно для заранее заданного периода времени оставшегося срока работы шахты, при этом оптимальный план добычи определяется посредством объединения последовательных перемещений сырья в каждый заранее заданный период времени, причем принимают решение в отношении того, какое сырье извлекается из шахты и какое из этого сырья отправляется на продукцию для оставшегося срока работы шахты, допускают, в заранее заданном периоде каждого шага, отправку сырья со степенью чистоты, большей предельной степени чистоты, которое не отправлено на продукцию, в активный резерв и отправку сырья со степенью чистоты, меньшей, чем предельная степень чистоты, в отходы, требуют в остальной срок работы шахты, после заранее заданного периода времени каждого шага, отправки всего сырья, не отправленного на продукцию, в отходы и отправляют на продукцию сырье из активного резерва только в упомянутом заранее заданном периоде времени каждого шага.
Предпочтительно процессор также предназначен для записи, после каждого шага оптимизации, как одной записи в оптимальный график срока работы шахты перемещения сырья, доходов и расходов для заранее заданного периода времени текущего шага оптимизации и обновления модели добычи для отражения сырья, извлеченного в заранее заданный период времени, обновления состояния активного резерва и степени чистоты для отражения сырья, перемещенного в и/или извлеченного из резерва в упомянутый заранее заданный период времени только что завершенного шага оптимизации.
Предпочтительно активные резервы гомогенизируются во время обновления состояния и степени чистоты активного резерва.
Предпочтительно упомянутый первый период увеличивается одним дополнительным первым периодом и следующий шаг оптимизации начинается во время этого упомянутого второго периода с использованием меньшей шахты и скорректированного активного резерва.
В альтернативном варианте осуществления, в каждом шаге оптимизации, перемещение сырья на продукцию и в и из активного резерва фиксируется для этого заранее заданного периода и включается в следующий шаг оптимизации.
Изобретение также относится к компьютерной программе для моделирования создания и восстановления сырья из хорошо смешанного активного резерва, созданного во время работ по добыче для получения в любой фактической точке срока работы шахты оптимального плана добычи на периодической основе для работы в оставшийся срок работы шахты, содержащей код для выполнения шага оптимизации однократно для каждого заранее заданного периода времени оставшегося срока работы шахты и, во время каждого шага оптимизации, выполнения шага вперед на один заранее заданный период времени и принятия решения, какое сырье извлекается из шахты и какое из этого сырья отправляется на продукцию в каждый период оставшегося срока работы шахты, допущения только в заранее заданном периоде каждого шага отправки сырья со степенью чистоты, большей предельной степени чистоты, которое не отправлено на продукцию, в активный резерв и отправки всего сырья со степенью чистоты, меньшей предельной степени чистоты, в отходы, в оставшийся срок работы шахты, после заранее заданного периода, требования отправки всего сырья, не отправленного на продукцию, в отходы и код для определения первоначального перемещения сырья в и из резерва и в и из шахты на продукцию во время срока работы шахты в увеличивающиеся отрезки времени.
Предпочтительно программа дополнительно содержит код для записи, после каждого шага оптимизации, как одной записи в оптимальный график срока работы шахты перемещения сырья, доходов и расходов для заранее заданного периода времени текущего шага оптимизации, обновления модели добычи для отражения сырья, извлеченного в заранее заданный период времени, обновления состояния активного резерва и степени чистоты для отражения сырья, перемещенного в и/или извлеченного из резерва в упомянутый заранее заданный период времени только что завершенного шага оптимизации.
Предпочтительно активные резервы гомогенизируются во время обновления состояния и степени чистоты активного резерва.
Предпочтительно упомянутый первый период увеличивается одним дополнительным первым периодом и следующий шаг оптимизации начинается во время этого упомянутого второго периода с использованием меньшей шахты и скорректированного активного резерва.
В альтернативном варианте осуществления, в каждом шаге оптимизации, перемещение сырья на продукцию и в и из активного резерва фиксируется для этого заранее заданного периода и включается в следующий шаг оптимизации.
Наиболее предпочтительно, чтобы упомянутый первый период времени был равен одному году.
В одном примере увеличивающиеся отрезки времени составляют один год, один год, один год, один год, два года, два года, два года, десять лет, десять лет.
Предпочтительно, если существуют N лет работы шахты, должно быть N шагов оптимизации в общем оптимальном процессе планирования шахты. Оптимальный график окончательного срока работы шахты будет состоять из объединения последовательных перемещений сырья в первом году из каждого из этих N шагов оптимизации. Удобной реализацией является интерпретация каждого дополнительного нового года работы шахты как периода в последующей оптимизации, но со своими переменными извлечения (перемещения сырья), заранее заданными в общей оптимизации. В этом случае каждый шаг оптимизации будет покрывать полный срок работы шахты с возрастающим количеством начальных годов в сроке работы шахты, ограниченным фиксированными извлечениями или перемещениями. Это является удобным в том, что устраняет потребности в рекурсивном обновлении моделей шахты, в то время как сырье постепенно извлекается из них на каждом шаге оптимизации.
Изобретение также относится к компьютерной программе для моделирования создания и восстановления сырья из хорошо смешанного активного резерва, созданного во время работ по добыче для получения в фактической точке срока работы шахты оптимального плана добычи периодической основы для работы в оставшийся срок работы шахты, содержащей код для разделения срока работы шахты на множество увеличивающихся отрезков времени, код для выполнения множества шагов оптимизации, каждый из которых выполняется однократно для заранее заданного периода времени оставшегося срока работы шахты, при этом оптимальный план добычи определяется посредством объединения последовательных перемещений сырья в каждый заранее заданный период времени, причем принимают решение в отношении того, какое сырье извлекается из шахты и какое из этого сырья отправляется на продукцию для оставшегося срока работы шахты, допускают, в заранее заданном периоде каждого шага, отправку сырья со степенью чистоты, большей предельной степени чистоты, которое не отправлено на продукцию, в активный резерв и отправку сырья со степенью чистоты, меньшей, чем предельная степень чистоты, в отходы, требуют в остальной срок работы шахты, после заранее заданного периода времени каждого шага, отправки всего сырья, не отправленного на продукцию, в отходы и отправляют на продукцию сырье из активного резерва только в упомянутом заранее заданном периоде времени каждого шага.
Предпочтительно программа дополнительно содержит код для записи, после каждого шага оптимизации, как одной записи в оптимальный график срока работы шахты перемещения сырья, доходов и расходов для заранее заданного периода времени текущего шага оптимизации, обновления модели добычи для отражения сыр
bankpatentov.ru
оптимизация добычи - это... Что такое оптимизация добычи?
оптимизация добычи production optimizationБольшой англо-русский и русско-английский словарь. 2001.
- оптимизация
- оптимизация метода
Смотреть что такое "оптимизация добычи" в других словарях:
ТНК-ВР — (ТНК Би Пи) Компания ТНК ВР, история компании, добыча и продажи Компания ТНК ВР, история компании, добыча и продажи, корпоративная структура Содержание Содержание 1. 2. История 3. Корпоративное управление Корпоративная структура Совет директоров… … Энциклопедия инвестора
Китайская Национальная Нефтегазовая корпорация — (CNPC) Китайская Национальная Нефтегазовая корпорация это одна из крупнейших нефтегазовых компаний мира Китайская Национальная Нефтегазовая корпорация занимается добычей нефти и газа, нефтехимическим производством, продажей нефтепродуктов,… … Энциклопедия инвестора
Роснефть — (Rosneft) Компания Роснефть, история создания компании Роснефть Компания Роснефть, история создания компании Роснефть, перспективы развития Роснефти Содержание Содержание 1. История 1990 е годы 2000 е годы 2. сегодня География деятельности… … Энциклопедия инвестора
Обыкновенная пустельга — Обыкновенная пустельга … Википедия
Норильский никель — (Norilsk Nickel) Компания Норильский никель , история компании, деятельность компании Компания Норильский никель , история компании, деятельность компании, руководство компании Содержание Содержание Определение Миссия и стратегия История Слияния… … Энциклопедия инвестора
Холдинг — (Holding) Определение холдинга, типы холдига, холдинговые компании Информация об определении холдинга, типы холдига, холдинговые компании Содержание Содержание Характерные черты холдинга Типы холдинга Холдинговые Проблемы банковских холдингов… … Энциклопедия инвестора
параметр — 3.4 параметр: Одно из измеряемых свойств испытуемого материала. Источник: ГОСТ Р 52205 2004: Угли каменные. Метод спектрометрического определения генетических и технологических параметров … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
СИИНТЕТИЧЕСКОЕ ЖИДКОЕ ТОПЛИВО — (СЖТ, искусств. жидкое топливо), сложные смеси углеводородов, получаемые из сырья ненефтяного происхождения. См.. также Альтернативные топлива. Проблема произ ва СЖТ возникла в нач. 20 в. в связи с отсутствием во многих промышленно развитых… … Химическая энциклопедия
Государственная программа — (Government program) Государственная программа это инструмент государственного регулирования экономики, обеспечивающий достижение перспективных целей Понятие государственной программы, виды государственных федеральных и муниципальных программ,… … Энциклопедия инвестора
система — 4.48 система (system): Комбинация взаимодействующих элементов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей. Примечание 1 Система может рассматриваться как продукт или предоставляемые им услуги. Примечание 2 На практике… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
ГОСТ 17.5.1.01-83: Охрана природы. Рекультивация земель. Термины и определения — Терминология ГОСТ 17.5.1.01 83: Охрана природы. Рекультивация земель. Термины и определения оригинал документа: 59. Биологическая мелиорация Мелиорация, направленная на интенсивное повышение плодородия нарушенных земель, урожайности… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
dic.academic.ru
| Внедрение Avocet | Установка, настройка, интеграция в инфраструктуру заказчика и оптимизация производительности Avocet. Включает интеграцию с продуктами Шлюмберже и третьесторонними PDMS решениями (FieldView, ADM, TOW, и другое). | Avocet |
| Создание рабочего процесса по закачке пара в OFM | Создание рабочего процесса по закачке пара в OFM. | OFM |
| Консалтинг по созданию рабочих процессов в OFM | Индивидуальное консультирование ключевых специалистов с целью повышения эффективности использования OFM. Включает создание расчётных переменных, шаблонов отчётов, стандартизации рабочего процесса и другое. | OFM |
| Сервисный проект по расчётам в OLGA | Проект под руководством эксперта и обучение пользователей OLGA на их первом проекте. | OLGA |
| Исследования проблем с обеспечением стабильности потока на месторождении в OLGA | Работа совместно с эксплуатирующей компанией над решением проблем обеспечения стабильности потока. Сервис включает: оценку и создание нового проекта, разработку действий для существующего месторождения, моделирование проблем на существующем месторождении. | OLGA |
| Моделирование нестационарного потока в скважинах в OLGA | Моделирование неустановившегося режима работы скважины: степень заполнения, запуск, остановка, очистка, ввод в работу механизированной добычи, образование гидратов и другое. | OLGA |
| Проектирование и оптимизация сетей в PIPESIM |
| PIPESIM |
| Оптимизация производительности скважин в PIPESIM |
| PIPESIM |
| Исследования проблем с обеспечением стабильности потока в PIPESIM | Выявление и исследование существующих и возможных проблем с обеспечением стабильности потока; Гидраты, Парафины, Эрозия и Коррозия. | PIPESIM |
| Прогноз добычи в OFM | Оценка прогноза добычи с использованием встроенных уравнений DCA, кривых Фетковича и других техник прогноза, не реализованных в OFM по умолчанию. | OFM |
| Поиск скважин-кандидатов для ГТМ в OFM | Создание рабочего процесса с диагностическими графиками, картами и отчётами для выявления скважин-кандидатов для ГТМ. | OFM |
| Привязка OFM к корпоративной базе | OFM может быть напрямую связан с клиентской базой данных. Мы можем помочь в разработке связки для Avocet, Oracle, MS SQL, MS Access. | OFM |
| Мониторинг заводнения в OFM | Создание рабочего процесса по мониторингу заводнения в OFM. | OFM |
| Создание плагинов в OFM 2014 | Создание плагинов в OFM для следующих задач:
| OFM |
| Практический обучающий семинар по IAM | Семинар построен на разборе реальных задач с существующими осложнениями и предназначен для повышения навыков специалиста. Обучаемые получат глубокое понимание спектра задач, решаемых в IAM. | IAM |
| Сервис по созданию интегрированной модели и расчету оптимизационных сценариев в IAM | Проект выполняется с учётом следующих требований:
| IAM |
| OLGA online | Установка и настройка связи между SCADA и OLGA online. | OLGA |
| Настройка проекта в OLGA | Настройка модели на актуальные данные. | OLGA |
| Проектирование и оптимизация газлифта | Проектирование газлфита и оптимизация распределения газа на газлифт в PIPESIM. | PIPESIM |
| Применение OpenLink в PIPESIM | Автоматизация задач обновления и расчёта моделей PIPESIM с помощью Open Link. | PIPESIM |
| Моделирование PVT свойств флюида в PIPESIM с использованием пакета Multiflash | Моделирование гидратов в PIPESIM с использованием PVT пакета Multiflash. Моделирование парафинов в PIPESIM с использованием PVT пакета Multiflash. Моделирование асфальтенов в PIPESIM с использованием PVT пакета Multiflash. | PIPESIM |
sis.slb.ru
