PTTEP优化气田产量并自动生成产量预测

PTTEP确定了需要改进的三个核心业务流程：快照优化，中期预测和长期预测。在快照优化中，目的是在各种约束内运行的情况下最大化现场的天然气生产，包括单个管道的流量限制，冷凝水中的汞水平，以及CO₂气流限制。对于中期和长期预测，目标是分别评估未来6-12个月内的现场的预期天然气交付，以及该领域的预期使用寿命。

过去，PTTEP工程师依赖于电子表格的试用和错误优化过程。所产生的结果从未完全优化，往往是主观 - 这是高度依赖于执行任务的工程师。由于涉及大量井，使用市售的软件进行优化和预测，证明了乏味且耗时。PTTEP希望在内部开发自己的软件。

PTTEP开发的Linopt，一个应用程序，其中使用MATLAB和优化工具箱执行所有优化和计算。

在MATLAB中，该团队定义了一个线性方程和不等式系统来表示生产网络。这些约束条件包含了变量，如每口井的产气量，并设定了CO等限制₂和流量。

利用最优化工具箱，该团队应用了多种优化技术，包括混合整数线性规划算法，以最大化目标函数，在大多数情况下，目标函数被定义为实现油田总体产量的最大可能。

为了考虑每口井产量下降的时间依赖性，该团队在线性方程组系统中添加了一个从历史生产数据衍生的时间序列预测模型。

要使用LINOPT，工程师将在变量值上设置限制（边界）。一旦MATLAB优化完成，结果就存储在Microsoft中^®excel.^®为工程师审查。PTTEP目前处于在Google Cloud上部署结果的过程中。

PTTEP工程师已经使用Linopt软件在若干地区优化生产，包括泰国湾和缅甸海岸的Zawtika领域的Arthit领域。

• 日产量增加了数千桶。Ekkawong说:“我们在6个月的时间里，将传统方法产生的生产目标与LINOPT中MATLAB优化产生的生产潜力进行了比较。“有时，两者之间的差额超过了数千桶/天。当我们将优化应用于现场时，这些结果得到了证实。”
• 专业软件的费用消除了。“在过去，我们使用市售的材料平衡软件和其他套餐进行优化和预测，”Ekkawong说。“通过使用Matlab开发自己的解决方案，我们删除了年度许可费用。”
• 每周节省数百名工程纪要。Ekkawong说:“我们比较了使用基于MATLAB的LINOPT软件进行优化和预测所需的时间与使用我们以前的方法所需的时间。”“减少的时间相当于每周数百个FTE工程师小时。”