PTTEP可优化气田生产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，目标是在各种限制条件下(包括单个管道的流量限制、凝析油中的汞水平和CO)最大限度地提高气田的天然气产量₂气体流的极限。中期和长期预测的目标是分别评估一个油田未来6-12个月的预期输气量和油田的预期使用寿命。

在过去，PTTEP工程师依赖于基于电子表格的试错优化过程。产生的结果从来没有完全优化过，而且往往是主观的——也就是说，高度依赖于工程师执行任务。由于涉及到大量的井，使用商业软件进行优化和预测既繁琐又耗时。PTTEP希望开发自己的内部软件。

PTTEP开发了LINOPT应用程序，其中所有优化和计算都使用MATLAB和优化工具箱执行。

在MATLAB中，该团队定义了一个线性方程组和不等式系统来表示生产网络。这些约束包含了变量，如每口井的气排量，并设置了限制，如CO₂和流率。

通过使用优化工具箱，该团队应用了多种优化技术，包括混合整数线性规划算法，以实现目标函数的最大化，在大多数情况下，目标函数被定义为实现最大可能的总体现场产量。

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中添加了一个从历史产量数据导出的时间序列预测模型。

要使用LINOPT，工程师需要设置变量值的限制(边界)。一旦MATLAB优化完成，结果存储在微软^®Excel^®供工程师审阅。PTTEP目前正在谷歌Cloud上部署结果。

PTTEP的工程师已经使用LINOPT软件优化了几个地区的生产，包括泰国湾的Arthit油田和缅甸沿海的Zawtika油田。

• 产量每天增加了数千桶。Ekkawong说:“我们将6个月的生产目标与传统方法的生产潜力进行了比较。有时，两者之间的差额每天超过数千桶。这些结果在现场应用时得到了证实。”
• 消除了专门软件的费用。Ekkawong说:“过去，我们使用商用物料平衡软件和其他软件包进行优化和预测。“通过使用MATLAB开发我们自己的内部解决方案，我们消除了年度许可成本。”
• 每周节省数百个工程师工时。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，以及使用我们之前的方法所需的时间。”“这相当于每周减少数百个FTE工程师小时。”