Journal de gestion des zones côtières

Abstrait

Optimisation des ressources de forage du Koweït grâce à un déploiement simulé et séquentiel des appareils de forage

Danah Alselahi

Dans le cadre de la campagne agressive de la Kuwait Oil Company pour enrayer la vague d'optimisations et de complétions de forage, la société mène diverses activités pour lutter contre les pratiques qui favorisent les dépenses inutiles. Le forage, étant la cause de la plupart des dépenses de la société, était le candidat idéal pour s'engager dans une telle activité. L'utilisation des méthodes traditionnelles donnerait les résultats escomptés et pourrait propager la dégradation continue des ressources.

Nous avons donc décidé d'aborder les choses sous un angle nouveau. Au lieu de nous concentrer uniquement sur la productivité et les taux, nous avons élargi nos paramètres de déploiement de plates-formes pour inclure d'autres variables qui pourraient influencer la faisabilité de la construction et de la livraison des puits. Ces variables incluraient, sans s'y limiter :

• Taux de production réels et taux de production prévus

• Disponibilité et état de préparation de l'emplacement

• Distances entre les disponibilités des plates-formes

• Durée de l'opération et durées intermédiaires

Une fois ces variables maîtrisées, nous avons réussi à générer un algorithme qui nous a permis de formuler des plannings en tenant compte d'indicateurs clés de performance (KPI) spécifiques. Ces KPI indiqueraient les éléments suivants :

• Gain de pétrole par puits (généré ensuite aléatoirement en fonction de la distribution historique par champ)

• Durée de forage par puits (en fonction du type de trajectoire du puits)

• Temps de déplacement prévu par entrepreneur de plate-forme

Ces indicateurs clés de performance ont ensuite été simulés pour créer des itérations de confiance relative. Les résultats illustreraient le résultat potentiel d'un certain scénario et calculeraient le rendement global si l'entreprise étendait ce scénario spécifique. Ils calculeraient également le temps, le coût lié au mouvement et le coût du changement de ces activités.

Une fois ces résultats traités, l’optimisation par gain de congruence avec d’autres variables (telles que la proximité de l’emplacement et la disponibilité matérielle) donnerait des rendements numériques plus importants par rapport à la pertinence plate.