Jeniffer Silva Martins
Resumo
Um dos grandes desafios para a indústria petrolífera consiste no planejamento eficiente do arranjo submarino. Conciliar o aumento da produção com a tecnologia disponível e a lucratividade é uma tarefa extremamente complexa. Nesse cenário, surge a otimização de projetos como ferramenta de garantir uma maior rentabilidade.
O objetivo deste trabalho é analisar e comparar a influência da seleção das variáveis de projetos de sistemas de produção offshore, tendo como objetivo principal a maximização da produção de petróleo e a minimização dos custos do arranjo submarino. Neste sentido, foi realizado um estudo de caso em um campo fictício, analisando as variáveis de projeto como: os diâmetros das linhas de produção e da coluna de tubos e a utilização de manifolds. Foram analisadas diferentes configurações de arranjo submarino, com a utilização de manifolds ou de poços satélites. Para a simulação multifásica do sistema de produção foi utilizado o simulador comercial, que modela o fluxo do reservatório até a superfície, permitindo uma análise de desempenho de todo o sistema. Já para otimização do arranjo submarino foi utilizado o algoritmo evolutivo multiobjetivo NSGA II (Deb et al.,2002). Como resultado, foi possível obter as soluções ótimas em termos de vazão e custo, que constituem a Fronteira de Pareto.
Abstract
One of the major challenges for the oil industry is the efficient planning of the subsea arrangement. Reconciling increased production with available technology and profitability is an extremely complex task. In this scenario, project optimization emerges as a tool to ensure greater profitability. The objective of this work is to analyze and compare the influence of the selection of variables in projects of offshore production systems, with the main objective of maximizing oil production and minimizing the costs of the subsea arrangement. In this sense, a case study was carried out in a fictitious field, analyzing design variables such as: the diameters of the production lines and the pipe column and the use of manifolds. Different configurations of subsea arrangement were analyzed, using manifolds or satellite wells. For the multiphase simulation of the production system, the commercial simulator was used, which models the flow from the reservoir to the surface, allowing a performance analysis of the entire system. For the optimization of the subsea array, the multi-objective evolutionary algorithm NSGA II was used (Deb et al., 2002). As a result, it was possible to obtain the optimal solutions in terms of flow and cost, which constitute the Pareto Frontier.
