Field Production Optimization Using Sequential Quadratic Programming (SQP) Algorithm in ESP-Implemented Wells, A Comparison Approach
محل انتشار: مجله علوم و فن آوری نفت، دوره: 10، شماره: 1
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 113
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JPSTR-10-1_007
تاریخ نمایه سازی: 29 آذر 1402
چکیده مقاله:
Oil production enhancement has been a major area of study in recent decades. This term includes several types of technics. One of the production enhancement technics is using electrical submersible pumps (ESPs) to increase the rate of production from oil wells. In the present study, the economic value of using ESP pumps has been evaluated by implementing them on the wells of a large integrated model of a south western Iranian reservoir, which involves reservoir, wells, and surface facilities models. Besides, sequential quadratic programming was used to evaluate its efficacy in optimizing the production scenario. Therefore, four production scenarios were compared regarding their net present value and cumulative oil production in ۲۰ years of production. The scenarios were (۱) non-optimized natural flow, (۲) optimized natural flow, (۳) non-optimized ESP-implemented, and (۴) optimized ESP-implemented. Ultimately, the results showed two points: First, Electrical Submersible Pumps (ESP) are a good choice for the production enhancement of the field of this study and leads to increased net present value. Second, the sequential quadratic programming is a rigorous algorithm, which can be employed to increase production revenue of a field with several decision variables and constraints.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Amin Noorbakhsh
Department of Petroleum Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
Ehsan Khamehchi
Department of Petroleum Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :