Revista de gestión de zonas costeras

Abstracto

Optimización de los recursos de perforación de Kuwait mediante el despliegue simulado y secuencial de plataformas

Danah Alselahi

Como parte de la agresiva campaña de la Kuwait Oil Company para impulsar la ola de optimizaciones y terminaciones de perforaciones, la empresa tiene varias actividades para combatir las prácticas que promueven gastos innecesarios. La perforación, que es la causa de la mayor parte de los gastos de la empresa, era la candidata ideal para participar en esa actividad. El uso de los métodos tradicionales produciría los resultados esperados y podría propagar la continua degradación de los recursos.

Por lo tanto, hemos decidido abordar las cuestiones desde una nueva perspectiva. En lugar de centrarnos únicamente en la productividad y las tasas, hemos ampliado nuestras métricas de implementación de plataformas para abarcar otras variables que influirían en la viabilidad de la construcción y la entrega de pozos. Estas variables incluirían, entre otras:

• Tasas de producción reales y tasas de producción esperadas

• Disponibilidad de ubicación y preparación de la ubicación

• Distancias entre las disponibilidades de plataformas

• Duración de la operación y duraciones intermedias

Una vez que hemos tenido estas variables a nuestro alcance, hemos logrado generar un algoritmo que nos ha permitido formular cronogramas teniendo en cuenta indicadores clave de desempeño (KPI) específicos. Estos KPI indicarían lo siguiente:

• Ganancia de petróleo por pozo (luego generada aleatoriamente en función de la distribución histórica por campo)

• Duración de la perforación por pozo (según el tipo de trayectoria del pozo)

• Tiempo de movimiento esperado por contratista de plataforma

Estos KPI se simularon luego para crear iteraciones de relativa confianza. Los resultados ejemplificarían el resultado potencial de un determinado escenario y calcularían el rendimiento general si la empresa ampliara ese escenario específico. También calcularían el tiempo, el costo orientado al movimiento y el costo del cambio de dichas actividades.

Una vez procesados ​​estos resultados, la optimización mediante la ganancia de congruencia con otras variables (como la proximidad a la ubicación y la disponibilidad del material) produciría mayores retornos numéricos en comparación con la relevancia plana.