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An analysis to the main economic drivers for offshore wells abandonment and facilities decommissioningWiegand, Sandra Milena 30 September 2011 (has links)
Decommissioning and abandonment is a relevant issue in the petroleum industry
because of the complex operations involved and the results after the decision has been
made. Several factors could lead to abandoning wells and decommissioning platforms,
among others hurricanes, production decline, economic limit, etc. Decommissioning and
abandonment operations have a great impact in the revenue stream which is either lost or
temporarily deferred depending on the situation. Every year between 100-150 platforms
are decommissioned and approximately 620 wells are abandoned in the Gulf of Mexico.
A case-by-case scenario should be revised on an annual basis and all the possible options
to be considered and submitted to the Government. This thesis presents an overview of
the topic and an analysis on when decommissioning and abandoning alternatives are
recommended for the optimization of the economical resources. / text
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Determining the Terminal Velocity and the Particle Size of Epoxy Based Fluids in the WellboreTurkmenoglu, Hasan 2012 August 1900 (has links)
This thesis was inspired by the project funded by Bureau of Safety and Environment Enforcement (BSEE) to study the use of epoxy (or any cement alternative) to plug offshore wells damaged by hurricanes. The project focuses on non-cement materials to plug wells that are either destroyed or damaged to an extent where vertical intervention from the original wellhead is no longer possible. The proposed solution to this problem was to drill an offset well and intersect the original borehole at the very top and spot epoxy (or any suitable non-cement plugging material) in the original well. The spotted epoxy then would fall by gravitational force all the way down to the packer and then settle on top of the packer to plug the annulus of the damaged well permanently.
This thesis mainly concentrates on the factors affecting the fall rates and how to correlate them in order to derive an applicable test that can be conducted on the field or lab to calculate the terminal velocity of the known epoxy composition. Determining the settling velocity of the epoxy is crucial due to the fact that epoxy should not set prematurely for a better seal and isolation. The terminal velocity and the recovery for epoxy based plugging fluids were tested by using an experimental setup that was developed for this purpose. The results were also validated by using an alternative experiment setup designed for this purpose. Factors affecting the terminal velocity and recovery of epoxy were studied in this research since the settling velocity of the epoxy is crucial because epoxy should not set prematurely for a better seal and isolation. The study was conducted by using an experiment setup that was specially developed for terminal velocity and recovery calculations for plugging fluids. Results obtained from the experiment setup were successfully correlated to epoxy's composition for estimating the terminal velocity of the mixture.
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[en] MATHEMATICAL PROGRAMMING MODELS AND LOCAL SEARCH ALGORITHMS FOR THE OFFSHORE RIG SCHEDULING PROBLEM / [pt] MODELOS DE PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA E ALGORITMOS DE BUSCA LOCAL PARA O PROBLEMA DE PROGRAMAÇÃO DE SONDAS MARÍTIMASIURI MARTINS SANTOS 28 November 2018 (has links)
[pt] A exploração e produção (EeP) offshore de óleo e gás envolve várias operações complexas e importantes, como perfuração, avaliação, completação e manutenção de poços. A maioria dessas tarefas requer o uso de sondas, um recurso custoso e escasso que as companhias de petróleo precisam planejar e programar
corretamente. Na literatura, este problema é chamado de Programação de Sondas. Todavia, existem poucos estudos relacionados aos poços marítimos e às atividades de perfuração e nenhum destes com funções objetivo e restrições realistas, como orçamento. Por isso, muitas empresas de petróleo têm fortes dificuldades no planejamento das sondas, resultando em grandes custos para elas. Com o objetivo de preencher essa lacuna, esta dissertação estuda um problema de programação de sondas em uma empresa petroleira e propõe um método híbrido para determinar a frota de sondas e seu cronograma, que minimize o orçamento da empresa. Dois modelos de programação matemática – um para minimização das sondas e outro para minimizar seu orçamento com variações da unidade de tempo utilizada (dia ou semana) – e várias heurísticas – usando algoritmos de busca local e variable neighborhood descent (VND) com três estruturas de vizinhança e duas estratégias de busca (first e best improvemment) e métodos construtivos- foram desenvolvidos e testados em duas instâncias (uma pequena e uma grande), baseadas em dados reais da empresa do caso de estudo. As três estruturas de vizinhanças são baseadas em movimentos de insert, uma delas não permite alterar as datas de alocação das tarefas na solução inicial, outra permite adiar tarefas e a última as posterga.Os resultados indicaram a dificuldade no desempenho dos modelos matemáticos nas grandes instâncias e uma forte capacidade das heurísticas para encontrar
soluções similares com muito menos esforço computacional. Na instância pequena, o modelo exato para minimizar o orçamento encontrou soluções um pouco melhores que a heurística (diferença de entre 0,4 por cento e 5,6 por cento), embora necessitando de mais esforço computacional, principalmente os modelos com unidades de tempo em dias. Porém, na instância maior, as soluções da programação matemática possuíram altos gap (mais de 11 por cento) e altos tempos computacionais (pelo menos 12 horas), tendo o modelo matemático mais completo sido incapaz de encontrar soluções inteiras viáveis ou limites inferiores depois de mais de um dia rodando. Enquanto isso, as heurísticas foram capazes de encontrar soluções similares ou até melhores (desvios de -6 por cento e 14 por cento em relação a melhor solução exata) em um tempo muito menor, tendo 70 das 156 heurísticas desenvolvidas superado os modelos matemáticos. Além disso, os melhores resultados heurísticos foram utilizando algoritmos de variable neighborhood descent (VND) com estruturas de vizinhanças que realizavam movimentos de insert de tarefas em sondas existentes ou novas e permitiam postergar ou adiantar as tarefas das sondas. A abordagem hibrida foi comparada também com uma abordagem puramente heurística, tendo a primeira obtido melhores resultados. Por fim, os resultados demonstram que o método híbrido proposto combinando o modelo matemático que minimiza o número de sondas com as heurísticas de busca local é uma ferramenta de suporte a decisão rápida e prática, com potencial para reduzir milhões de dólares para as empresas petroleiras do mercado offshore, com capacidade para encontrar cronogramas próximos da solução ótima com pouco esforço computacional, mesmo em instâncias grandes onde a maioria dos métodos exatos é muito complexa e lenta. / [en] The offshore exploration and production (EandP) of Oil and Gas involves several complex and important operations and relies, mostly, in the use of rigs, a scarce and costly resource that oil companies need to properly plan and schedule. In the literature, this decision is called the Rig Scheduling Problem (RSP). However, there is not any study related to offshore wells and drilling activities with realistic objective functions. Aiming to fulfill this gap, this dissertation studies a rig scheduling problem of a real offshore company and proposes a matheuristic approach to determine a rigs fleet and schedule that minimizes the budget. Two mathematical models – one for rigs fleet minimization and another one that minimizes the rigs budget – and several heuristics – using local search (LS) and variable neighborhood descent (VND) algorithms with three neighborhood structures and also constructive methods – were developed and tested in two instances based on real data of the studied company. In the small instance, the programming model found slightly better solutions than the heuristic, despite requiring more computational effort. Nevertheless, in the large instance, the mathematical programming solutions present large gaps (over 11 percent) and an elevated
computational time (at least 12 hours), while the heuristics can find similar (or even better) solutions in a shorter time (minutes), having 70 of 156 heuristics outperformed the mathematical models. Last, the matheuristic combination of the simplest mathematical model with the heuristics has found the best known solutions (BKS) of the large instance with a moderate computational effort.
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