Оптимизация процессов сбора и подготовки нефти на промыслах

Современное состояние нефтедобывающей промышленности характеризуется увеличением доли трудноизвлекаемых запасов и ростом энергопотребления на всех этапах добычи и подготовки нефти. Данное исследование направлено на системный анализ и оптимизацию процессов сбора и подготовки нефти на промыслах с целью повышения их энергоэффективности и экономической рентабельности. В работе предложен комплексный подход к оптимизации, включающий многофакторную модель, учитывающую взаимовлияние процессов сепарации, обезвоживания, обессоливания и стабилизации нефти. На основе экспериментальных данных, собранных на шести месторождениях, с использованием статистического анализа и метода отклика поверхности были определены ключевые факторы, влияющие на эффективность подготовки нефти. Разработанный алгоритм оптимизации с применением методов машинного обучения позволил прогнозировать энергопотребление с точностью до 94% и снизить затраты на подготовку нефти на 17-23%.

The current state of the oil industry is characterized by an increase in the share of hard-to-recover reserves and an increase in energy consumption at all stages of oil production and treatment. This study is aimed at a systemic analysis and optimization of oil collection and treatment processes at oil fields in order to increase their energy efficiency and economic profitability. The paper proposes a comprehensive approach to optimization, including a multifactorial model that takes into account the mutual influence of separation, dehydration, desalination and oil stabilization processes. Based on experimental data collected at six fields, using statistical analysis and the surface response method, key factors affecting the efficiency of oil treatment were identified. The developed optimization algorithm using machine learning methods made it possible to predict energy consumption with an accuracy of up to 94% and reduce oil treatment costs by 17-23%.