Optimization Based Design of Subsea Processing Considering Reliability and Maintenance

Abstract

Undervannsteknologi gir mulighet for å utvikle små marginale felt som ofte har liten profittmargin og kort feltlevetid ved hjelp av kosteffektive løsninger. Det er derimot viktig at disse løsningene oppfyller kravene til pålitelighet og vedlikehold for å kunne oppnå disse målene. Disse kravene kan være vanskelig å tilfredsstille, da disse undervannsinstallasjonene som sørger for produksjon og prosessering er meget komplekse når det er snakk om store systemer. Optimaliseringsbaserte designverktøy er en god måte å sikre effektive og kostnadseffektive prosesser. Derfor er målet med dette prosjektet å implementere pålitelighet og vedlikeholds aspekter i en undervannsproduksjon og prosesserings optimaliseringsmodell.

Optimaliseringen var formulert slik at det optimale designet for undervanns produksjon- og prosesseringssystemet var det som ga den høyeste nåverdien ved å se på begrensningene i produksjon, tapt inntekt fra produksjonstap, operative kostnader, og systempålitelighet. Optimaliseringsmodellen bruker superstrukturoptimalisering der superstrukturen inneholder alle mulige alternativt utstyr. Dette lar optimaliseringsalgoritmen velge den mest optimale konfigurasjon. Arbeidet har et fortinn i at pålitelighetsmodellen er en del av optimaliseringsmodellen. Dette sørger for en global optimal løsning og forhindrer multi-nivå optimalisering. Pålitelighetsmodellen bruker stasjonær (“steady-state”) tilgjengelighet for å estimere systemets oppetid. Vedlikeholdskostnadene ble delt inn i kostander knyttet til inspeksjon, vedlikehold og reparasjon (IMR) som er avhengig av systemtilgjengelighet, og vedlikeholdskostnader som er uavhengig av systemtilgjengeligheten.

Metoden ble testet på en modell av et syntetisk felt på den norske kontinentalsokkelen. Inkludering av vedlikehold og pålitelighet påvirket i betydelig grad den optimale løsningen av undervannssystemet. Det ble funnet at ved å inkludere vedlikehold og pålitelighet i modellen, ble det funnet en annen konfigurasjon enn den som ble funnet når det ble ignorert. Forskjellen i nåverdi ved de to forskjellige konfigurasjonene var 11 millioner USD, der konfigurasjonen med inkludering av vedlikehold ga den høyeste verdien. Det ble også observert en økning i oppetid på 50 timer/år ved å inkludere vedlikehold. Dette er en økning på ca. 0.6% i total systemtilgjengelighet. Vedlikeholdskostnadene ble også redusert med 0.44 millioner USD/år med denne systemkonfigurasjonen. Metoden som er presentert bidrar til et framskritt i modellering og automatisert beslutningstaking ved undervannsproduksjon og -prosessering system design.

Subsea technology often enables cost-effective development of small marginal fields, with short production lifetime and small profit margins. However, ensuring high level of reliability and low maintenance requirements of the subsea system is critical for success and often challenging to fulfill, especially for complex systems with multiple processes. Optimization-based design tools are a good way of assuring efficient and cost-effective processes, therefore the objective of this work is to incorporate reliability and maintenance aspects in a subsea production and processing optimization model.

The optimization was formulated to find optimal subsea equipment selection and production strategy that maximize net present value (NPV) considering constraints in production, system downtime, lost revenue from production losses, operational expenditures, and reliability. The optimization model uses superstructure optimization that contains all possible alterative equipment, which allows the optimizer to choose the optimal layout. This work has the advantage that the reliability model is part of the optimization model, therefore ensuring global optimality and avoiding multi-level optimization. The reliability model uses steady-state availability to estimate the system uptime. Maintenance costs were divided into inspection, maintenance, and repair (IMR) operational costs which are dependent on the availability, and maintenance costs which are not dependent on the availability of the system.

The method was tested on a study case of a synthetic field in the Norwegian Continental Shelf. Including reliability and maintenance affects significantly the optimal subsea layout obtained with the optimization. It was found that including maintenance in the model gave a different optimal solution that the one obtained when ignoring it. The difference in NPV between the two layouts was of 11 million USD (higher for the one considering maintenance). It was found that the difference in uptime was around 50 h/year more when considering maintenance. This relates to approximately 0.60% in increased availability. The potential savings on maintenance cost per year were 0.44 million USD/year. The methodology presented provides an advancement towards modelling and automated decision-making in subsea processing system design.