| dc.description.abstract | Olje- og gassindustrien kjennetegnes av komplekse og dynamiske produksjonssystemer som involverer flere brønner, stigerørssystemer, separatorer, kompressorer og andre sammenkoblede komponenter. Disse systemene er underlagt ulike usikkerheter, inkludert variabel reservoarforhold og endringer i brønnenes dynamikk. Utvikling av styringsstrategier skreddersydd for slike systemer er avgjørende for å optimalisere produksjonsprosessen, redusere driftskostnader og sikre trygg og stabil drift.
Målet med denne studien er å bruke anleggsbasert kontroll utforming for å videreutvikle olje- og gassproduksjonssystemet som ble initiert i forfatterens spesialiseringprosjekt \cite{Specialization}. Dette produksjonssystemet består av seks brønner, et stigerørssystem, en separator og et resirkulert gassløft kompressorsystem. Studien fokuserer på å utvikle kontrolsystemer som forbedrer sikkerhet og stabilisering i utformingen av reguleringssjiktet og selvoptimerende kontrollstrukturer i utformingen av overordnet styringssjikt. I 1980 foreslo Morari et al. \cite{morari1980studies} en ny tilnærming til optimalisering av systemer ved å flytte problemet til kontrollsystemet. I tråd med deres ide, søker vi å identifisere kontrollerte variabler som, når de er satt til en konstant verdi, vil sikre nær-optimal ytelse når systemet forstyrres. Ved å gjøre dette kan vi unngå behovet for avanserte optimaliseringsverktøy som er beregningsmessig dyre og utsatt for modellfeil. Forskjellige metoder ble benyttet for å oppnå selvoptimerende kontrollerte variabler ved hjelp av lokale strategier. Disse metodene ble vurdert gjennom en bruteforce-tilnærming og bruken av en Branch and Bound-algoritme i endrende aktive begrensningssoner. Videre ble desentralisert PI-styring brukt for å vurdere tapene ved implementering av de potensielle kontrollerte variablene. Modellen utviklet i denne studien har integrert et resirkulert gassløftsystem, noe som gjør den mer kompleks enn tidligere studier av selvoptimaliserende kontroll i oljeproduksjonssystemer \cite{alstad2005studies}\cite{articleoilandgasDinesh}\cite{JAHANSHAHI2020106765}. Kompleksiteten øker på grunn av at leveringstrykket avhenger av kompressorens ytelse og separatortrykket, i motsetning til å være konstant.
Resultatene av denne studien avdekker utfordringene ved å bruke lokale metoder på sterkt ikke-lineære systemer. Kompleksiteten i systemet gjør det vanskelig å nøyaktig bestemme optimale målekombinasjoner. I tillegg viste det seg vanskelig å kontrollere de flere gassløft-chokeventilene ved hjelp av desentralisert styring, noe som begrenset antallet ubegrensede frihetsgrader som ble evaluert i denne studien. Til tross for disse utfordringene viser studien at enkle tilnærminger ofte gir tilstrekkelige resultater i områder med relativt stabile prosessforhold. | |
| dc.description.abstract | The oil and gas industry is characterized by complex and dynamic production systems involving multiple wells, riser systems, separators, compressors, and other interconnected components. These systems are subject to various uncertainties, including fluctuating reservoir conditions and changing well dynamics. Developing control strategies tailored to such systems are essential to optimize the production processes, reduce operational costs, and ensure safe and stable operations.
The objective of this study is to use plantwide control design to further develop the oil and gas production system initiated in the author's specialization project \cite{Specialization}. This production system consists of six wells, a riser system, a separator, and a recycled gas lift compressor system. The study focuses on developing control structures that enhance safety and stabilization in the design of the regulatory control layer and self-optimizing control (SOC) structures in the design of the supervisory layer. In 1980, Morari et al. \cite{morari1980studies} suggested a new approach to optimizing systems by moving the problem to the control layer. Following their idea, we seek to identify controlled variables that, when set to a constant value, will ensure near-optimal performance when the system is disturbed. By doing so, we can remove the need for advanced optimization tools, which are computationally expensive and prone to model error. Various methods were employed to obtain self-optimizing controlled variables using local strategies. These methods were assessed through a Brute force approach and the utilization of a Branch and Bound algorithm across changing active constraint regions. Furthermore, decentralized PI control was utilized to assess the losses from implementing the potential controlled variables. The model developed in this study has integrated a recycled-gas lift system, making it more complex than previous studies of SOC implementation in oil production systems \cite{alstad2005studies}\cite{articleoilandgasDinesh}\cite{JAHANSHAHI2020106765}. The complexity increases due to supply pressure being dependent on the performance of the compressor and the pressure of the separator rather than being constant.
The results of this study reveal the challenges of applying local methods to highly non-linear systems. The complexity of the system makes it difficult to accurately determine the optimal measurement combinations. Additionally, trying to control the multiple gas lift chokes proved difficult using decentralized control, which limited the number of unconstrained degrees of freedom evaluated in this study. However, despite these challenges, the study demonstrates that simple approaches often generate adequate results in regions with relatively stable process conditions. | |
