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Jun 17, 2023

エネルギー業界のアプリで効率を向上

I ricercatori dell’Università della California sviluppano uno strumento per il recupero del petrolio con “precisione significativamente più elevata”

カリフォルニア大学の研究者、現在の方法よりも「大幅に高い精度」の石油回収ツールを開発

ラシュダ・カーン 713-743-7587

2023 年 5 月 25 日

ヒューストン大学の研究者チームは、エネルギー業界のプロセスをより効率化するための一連のデジタル アプリケーションを開発しました。 最新の UH 炭化水素ガス最小混和圧力 (MMP) 計算機を含む 3 つの革新的なオンライン計算機は、業界の専門家が無料で利用できます。

業界の焦点が二酸化炭素回収・利用・貯留 (CCUS) とネットゼロ経済に移っているため、ガス注入は重要な役割を果たす可能性があります。 MMP は、石油回収を強化するための最も効果的な方法の 1 つであるガス注入プロジェクトの効率と合わせて、実現可能性を決定する重要な特性です。 さらに、炭化水素が存在する場合、二酸化炭素隔離プロジェクトの校正ポイントを提供します。 炭化水素 MMP、二酸化炭素 MMP、粘度の新しい計算ツールは、より迅速なスクリーニングと計算を可能にすることで、現場のエンジニアの時間、リソース、資金の節約に役立ちます。

チームは、米国掘削技術者協会の寄附教授で石油、化学、生体分子工学を専門とするカリフォルニア大学のビロル・ディンドルク氏で構成されています。 モハメド・ソリマン大学石油工学部長。 3人の研究者は、シンハが大学院生だったときに知り合った。

「これらのアプリは、ガス注入中のMMP値を提供するための迅速かつ堅牢な方法を提供します。この方法では、簡単に入手できる入力値を使用でき、業界で使用されている既存の方法よりもはるかに高い精度が得られます」とSinha氏は述べています。

二酸化炭素と炭化水素ガスは、ガス注入プロセスに使用される最も一般的なガスです。 これらのガスは、二酸化炭素の隔離を促進したり、圧力レベルを最適化して効率を最大化するなど、複数の目的に役立ちます。

「二酸化炭素/油相の挙動は、炭化水素ガス/油相の挙動とは大きく異なります」と Dindoruk 氏は述べています。 「そのため、幅広い機能を備えたさまざまなツールを開発する必要がありました。私たちは、MMP の測定にさまざまなアプローチを提供しています。」

エネルギー業界のペースが速いことを考慮し、エンジニアや技術者には学術論文で共有されたアイデアをテストして実装する余裕が必ずしもないことを認識し、研究チームはこれらのツールを「ユーザーの指先」に提供することを決意したと付け加えた。ディンドルク。

「私たちは、自分たちのアイデアや発見が紙の上にだけ存在することを望んでいません」と彼は言いました。 「私たちは、これらのプロセスの効率を向上させるために、私たちのツールと技術を他の人が展開して使用できるようにしたいと考えています。」

研究者らは、アプリを無料で利用できるようにすることで、ユーザーのフィードバックから学習して改善し、さらには新しいアプリケーションを開発したいと考えている。

UH粘度計算機

粘度アプリは、ほとんど情報を必要とせずに、デッドオイルとも呼ばれる自然な状態の原油の厚さを計算します。 これは、粘度の単位であるセンチポアズ (cp) の分数から 100 万 cp まで、広範囲のオイル粘度を測定できるフルレンジの方法です。

「ある温度での 1 つの粘度がわかれば、確立した領域内の任意の温度で任意の粘度を得ることができます」と Dindoruk 氏は言います。 「これは、高温でのオイル粘度測定の制限を回避するのに役立つため、非常に便利です。」

このアプリの詳細については、「すべてのオイル タイプの機械学習拡張デッドオイル粘度モデル」の記事を参照してください。

研究者らは機械学習を研究に統合し、さまざまな貢献者の支援を受けて豊富なデータを収集するように促しました。 チームはこのデータを利用して、後続のモデルの最適なバージョンを作成しました。

「私たちはこの研究を通じて貴重な知識と洞察を得ることができました。この旅で私たちを助けてくれたすべての人に感謝しています」とディンドルク氏は述べた。

UH 二酸化炭素 MMP 計算機

二酸化炭素および炭化水素ガスは、ガス注入プロセス、特に二酸化炭素の隔離や石油回収の強化に一般的に使用されます。 ただし、二酸化炭素は他のガスとは異なる挙動をするため、二酸化炭素ガス流の MMP を計算するには特別な方法が必要です。 最も広く受け入れられている方法は、スリムチューブ装置を使用することですが、時間と材料要件の点で制限があります。 研究者らは回帰技術を使用してMMPを推定する相関関係も開発しましたが、これにも限界があります。

UH チームは、出版された論文「拡張された機械学習ベースのモデルを使用した CO2 最小混和圧力の予測」に記載されている統計的および機械学習的手法を使用して、二酸化炭素注入の MMP を迅速に計算するための 2 つの異なるアプローチを検討しました。 これらのモデルは、オイルの組成と温度を入力パラメーターとして考慮します。 提案されたハイブリッド モデルは、既存の相関や機械学習手法よりも優れたパフォーマンスを発揮し、広範囲の MMP 値をカバーすると Dindoruk 氏は述べています。

UH 炭化水素 MMP 計算機

炭化水素ガスは多くの状況で容易に入手できるため、ガス注入には適しています。 ガスがオイルとよく混ざり合うと、リザーバーからより多くのオイルが抽出されやすくなります。 炭化水素ガスを注入に使用すると、さらに次のような利点があります。

石油回収率を向上させ、必要なガスの適切な量を計算するために、研究者らは MMP に注目しました。 この最新の研究「炭化水素ガスの最小混和圧力 (MMP) を推定するための物理学に基づくデータ駆動モデル」では、研究チームは、Light Gradient Boost (Light GBM) と呼ばれるモデルを使用して、炭化水素ガス注入の MMP を推定しました。 彼らはまた、目標MMPに到達するために必要な重質炭化水素ガスの最小量も決定した。

「これにより、高価なコンプレッサーを必要としたり、タンクを損傷する危険を冒したりすることなく、必要な圧力を達成することができます」とディンドルク氏は述べています。 「モデルをテストして他の方法と比較したところ、精度が向上しました。」

UH モデルは、ガスとオイルの混合の物理学を考慮し、混合圧力に影響を与える重要な入力要素を考慮します。 2 番目の MMP モデルは炭化水素ガス用であり、一連のツールが完成しました。

「これら 2 つの MMP アプリを使用すると、ユーザーはさまざまなブレンドで計算を行うことができます」と Dindoruk 氏は述べています。 「私たちは実際的な問題に対してエンドツーエンドのソリューションを提供するよう努めています。」

ワシントン大学の研究チームはすでに、混合塩を含む現実的な塩水中の二酸化炭素の溶解度を測定する別の実用的なツールの設計に取り組んでいます。これは、深部の塩水帯水層における二酸化炭素の隔離を評価するための重要なテーマです。そのツールに注目してください。

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