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Aker Solutions用“智能海底”助力海上油气开发

Aker Solutions用“智能海底”助力海上油气开发

Aker Solutions的数字化智能解决方案正在颠覆海底开发现状—提高采收率,降低成本,提高油田全周期价值。该公司将这一方案称为“智能海底(Intelligent Subsea)”技术。

编译 | 二丫

Aker Solutions于当地时间9月3日宣布推出其智能海底(Intelligent Subsea)产品,旨在加速海上油气开发,并最大限度提高设备性能。

近年来,海洋油气行业正在努力将设备规模向标准化、简易化和小型化发展。但若想真正推动海上油气的可持续发展,行业仍需要进一步的改变。

Aker Solutions称,通过采用智能海底解决方案,形成最佳海底设备部署所需时间可减少75%,油田开发成本可减半。将该公司的模块化、最优化、可配置海底设备与自动化设计相结合,可加速海底油田开发,工程耗时可缩短高达70%。

智能海底技术通过三个核心的价值主张来满足海底生产当前以及未来所面临的需求。

综合设计

该公司的数字化前端工程设计可以根据进度、成本、生产或碳效率的优化需求进行选择,在平台设施和基础设施的相应效率背景下,改变海底系统,以确保最有效的设计。

Aker Solutions用“智能海底”助力海上油气开发

Aker Solutions将工程设计、数字孪生功能和先进的数字前端工程工具相结合,为现场设计提供独特的解决方案,可以将长达几个月的项目周期缩短至几分钟。ix3的Concept Insight和Engineering Insight产品组合中的软件程序可以将最佳海底布局所需时间缩短75%。

在Johan Castberg项目中,Aker Solutions从项目早期就开始与用户进行密切的合作和沟通,并快速试用整个现场系统的多个场景,详细评估设计的每个细节,直到找到最佳结果。最终,Aker Solutions采用标准化设备和工艺、可配置的系统工程以及连续生产线,开发出一种高效方案,助力挪威大陆架的单井成本降低40%。基于此,该项目的总开发成本降低了50%。此外,Aker Solutions还将在Barents Sea应用智能海底技术,无需生产平台,实现190公里超长气体系统回接,帮助用户降低开发成本和运营成本。

加速开发

Aker Solutions的新一代海底设备进一步实现了标准化、小型化、简易化,成本更低,同时实现可预测质量、可重复尺寸以及加速交付。

Aker Solutions用“智能海底”助力海上油气开发

采用Aker Solutions的标准化方案,更多的执行作业可实现自动化。部分地区的工程时间减少了约60-70%,组装时间减少25%,并减低了采购成本,缩短了整个交付周期。另外,该设计还可以使用一套标准化组件进行配置。例如,标准化的立式采油树可以由流量控制模块配置,以匹配现场需求。其中,控制模块同样是标准化模块,但可以在软件层进行配置。

在一个井口系统的案例中,Aker Solutions开发了一种可配置的设计自动化工具,将工程时间减少了90%,交付时间压缩减半,缩短了见产时间。

“我们在工作流程和新型应用中融入的数字化元素,正在改变着传统的设计模式,从根本上加速开发,并助力优化油田全生命周期的性能表现。” Aker Solutions首席执行官Luis Araujo表示,“我们的系统思维和智能解决方案将带来一场海底生产开发的革命。智能海底旨在提高采收率,降低成本,并提高油田全生命周期的价值。”

“凭借我们业界领先的全电动和海底气体压缩技术,我们突破了水下生产的前沿现状。我们相信,智能海底技术将为全球的项目用户创造新的价值巅峰。”

性能最优化

随着油藏压力的下降,以及可采储量愈发难以开采,增压技术和全电动技术成为提高采收率和延长油田生产寿命的关键。通过低成本的泵解决方案和简易化、模块化的海底生产系统,可以实现具有超长距离的边际回接。通过降低工程成本和硬件支出,Aker Solutions可通过泵模块解决方案将资本支出削减50%。

Aker Solutions用“智能海底”助力海上油气开发

通过提高采收率和预测性维护,油田生产寿命得到延长,并使生产过程更加有效和高效。运营数据来自Aker Solutions智能产品的传感器、控制系统和仪器,并同步给技术专家。Aker Solutions利用专业知识、机器学习和人工智能工具,来识别预测性维护和优化生产的机会。

Subsense应用程序的状态监测分析有助于确定Shetland以西大型海底油田出现液压问题的根本原因。Subsense的实时数据流将搜索区域从原有的26个结构缩小至仅剩6个,使调用船舶和ROV所需的时间减少了80%。

Aker Solutions的所有智能产品都实现了完全数字化,并由Integral数据平台提供支持。

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