丹娜·阿尔塞拉希
作为科威特石油公司积极推动优化和钻井完工浪潮的一部分,该公司开展了各种活动来打击那些导致不必要支出的做法。钻井是该公司大部分支出的罪魁祸首,也是从事此类活动的主要候选人。使用传统方法会产生预期的结果,并可能导致资源不断衰减。
因此,我们决定以新的眼光来看待问题。我们不再仅仅关注生产率和费率,而是扩大了钻机部署指标,以涵盖影响油井建设和交付可行性的其他变量。这些变量包括但不限于:
• 实际生产率和预期生产率
• 位置可用性和位置准备情况
• 钻机可用性之间的距离
• 操作持续时间和中间持续时间
一旦掌握了这些变量,我们就设法生成了一种算法,使我们能够根据特定的关键绩效指标 (KPI) 制定时间表。这些 KPI 将说明以下内容:
• 每口井的石油收益(然后根据油田的历史分布随机生成)
• 每口井的钻井持续时间(基于井轨迹类型)
• 钻机承包商预计移动时间
然后模拟这些 KPI,以创建相对置信度的迭代。结果将举例说明某个场景的潜在结果,并计算公司扩展此特定场景时的总收益。它还将计算此类活动的时间、移动导向成本和变更成本。
一旦处理了这些结果,通过与其他变量(例如位置邻近性和材料准备情况)的一致性进行优化将产生比平坦相关性更大的数字回报。