DETAIL KOLEKSI

Optimasi produksi berdasarkan analisa jaringan pipa produksi pada struktur x lapangan y menggunakan simulator pipesim

1.0


Oleh : Audi Rizki Pulungan

Info Katalog

Penerbit : FTKE - Usakti

Kota Terbit : Jakarta

Tahun Terbit : 2023

Pembimbing 1 : Shabrina Sri Riswati

Pembimbing 2 : Prayang Sunny Yulia

Subyek : Pipelines - Drilling

Kata Kunci : Pressure Drop, Scenario, PIPESIM Simulator, Production Optimization, Pipeline

Saat ini file hanya dapat diakses dari perpustakaan.

Status : Lengkap

P Penurunan produksi menjadi hal yang sering terjadi pada industri minyak dan gas. Penyebab menurunnya produksi diantaranya yaitu tekanan di reservoir menurun dan terjadinya kehilangan tekanan pada sistem jaringan pipa produksi. Permasalahan tersebut harus di perhatikan dan di evaluasi agar target produksi yang ingin dicapai dapat optimum dan efisien. Salah satu contoh fenomena penurunan produksi terdapat pada struktur X. Struktur ini berada di provinsi Sumatra, yang memiliki jumlah 20 sumur aktif. Diantara sumur-sumur tersebut mengalami penurunan produksi yang disebabkan kehilangan tekanan pada jaringan pipa produksi. Studi ini akan membahas optimasi produksi di struktur X dengan analisis surface Network atau jaringan pipa produksi. sistem jaringan yang dianalisa yaitu laju alir dan pressure, apakah pressure dari tiap sumur dapat maksimal mengirim laju produksi ke surface. Setelah analisis maka dilakukan pengembangan atau skenario meningkatkan fasilitas pipeline pada center processing Area lapangan Y, yang berfokus pada penanganan penambahan produksi minyak dengan optimalisasi jaringan pipa produksi. Untuk mengoptimalisasi jaringan pipa produksi memerlukan beberapa data seperti inflow Performance Relationship (IPR), Qmax atau Absolute Open Flow Potential (AOFP), tekanan kepala sumur, tekanan pada fasilitas produksi di lapangan Y, tekanan reservoir, specific grafity, dan water cut. Pada struktur ini memiliki nilai water cut yang cukup besar dan tekanan reservoir yang kecil. Karena memiliki nilai water cut yang besar maka pembuatan Inflow Performance Relationship menggunakan model Wiggins karena terdapat tiga fasa fluida. Data-data tersebut akan diinput ke dalam software PIPESIM 2020, dimana software ini akan menganalisa kinerja dari per sumuran serta surface Facility agar mendapatkan hasil atau anilisis sistem produksi yang komprehensif. Simulator PIPESIM 2020 menyediakan perangkat atau tool untuk mensimulasikan sumur atau well diagram dan skema jaringan pipa produksi yang juga disebut sebagai networking pada kondisi aktual. Sebelum mengintegrasikan jaringan pipa produksi hal yang dilakukan yaitu menyesuaikan hasil laju alir agar sesuai dengan kondisi aktual dengan cara membuat nodal analisis pada software ini. Setelah mensimulasikan maka hasilnya dapat diindentifikasi kemungkinan permasalahan yang terjadi di lapangan seperti kehilangan tekanan yang menyebabkan backpressure atau aliran balik pada sistem jaringan pipa produksi yang menyebabkan laju produksi tidak mengalir secara optimum. Aliran balik dikarenakan beberapa faktor, diantaranya geometri dari pipa di lapangan seperti perubahan diameter pipa, sudut kemiringan atau tikungan kemudian faktor lainnya yaitu adanya endapan atau kerak dalam pipa yang dapat menyebabkan hambatan pada permukaan dalam pipa. Hal ini mengurangai luas penampang aliran fluida, meningkatkan gesekan, dan akhirnya menyebabkan aliran balik. Dan faktor lainnya yaitu resistensi fluida atau sifat fisik fluida seperti kekentalan dan densitas. Fluida yang memiliki kekentalan yang tinggi akan mengalami hambatan yang lebih besar dalam aliran, sehingga meningkatkan tekanan di dalam sistem jaringan pipa produksi. Hasil dari penelitian menggunakan simulator PIPESIM 2020 adalah membuat berbagai skenario yang dapat meningkatkan produksi secara optimum dari tiap-tiap sumur pada struktur X yang dapat dilihat dari laju alir produksi yang bertambah atau meningkat. Skenario pertama yang diaplikasikan pada penelitian ini yaitu yaitu mengoptimalkan besarnya diameter choke yang digunakan pada kondisi lapangan existing. Skenario yang kedua yaitu pemisahan flowline dari cluster menjadi sistem tank on site (tos) dari sumur yang membuat tekanan pada jaringan pipa produksi mengalami aliran balik atau backpressure. Skenario yang ketiga yaitu menggabungkan skenario pertama dan skenario kedua yang terdiri atas pengoptimalan ukuran choke dan pemisahan flowline dari sistem cluster. Masing-masing skenario berhasil meningkatkan laju produksi yang cukup signifikan, skenario pertama dengan mengoptimalkan ukuran choke memberikan peningkatan produksi liquid sebesar 1825 STB/D dan laju produksi minyak sebesar 175 STB/D, skenario ini terjadi backpressure pada sumur XXX-014 tetapi penurunan produksinya tidak terlalu signifikan. Kemudian skenario kedua juga berhasil memberikan peningkatan laju produksi liquid sebesar 1331 STB/D dan laju produksi minyak sebesar 111 STB/D. Skenario ketiga berhasil memberikan peningkatan laju produksi liquid sebesar 2178 STB/D dan laju produksi minyak sebesar 184 STB/D.

D Decreased production is a common occurrence in the oil and gas industry. Causes of declining production include reduced reservoir pressure and pressure loss in the production pipeline network. These issues must be carefully considered and evaluated to achieve optimal and efficient production targets. One example of declining production phenomenon can be found in Structure X, located in Sumatra province, which consists of 20 active wells. Among these wells, some experience production decline due to pressure losses in the production pipeline network. This study aims to discuss the production optimization in Structure X using surface Network analysis or production pipeline network analysis. The analyzed network system includes flow rate and pressure, to determine if the pressure from each well can efficiently deliver the production rate to the surface. After the analysis, the development or scenarios for enhancing the pipeline facilities at the Center Processing Area of Field Y are carried out, focusing on handling the increase in oil production through production pipeline network optimization. To optimize the production pipeline network, several data are required, such as Inflow Performance Relationship (IPR), Qmax or Absolute Open Flow Potential (AOFP), wellhead pressure, pressure at the production facilities in Field Y, reservoir pressure, specific gravity, and water cut. In this structure, there is a significant water cut value and low reservoir pressure. Due to the substantial water cut value, the Inflow Performance Relationship is created using the Wiggins model as there are three-phase fluids present. The mentioned data will be input into PIPESIM 2020 software, where the software will analyze the performance of each well and surface facility to obtain comprehensive production system analysis results. PIPESIM 2020 simulator provides tools to simulate well diagrams and production pipeline network schemes, also known as networking, under actual conditions. Before integrating the production pipeline network, the flow rate results are adjusted to match the actual conditions by conducting nodal analysis in the software. After the simulation, the results can identify potential issues in the field, such as pressure loss causing backpressure or backflow in the production pipeline network, which may lead to suboptimal production rates. Backflow is caused by several factors, including the geometry of the pipeline in the field, such as changes in pipe diameter, angles, or bends. Another factor is the presence of deposits or scale inside the pipe, which can cause surface roughness and create resistance to the fluid flow. This reduces the cross-sectional area of the fluid flow, increases friction, and ultimately leads to backflow. Another contributing factor is fluid resistance or the physical properties of the fluid, such as viscosity and density. Fluids with high viscosity experience greater resistance during flow, leading to increased pressure within the production pipeline network. The result of research using the PIPESIM 2020 simulator is to create various scenarios that can optimally increase production from each well in the X structure which can be seen from the increasing or increasing production flow rate. The first scenario applied to this study is to optimize the size of the choke diameter used in existing field conditions. The second scenario is the separation of flowlines from clusters into tank on site (tos) systems from wells that create pressure on production pipelines to experience backflow. The third scenario combines the first scenario and the second scenario consisting of optimizing choke size and separating flowlines from the cluster system. Each scenario succeeded in increasing the production rate significantly, the first scenario by optimizing the choke size gave an increase in liquid production by 1825 STB / D and oil production rate by 175 STB / D, this scenario occurred backpressure on well XXX-014 but the decrease in production was not too significant. Then the second scenario also succeeded in providing an increase in the liquid production rate by 1331 STB / D and the oil production rate by 111 STB / D. The third scenario succeeded in providing an increase in liquid production rate by 2178 STB/D and oil production rate by 184 STB/D.

Bagaimana Anda menilai Koleksi ini ?