In this section

    OPTIMIZATION AND SENSITIVITY ANALYSIS OF FOAM ASSISTED WATER ALTERNATING GAS

    OPTIMIZATION AND SENSITIVITY ANALYSIS OF FOAM ASSISTED WATER ALTERNATING GAS. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

    [img]
    Preview
    		 PDF
    Najmudeen_Thesis(g201004140).pdf - Accepted Version
    Download (2MB) | Preview

    Arabic Abstract

    تم التحقق من أمثلية الغمر برغوة ثاني أكسيد الكربون على مدى السنوات بشكل أساسي تجريبيا و يدويا بتغيير المتغيرات في المحاكي. طُبقت كل من الخوارزميات الجينية (GA) والتطور التفاضلي(DE) في أمثلية الغمر بثاني أكسيد الكربون كمحسن لدالة الهدف. تعتبر الخوارزميات الجينية أكثر استخداما للأمثلية في الصناعات البترولية. إن مساوئ الخوارزميات الجينية الجوهرية هي أنها مكلفة حسابيا وكذلك ليست محسنة جيدة مقارنة مع الخوارزميات المطورة حديثاً. تم في مشروع هذه الرسالة تنفيد كل من استراتيجية تطوير وتعديل المصفوفة المتغايرة (CMA-ES) والتطور التفاضلي(DE) لتحسين الغمر برغوة ثاني أكسد الكربون. هذه الخوارزميات طُورت حديثا بحيث تتطلب أقل عمليات تشغيل للمحاكاة مقارنة مع الخوارزميات الجينية. إن الهدف كان لتحسين صافي القيمة الحالية (NPV). استخدم كل من برنامجي الماتلاب كمُحسِّن دالة الهدف والايكلبس من شلمبرجر كمُقيِّم لدالة الهدف. تم تطوير مفهوم جديد لأمثلية موضع البئر بحيث يتضمن على أقل مسافة بين بئرين. إن النسبة المثلى لطول الفترة الزمنية لحقن الماء إلى طول الفترة الزمنية لحقن الغاز كانت ما بين 0.5 و 1 في معدل حقن ثابت. في حالة النسب المنخفضة التي أقل من 0.5 كان الاستخلاص أعلى في مرحلة مبكرة من مشروع الرغوة، لكن بعد ذلك انخفضت الكفاءة لأن النسبة أقل من 0.5 أصبحت قريبة من الغمر بالرغوة المستمر.

    English Abstract

    Optimization of CO2 foam flooding has been investigated over the years using mainly experimental and manually changing of parameters in the simulator. Genetic Algorithm (GA) and Differential Evolution (DE) have been implemented in optimizing CO2 flooding as the optimizer of the objective function. GA is very popular in the petroleum industry for optimization. GA main disadvantages are that it is computationally expensive and not good optimizer as compared to recent developed algorithms. In this study, we implemented Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) and Differential Evolution (DE) to optimize CO2 foam flooding. These algorithms are newly developed algorithms that require less simulation runs as compared to GA. The objective was to optimize Net Present Value (NPV). MATLAB was used as objective function optimizer and Schlumberger ECLIPSE-100 as objective function evaluator. New concept of well placement optimization which incorporates minimum inter-well distance has been developed. The optimum ratio of length of time for water injection to length of time for gas injection is between 0.5 and 1 at constant injection rate. Lower ratios below 0.5 have higher recovery at early stage of foam project but efficiency decreases at later stage since below 0.5 ratio is closer to continuous foam flooding..

    Item Type: Thesis (Masters)
    Subjects: Petroleum > Enhanced Oil Recovery
    Petroleum > Reservoir Modelling and Simulation
    Department: College of Petroleum Engineering and Geosciences > Petroleum Engineering
    Committee Advisor: Awotunde, A. Adebowale
    Committee Members: Al-Yousef, Y. Hasan and Sultan, S. Abdullah
    Depositing User: SIBAWEIHI NAJMUDEEN (g201004140)
    Date Deposited: 18 Sep 2013 13:18
    Last Modified: 01 Nov 2019 15:39
    URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/138989