Projektbeschreibung
Das Algebraic Oil Research Projekt war eine Kooperation zwischen der Abteilung Exploratory Research bei Shell International Exploration and Production B.V. (Rijswijk / Niederlande) und dem Lehrstuhl für Symbolic Computation an der Universität Passau (Deutschland).
Historie
Das Forschungsprojekt wurde 2004 durch eine persönliche Kommunikation zwischen Dr. Hennie Poulisse (SIEP) und Prof. Dr. Martin Kreuzer (Passau) initiiert. In einer ersten Phase, die im April 2009 endete, unterstützte die Stichting Shell Research Foundation eine Forschungsvereinbarung zwischen SIEP, der Universität Passau und der Universität Genua.
Projektumfang
Das Forschungsprojekt umfasste mehrere zentrale Themen rund um Erdölgewinnung und Erdölexploration: Optimierung der Produktion, Produktions-Allokation, Verbesserung der ultimativen Ölausbeute, Entwicklung von Produktions-Strategien und Entdeckung von neuen Erdöl-Reservoirs. Die Grundidee ist, Methoden der Computeralgebra für die Lösung von Problemen in diesen Gebieten einzuführen. Genauer gesagt, die neuen Techniken sind ein Teil eines neu entstandenen Gebietes, genannt Approximate Computational Commutative Algebra (oder hybrid computation oder symbolic-numeric computation). Die wichtigsten Aktivitäten finden in den folgenden Themen statt:
- Produktions-Optimierung: Mit geeigneten symbolisch-numerischen Algorithmen, insbesondere des AVI-Algorithmus, wurden neue Polynom-Modelle für die Ölforderung konstruiert, welche strukturelle Einblicke in die Wechselwirkung zwischen den verschiedenen Teilen dieser Systeme erlaubten.
- Produktions-Allokation: Das Forschungsprojekt untersuchte, basierend auf dem Bottom-Up-Ansatz in der Produktions-Modellierung, die Frage wie einzelne Bohrungen oder Produktionszonen ihren Beitrag zur Gesamtproduktion leisten, obwohl direkte Messungen dieser Beiträge fehlen. Die mathematischen Methoden basieren auf expliziter approximativer Idealzugehörigkeit, Berechnung von Subideal Randbasen und Techniken für die rationale Approximation von Randbasen.
- Verbesserung der ultimativen Ölausbeute: Im Hinblick auf die Möglichkeit den Mechanismus der Reservoirs in beispielloser Genauigkeit zu verstehen und die Verfügbarkeit von langfristigen Produktions-Modellen, versuchten die Forscher Produktions-Strategien abzuleiten, welche Veränderungen in der Struktur des Reservoirs berücksichtigen und die Abnahme des Reservoir-Drucks verzögern. Dieser Teil des Projekts war eng verbunden mit der Entwicklung neuer Methoden zur Exploration, da bestimmte Veränderungen in der Struktur des Reservoirs auch durch seismische Methoden erkannt werden können.
- Dynamische Modellierung von Produktions-Systemen: Durch den Einsatz von Methoden aus der differentiellen polynomialen Algebra wurden Zeitabhängigkeiten und dynamische Veränderungen im Produktionssystem modelliert. Zu diesem Zweck wurden geeignete Algorithmen der approximativen differentiellen Polynomalgebra entwickelt. Die neuen differentiellen Modelle können zur Beobachtung der Übergangsphasen zwischen verschiedenen Steady-States der Produktionsphasen verwendet werden.
- Neue Methoden der Exploration: Traditionelle Methoden zur seismischen Erforschung erfordern starke Annahmen über die Geometrie eines Reservoirs. Neue symbolisch-numerische Methoden wurden verwendet um eine frühzeitige Linearisierung zu vermeiden und ermöglichten eine neuartige Interpretation der seismischen Untersuchungsdaten.
Projektstruktur
Das Algebraic Oil Research Projekt war Teil des Algebraic Oil Projekts von SIEP. Alle entwickelten Algorithmen und Methoden wurden in die Computeralgebra-Library ApCoCoA implementiert, welche wiederum auf der Library des Computeralgebrasystems CoCoA aufbaut. Die ApCoCoA Library wurde von einem Vertragspartner, der RISC Software GmbH (Hagenberg / Österreich), verwendet um ein
Software-Tool für den Einsatz in Öl-Produktionsanlagen zu entwickeln. Die allgemeine Struktur
des Algebraic Oil Projekts wird durch die folgende Abbildung dargestellt:
Das Algebraic Oil Research Projekt besteht aus zwei eng miteinander interagierenden Teams von Forschern von SIEP und der Universität Passau. Weitere Informationen über die aktuellen Aktivitäten und Ergebnisse finden Sie an anderer Stelle auf dieser Website.