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Face à la décroissance des réserves d’hydrocarbures, l’augmentation de la productivité de chaque champ pétrolier devient un enjeu technologique de premier ordre.

Ainsi, le positionnement et la trajectoire des puits sont des facteurs critiques et l’industrie cherche à se doter de méthodes avancées pour en optimiser le placement lors du développement d’un champ.

Cette phase de développement s’appuie sur la simulation de l’écoulement des fluides dans le réservoir pour déterminer :
 

  • la position
      
  • la trajectoire,
      
  • et le type des puits.

L’optimisation consiste à maximiser une fonction objectif NPV (Net Present Valuecombinant les gains de production du champ et les coûts du forage, le tout calculé à partir des sorties du simulateur pour chaque puits (productions d’eau, d’huile et de gaz). Le caractère mixte des variables d’optimisation (continues, entières, binaires), les non-linéarités de la fonction NPV et le coût de calcul associé compliquent fortement la résolution de ce problème.

IFPEN a donc proposé une méthodologie en deux étapes qui consiste à(1, 2) :
 

  • déterminer seulement position et type des puits verticaux, réduisant ainsi le nombre de variables. Ceci permet de traiter un problème non linéaire mixte (à variables entières et continues) à l’aide d’une méthode globale de recherche directe, et sur la base de simulations numériques ;
      
  • optimiser les trajectoires des branches qui partent des puits verticaux, en utilisant un modèle analytique simplifié.

Cette approche d’optimisation séquentielle autorise une résolution par des adaptations de méthodes classiques MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming). Elle peut aussi s’envisager pour les dates de mise en production ou de fermeture d’un puits, ou bien la mise en place de stratégies adaptées lorsque sa rentabilité baisse.

 

Exemple 2D d’un cas optimisé de trajectoires pour 2 puits producteurs (en noir).
Exemple 2D d’un cas optimisé de trajectoires pour
2 puits producteurs (en noir).

 


(1)  C. Lizon, 2016, Mixed nonlinear optimization for integer and real variables: application to well location problem in reservoir engineering, thèse de doctorat, École polytechnique.
    
(2)  
C. Lizon, C. D’Ambrosio, M. Le Ravalec, L. Liberti, and D. Sinoquet, A Mixed-Integer Nonlinear Optimization Approach for Well Placement and Geometry, Proc. 14th European Conference on the Mathematics of Oil Recovery (ECMOR), 2014.
>> DOI: 10.3997/2214-4609.20141889

 


Contact scientifique : delphine.sinoquet@ifpen.fr

> NUMÉRO 30 DE SCIENCE@IFPEN