[논문]브랜치 시스템을 이용한 다중 가스전 취합 시스템의 최적화 기법

노정용; 강주명; 최종근; 류상수; 임종세

문제 정의

이 연구는 가스전 생산시스템 해석 기법에 관한 것으로, 여러 개의 저류층이 있고 각각의 저류층이 다수의 생산정을 포함하고 있는 시스템 에서 가스를 생산할 때, 취합지에 서 요구하는 생산량을 맞추기 위해서 각각의 생산정이 생산해야 할 최적 생산량을 결정하는 해석기법의 개발을 목적으로 한다.

제안 방법

이 연구에서는 각각의 생산정에서 취합기관까지를 여러 개의 브랜치 시스템으로 구성하여 전체시스템을 해석하였다. 브랜치 시스템을 이용하여 전체 시스템을 구성하면 모든 브랜치 시스템은 동일한 구조를 가지므로 하나의 최적화 알고리듬으로 모든 브랜치 시스템을 해석할 수 있다.
이상의 자료를 바탕으로 생산 시뮬레이션을 수행하였다. 저류층 평균 압력의 변화 추이를 기존 방법에 의한 분석 결과와 비교해본 결과, 기존 방법보다 600 psia 정도 이상 더 높은 저류층 압력을 유지하고 있다 (Fig.

성능/효과

5는 정두에서의 압력 변화 추이를 본 것이다. 11.5년간의 생산량을 비교해 보면, 기존 연구의 생산 시뮬레이션에서는 총생산량이 198Bscf이고 이 연구의 생산 시뮬레이션에서는총 생산량이 210 Bscf이다. 즉 이 연구의 결과가 기존 연구의 결과보다 가스 회수율이 6% 정도 증가하였고 압축기가동 시점을 늦출 수 있었다.
임의의 값이 아닌 전 단계의 상황을 고려한 값을 준다. 그리고 한 번의 개선과정에 하나의 값만을 개선하는 것이 아니라 매 단계마다 모든 결정 변수를 동시에 개선함으로써 수렴의 효율성을 높였다.
5년간 생산 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존방법보다 초기저류층 압력의 약 17% 정도인 약 600 psia의 더 높은 저류층 압력을 유지할 수 있었다. 따라서 그만큼 가스 회수율도 증가하는데 11.5년간의 회수율을 비교해보면, 기존 연구의 생산 시뮬레이션에서는 총생산량이 198 Bscf이고 이 연구의 생산시뮬레이션에서는 총생산량이 210 Bscf로서 기존 연구의 결과보다 약 6% 정도 높았다.
따라서 이 연구에서 제안한 방법으로 생산시스템을 분석하면, 다중가스전에서 하나의 취합 기관으로 생산하는 시스템 최적화를 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다.
결과에 비해서 효율적이라고 할 수 있다(Table 1, Table 2). 또한 Palke와 Home이 제시한알고리듬 반복 수행 횟수는 전체 시스템을 해석하는 횟수인데 비해서 이 연구에서 제시한 알고리듬 반복 수행 횟수는 하나의 브랜치 시스템을 해석하는 횟수이므로 그 효율성이 더욱 높다.
이 연구에서 개발된 기법은 기존 기법보다 생산시뮬레이션 수행이 매우 빠르고 효율적이었다. 즉, 브랜치 시스템을 사용하여 전체 생산시스템을 간단하게 구성할 수 있었고, 생산량 개선 과정에서 생산 시스템의 상황을 반영하고 한 번의 개선과정에서 모든 결정 변수를 동시에 개선함으로써 수렴성과 해석의 효율성을 높였다.
이 연구에서 개발된 기법을 Field AA에 적용하여 11.5년간 생산 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존방법보다 초기저류층 압력의 약 17% 정도인 약 600 psia의 더 높은 저류층 압력을 유지할 수 있었다. 따라서 그만큼 가스 회수율도 증가하는데 11.
이 연구에서 개발된 알고리듬의 수행능력을 알아보기 위해서 Palke와 Home(1997)이 다룬 생산시스템의 알고리듬 수행능력과 비교해 보았고, 이 연구에서 개발된 기법을 적용한 결과가 Palke와 Home의 결과에 비해서 효율적이라고 할 수 있다(Table 1, Table 2). 또한 Palke와 Home이 제시한알고리듬 반복 수행 횟수는 전체 시스템을 해석하는 횟수인데 비해서 이 연구에서 제시한 알고리듬 반복 수행 횟수는 하나의 브랜치 시스템을 해석하는 횟수이므로 그 효율성이 더욱 높다.
또한, 한 번에 다루는 시스템의 규모가 커서, 모든 변수들에 대한 최적화 조건을 찾기 위해서는 많은 알고리듬의 반복 수행이 필요하다. 이 연구에서 제시한 기법은 하나의 독립적인 저류층을 해석할 수 있는 규모의 알고리듬만으로 여러 개의 저류 층을 다룰 수 있으므로, 많은 수의 서로 독립적인 저류층들을 효율적으로 해석할 수 있다. 저류 층에서 취합기관까지의 생산시스템을 여러 개의 브랜치 시스템으로 나누어 최적화하는 과정은 Fig.
이상의 자료를 바탕으로 생산 시뮬레이션을 수행하였다. 저류층 평균 압력의 변화 추이를 기존 방법에 의한 분석 결과와 비교해본 결과, 기존 방법보다 600 psia 정도 이상 더 높은 저류층 압력을 유지하고 있다 (Fig. 4). Fig.
5년간의 생산량을 비교해 보면, 기존 연구의 생산 시뮬레이션에서는 총생산량이 198Bscf이고 이 연구의 생산 시뮬레이션에서는총 생산량이 210 Bscf이다. 즉 이 연구의 결과가 기존 연구의 결과보다 가스 회수율이 6% 정도 증가하였고 압축기가동 시점을 늦출 수 있었다.
즉, 브랜치 시스템을 사용하여 전체 생산시스템을 간단하게 구성할 수 있었고, 생산량 개선 과정에서 생산 시스템의 상황을 반영하고 한 번의 개선과정에서 모든 결정 변수를 동시에 개선함으로써 수렴성과 해석의 효율성을 높였다.

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