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Le Virtual FlowMeter, un débitmètre virtuel pour traquer des barils perdus

Un projet présenté par Philippe Solans, Sébastien Duchenne et Hugo Chavonnand

philippe_solans_exploration_production_total
Philippe Solans

Gisement

Solution de machine learning, ce débitmètre virtuel rend possible l’estimation de la production de chaque puits de pétrole en temps réel, sans intervention ni capteur supplémentaire. Cette solution innovante améliorera à moindre coût la conduite et les performances de nos puits.

La mesure virtuelle du débit d'un puits en continu

Connaître en permanence la production d'un puits est un besoin fondamental pour contrôler ses performances et suivre les barils perdus. Le Virtual FlowMeter fournit des informations sur les débits instantanés de chaque puits exploité. Il estime leur production en utilisant des algorithmes de machine learning, alimentés par les données des capteurs du puits et par les tests de production.

Il s’agit d’une avancée significative. En effet, le débit instantané est très souvent inconnu. Les puits ne sont généralement pas équipés de débitmètres individuels : l'équipement est coûteux et prendrait trop de place sur les plateformes de production. Celles-ci sont généralement surchargées et ne sont équipées que d’un seul débitmètre qui est partagé par plusieurs puits. L’intervalle entre deux mesures sur un même puits - ou tests de production d'un puits -, varie donc entre quinze jours et plusieurs mois.

Vue aérienne sur la plateforme d'Anguille, Gabon - Exploration-Production - Total

Le machine learning au service de la performance de puits

Le Virtual FlowMeter rendra possible la surveillance en temps réel de chaque puits pour s’assurer qu'il produit à son potentiel. Les ingénieurs pétroliers bénéficieront de cette avancée pour conduire les puits plus efficacement vers les objectifs prévus. Ils seront désormais capables d’identifier et de corriger rapidement les comportements inattendus ainsi que les déficits de production, en ajustant les paramètres de contrôle. L’outil mesure aussi instantanément l’impact d’une action d’optimisation. Par ailleurs, la baisse induite du nombre d'interventions nécessaires contribue à la réduction de notre empreinte environnementale.

Le dispositif repose sur un algorithme de machine learning. Durant la phase d’entraînement, la solution collecte les mesures disponibles sur le débit réel d’un puits et se connecte à ses capteurs pour obtenir en temps réel ses “signaux vitaux” : pression, température, etc. L’algorithme apprend une relation non-linéaire entre les signes vitaux et le débit réel. Celle-ci est validée en corrélant les débits calculés et mesurés, pour s’assurer que le modèle prédictif est robuste.

Le Virtual FlowMeter est alors prêt à utiliser ce modèle pour fournir en continu le débit virtuel du puits à partir des données récupérées automatiquement dans les bases de données de production de Total.

Plateforme Anguille au Gabon - Exploration-Production - Total

Une prédiction de débit fiable à plus de 90 %

Le premier prototype a été développé en langage Python en moins d’un mois au sein d'une équipe interdisciplinaire de Total Gabon associant ingénieurs en performance des puits, ingénieurs en intégrité et géoscientistes.

Ce prototype est en cours de déploiement lors d’une phase pilote au sein de Total Gabon. 25 % des déficits de production étant dus à des comportements non optimisés, cette phase permettra d’observer les gains obtenus ainsi que d’adapter l’outil aux besoins des exploitants. Les résultats du Virtual Flowmeter sont prometteurs et une confiance de 97 % est obtenue pour les débits de liquide et de 90 % pour les débits d’huile.

Le Virtual FlowMeter devrait être généralisé à l’ensemble des puits de Total Gabon d’ici l’été 2020. Le projet va également rejoindre la Digital Factory de Total, pour une industrialisation probable à l'échelle du Groupe.

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