문제:
캐나다는 석유 매장량이 세 번째로 큰 나라다. 그러나 대부분의 기름은 모래, 기름, 물의 혼합물인 기름 모래에 들어 있는데, 기름은 증기로 가열해야 기름을 방출할 수 있다. 이 물질 추출에 들어가는 운영비는 높지만 2014년 이 분야에 대한 자본 투자는 260억 달러에 달해 향후 전망을 입증했다.
모래에서 기름을 생산하기 위해서는 유정, 파이프, 증기발생기, 그리고 다른 장비들로 이루어진 복잡한 시스템이 필요하다. 이러한 유통 시스템을 유지하는 데는 비용이 많이 들고, 정전으로 인해 증기 주입과 석유 생산에 차질이 생길 수 있다. Stream Systems사는 지출을 최적화하고 생산 지연을 포착하기 위해 AnyLogic 시뮬레이션 모델을 적용했다. 이전에 사용된 스프레드시트로 엔지니어들은 10-20개의 유정의 작업 과정을 모델링할 수 있었다. 시뮬레이션 접근법을 통해 그들은 수백 개의 우물이 있는 생산 설비를 모델링할 수 있었다.
해결책:
석유 생산 공정에는 다음과 같은 3가지 주요 요소가 제시되었다.
- 중앙처리시설(CPF)
- 오일 모래의 발생원 역할을 하는 저장고
- 독립형 유정 및 유정 패드(유정 세트)로 오일 추출
시뮬레이션 모델은 시스템 요소의 작은 모델로 구성되었다. 이 접근방식은 엔지니어가 특정 요소의 작업 프로세스가 다른 요소에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 모니터링할 수 있도록 했다.
모델의 복잡성 때문에 AnyLogic 멀티모드 접근법(에이전트 기반, 시스템 동적, 이산 이벤트 모델링의 혼합)이 적용되었다. 이 시스템은 액체 운반체 역할을 했고, 한 구성 요소의 지연은 다른 구성 요소에서의 지연으로 이어질 수 있다. AnyLogic fluid library는 비상사태의 경우를 포함하여 이러한 시차를 포착하기 위해 사용되었다.
AnyLogic은 외부 데이터 소스와 완벽하게 통합되어 모델 제작자들이 어떤 종류의 파일이라도 사용하여 모델에 데이터를 입력할 수 있게 되었다. 추가 계산을 관리하고 모델을 보다 사실적으로 만들기 위해 외부 자바 라이브러리를 통합했다. 모델의 입력 데이터 포함:
- 운영 데이터 - 인프라, 배치, 시스템 구성 요소 구성, 계절성 등
- 생산 프로필
- Excel 스프레드시트 및 텍스트 파일
모델은 개별적인 작용제 역할을 하는 우물들로 구성되었다. 각각의 유정은 특정한 행위를 가지고 있었고 파이프와 다른 플로우차트 구성 요소들과 연결되어 있었다. 필요할 경우 모델의 구성요소를 추가 및 조정하는 것이 쉬웠다.
모델의 특정 부분을 보는 것 외에도, 높은 수준의 관점에서 생산 과정을 관찰하여 운영 및 전략 계획을 세울 수 있었다. 두 수준 모두에서 모형의 최적화를 수행하기 위해 파라미터를 설정하고 다양한 실험을 실행할 수 있었다. 대시보드는 시스템의 변화를 시각화하기 위해 통계 데이터를 표시했다.
출력 데이터가 다음을 고려했다.
- 유정 및 패드의 처리량
- 증기-기름비
- 증기, 물 및 석유 생산률
- 패드당 패드 및 유정 수
- 제품 품질
결과:
AnyLogic 시뮬레이션 모델링은 지면 위와 아래에 위치한 시스템의 부품을 연결하는 데 도움이 되었다. 멀티모드 시뮬레이션 모델링 접근방식으로 몬테카를로, what-if 실험 등 여러 시나리오를 실행할 수 있게 되었고, 스케줄링과 유지보수 측면에서 가변성을 분석하여 시스템의 최적화를 제공하였다.
유체 라이브러리는 높은 세분성으로 모델의 각 부분을 표현하고 시스템의 파급 효과와 파손을 표시하는데 도움을 주었다. 또한, 동적 변화와 시스템에 미치는 영향을 고려하는 데 도움이 되었다. 이러한 접근방식으로, 실시간으로 결정을 내리고 석유의 품질을 포착할 수 있게 되었다.
이 모델은 또한 미래 자본 투자에 대한 의사결정과 감소에 기여했으며, 생산 공정의 구성요소를 교체하거나 유지보수할 시기를 알아냈다.
AnyLogic 소프트웨어는 회사의 다른 프로젝트에서 성공적으로 구현되었다.