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Production de pétrole : étude dynamique et contrôle des écoulements à bouchons
Florent Di Meglio ()1
1:  CAS - Centre Automatique et Systèmes
Le slugging (ou écoulement à bouchons) est un régime d'écoulement polyphasique indésirable apparaissant sur les systèmes de production de pétrole. Dans ce manuscrit, nous étudions la dynamique de ce phénomène intermittent dans le but de le supprimer par actionnement automatique de la vanne de sortie. Nous proposons des solutions de contrôle applicables dans une vaste gamme de situations industrielles. Après une analyse quantitative des propriétés physiques du slugging, nous proposons un modèle à paramètres distribués d'écoulement diphasique (gaz-liquide) reproduisant ce phénomène. Le modèle prend la forme d'un système hyperbolique de lois de conservation, pour lequel nous proposons un schéma de résolution numérique. De plus, nous procédons à une analyse de stabilité via la construction d'une fonction de Lyapunov de contrôle stricte pour le problème aux deux bouts avec condition initiale. Ensuite, nous présentons un modèle de dimension finie capable de reproduire les oscillations de pression et de débit qui caractérisent le slugging. Après une analyse des propriétés dynamiques de ce système, nous décrivons comment calibrer les paramètres du modèle afin que son comportement corresponde à celui d'un système donné. Enfin, nous proposons des lois de contrôle sous la forme de boucles de rétroaction, basées sur l'analyse du modèle réduit, dans deux situations industrielles distinctes : selon qu'un capteur de pression de fond est disponible ou non. Les performances de ces solutions sont comparées avec les méthodes correspondant à l'état de l'art dans chaque situation. La conclusion de cette étude est qu'il n'est pas systématiquement nécessaire de disposer d'un capteur de pression de fond pour stabiliser l'écoulement. Quand un tel capteur est disponible, la loi de contrôle que nous proposons possède de meilleures propriétés de stabilisation que les méthodes communément utilisées dans l'industrie, ce qui, lors du passage à l'échelle, devrait se traduire par une augmentation de la production de pétrole.

2011-07-04
Mathématiques et leurs applications
Mines ParisTech
Écoulements à bouchons – Écoulements multiphasiques – Pétrole – Gaz – Modélisation – Équations aux dérivées partielles – Contrôle – Observateurs – Non-linéaires
Dynamics and control of slugging in oil production
Slugging is an undesirable multiphase flow regime occurring on oil production facilities. This manuscript studies the dynamics of this intermittent phenomenon in view of suppressing it by feedback actuation of the outlet valve. We propose control solutions applicable in a broad range of industrial settings. After a quantitative description of the physical characteristics of slugging, we propose a model for two-phase (gas-liquid) flow with distributed parameters reproducing the phenomenon. The model takes the form of a hyperbolic system of transport equations, for which we propose a numerical solving scheme. Besides, we proceed to a stability analysis by constructing a strict Lyapunov function for the mixed initial-boundary value problem. Then, we present a reduced-order model which reproduces the pressure and flow rate oscillations of slugging. After a dynamical analysis of this model, we describe how to calibrate its parameters so that its behavior corresponds to that of a given slugging system. Finally, we propose feedback control laws, based on the analysis of the reduced-order model, in two distinct industrial setups: whether a bottom pressure sensor is available or not. The performances of these solutions are compared with the state-of-the art methods in each situation. The conclusion is that a bottom pressure sensor is not systematically required to stabilize the flow. When one is available, the control law we propose yields better stabilization properties than the solution commonly used in the industry, which should improve the oil recovery process.
Slugging – Multiphase flow – Oil – Gas – Modelling – Partial differential equations – Control – Observers – Nonlinear
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