Controllo Avanzato di Processo nell'Industria Petrolifera: Come l’Ottimizzazione Aiuta a Raggiungere gli Obiettivi di Sostenibilità – Caso Studio di una Piattaforma Offshore

Abstract

I sistemi di Controllo Avanzato di Processo (APC) sono fondamentali per ottimizzare i processi industriali, migliorando la stabilità, l'efficienza e le prestazioni complessive. Sfruttando modelli predittivi, i sistemi APC anticipano le perturbazioni del processo e regolano le azioni di controllo in tempo reale, portando a operazioni più fluide e riducendo il consumo energetico. Questi sistemi sono particolarmente utili in settori come quello petrolifero e del gas, dove la precisione e l'affidabilità sono fondamentali. Inoltre, l'APC contribuisce agli obiettivi di sostenibilità riducendo gli sprechi, riducendo il consumo di energia e migliorando le performance dal punto di vista ambientale. Questa tesi, svolta in collaborazione con ABB, si concentra sullo sviluppo e sull'implementazione di un sistema di Model Predictive Control (MPC) per la sezione di trattamento del gas di una piattaforma offshore. L'obiettivo principale era regolare variabili di processo critiche, come la pressione del gas, le portate, la temperatura e la differenza di temperatura lungo la linea del dew point nelle sezioni pre-membrana e membrana. Il controllore MPC è stato progettato per gestire efficacemente le perturbazioni del processo, regolando le azioni di controllo per garantire sia la stabilità che l'efficienza operativa. L'integrazione con il sistema di Controllo Distribuito (DCS) esistente ha garantito un funzionamento senza interruzioni nell'infrastruttura della piattaforma. Sebbene il sistema non sia stato ancora completamente messo in servizio, i risultati preliminari dei test indicano che il sistema MPC ha il potenziale per migliorare le prestazioni operative, ridurre gli interventi manuali e contribuire agli obiettivi di sostenibilità. Questo progetto rappresenta il primo dei quattro sistemi MPC previsti per la rete di piattaforme offshore, con l'obiettivo di migliorare l'efficienza della produzione e la sostenibilità in più siti.

Advanced Process Control (APC) systems are essential for optimizing industrial processes, improving stability, efficiency, and overall performance. By leveraging predictive models, APC systems anticipate process disturbances and adjust control actions in real time, resulting in smoother operations and reduced energy consumption. These systems are particularly valuable in sectors like oil and gas, where precision and reliability are paramount. Additionally, APC contributes to sustainability goals by minimizing waste, lowering energy usage, and enhancing environmental performance. This thesis, conducted in collaboration with ABB, focuses on the development and implementation of a Model Predictive Control (MPC) system for the gas treatment section of an offshore platform. The primary goal was to regulate critical process variables such as gas pressure, flow rates, temperature, and the temperature difference across the dew point line in both pre-membrane and membrane sections. The MPC controller was designed to effectively manage process disturbances, adjusting control actions to ensure both stability and operational efficiency. The integration with the existing Distributed Control System (DCS) allowed seamless operation within the platform's infrastructure. While the system has not yet been fully commissioned, preliminary testing results indicate that the MPC system has the potential to improve operational performance, reduce manual interventions, and contribute to sustainability objectives. This project is the first of four planned MPC systems for the offshore platform network, designed to enhance production efficiency and sustainability across multiple sites.