New explicit solver for pipeline networks

Utviklingen av LedaFlow er koblet til behovene fra olje og gassindustrien. LedaFlow valideres med data fra industrien. En viktig del blir at brukerne, som identifisere aktuelle områder for videreutvikling, tilgjengeliggjør data for verifikasjon. Kommende olje og gass utbygginger vil være mer komplekse nettverk bestående av eksisterende infrasturtur, koblet ved bruk av tie-backs til nye felt som er både dypere og lengre unna. En mer utstrakt bruk av tie-backs på denne måten vil kunne spare CO2-utslipp ved at man bygger færre nye installasjoner. Vi ønsker å utvikle LedaFlow til å støtte løsningen på utfordringer ved design av tie-back. Senere vil bruken av LedaFlow dreie seg om å støtte produksjon slik at man feks holder seg utenfor slugging området. LedaFlow Slug Capturing representerer et paradigmeskifte for dynamisk flerfasesimulering og muliggjør nøyaktige prediksjoner av transiente rørstrømninger, typisk er dette slugstrømning. For Slug Capturing blir sluggene løst i gridet, dvs at sluggen er en sekvens av stratifisert og boble-strømningseksjoner. Til dette trenges en mye mer nøyaktig numerisk løser enn det som er brukt ved midlede korrelasjoner. En eksplisitt løser er valgt pga dens egenskaper til å redusere numerisk diffusjon i tillegg til at den er bedre egnet for parallellisering. I LedaFlow er denne teknologien allerede realisert for enkle rørstykker og vi vil nå utvide og demonstrere teknologien for rørnettverk. For å støtte alle mulige fluidsammensetninger må energibalansen og sporing av sammensetningen bli implementert i den eksplisitte løseren. Til slutt vil vi legge til de enheter som typisk hører med i et rørnettverk. Tidligere forsøk på å fange slugger med den eksisterende fullt implisitte løseren viste at meshing (oppdelingen av røret for numerisk kalkulasjon) som kreves for å redusere numerisk diffusjon til et akseptabelt nivå ikke var realistisk gjennomførbart. Dette ville ha resultert i simuleringer som tok måneder. Med den nye, mer eksplisitte løsningen, er vi i stand til å bruke akseptable mesh (med en cellelengde i størrelsesorden 5 til 10 ganger rørdiameteren), noe som representerer en reduksjon på opptil 10 ganger når det gjelder antall celler, og dermed opptil 100 ganger når det gjelder beregningstid. I prosjektet har vi vært i stand til å legge til støtte for rørledningsnettverk, det vil si implementere knutepunkt som opprettholder den nye løserens ytelse samtidig som de håndterer de komplekse strømningsfenomenene involvert i sluggstrøm (f.eks. intermitterende, motstrøms strømning av de forskjellige fasene). I tillegg er sporingsfunksjonaliteten (tracking) for produksjonskjemikalier klar til å bli utgitt. Detaljert profilering av Slug Capturing tilfeller viser at vi har vært i stand til å oppnå en svært god parallellisering av de mest intensive delene av algoritmen (hovedsakelig kildetermene), og at den ikke-parallelliserbare delen (inversjon av den globale trykkmatrisen) er isolert i en relativt mindre intensiv del. Når funksjonaliteten kommer på plass vil vi sammenligne simulerte data med tilgjengelig feltdata. Dette er feltdata som vi får fra våre samarbeidspartnere i industrien og som vi vil bruke til å identifisere avvik hvor modellen ikke er god nok og bruke resultatene som videre retningsgivere for hvor det fremdeles må gjøres forbedringer. Evnen til å modellere rørledningsnettverk ble kommersielt utgitt i april 2023 i LedaFlow 2.9, og energiligninger og «custom fluids tracking» er klare for kommersiell utgivelse i 2025. Betydelige forbedringer på parallellisering ble utgitt i LedaFlow 2.10 i april 2024 og ytterligere forbedringer vil bli utgitt i 2025. «Composition tracking» av kjemikalier har ennå ikke blitt implementert. Imidlertid har testing ved bruk av Slug Capturing og manuell tuning vist at tilstedeværelsen av kjemikalier – generelt brukt for å redusere korrosjon eller hydratformasjon – kan påvirke slugging oppførsel betydelig, noe som gjør denne funksjonaliteten veldig nyttig i industrielle applikasjoner. Etter den kommersielle releasen av nettverksløseren, kjørte en industriell partner en Slug Capturing case study som viste at den generelle forbedringen av LedaFlow er betydelig for brukerne og at den nye løseren oppfyller industrielle behov når det gjelder nøyaktighet, robusthet og hastighet.

The project has made it possible to further develop a new explicit solver to enhance simulations using the Slug Capturing model and to allow for parallelization of the code. The Slug Capturing model is a predictive method that captures the initiation and growth of small-scale instabilities at the interface between liquid and gas. The previous solver, which was mainly implicit, required a very fine static grid to solve the equations, which was computationally costly. The explicit solver leads to improvements in terms of accuracy and robustness which have been verified, for the duration of the project, by the industry partners before it was commercially released in LedaFlow. Parallelization of the code has improved the speed of calculations with a factor between 2 and 4, depending on the degree of parallelization chosen. It is now possible to benefit from 8 or more CPU cores, instead of the 4 cores previously recommended. The new solver is being gradually released commercially. The capability to model pipe networks was released in April 2023 in LedaFlow 2.9, while the ability to solve energy equations and custom fluids tracking are ready for commercial release in 2025. Significant improvements on parallelization were released in LedaFlow 2.10 in April 2024. The Slug Capturing functionality is crucial for new O&G field developments. It is used to assess the flow stability of different design concepts enabling the development of low-carbon and cost-efficient designs (e.g. optimal tie-back solutions that minimize steel usage). It is also beneficial during operations. As the reservoir pressure decreases during the life of the field, flow rates decrease, and flow becomes unstable. Slug Capturing simulations can help identify methods to mitigate unstable flows, potentially reducing the need for flaring which may arise if slugs arrive at a receiving facility, which are larger than the capacity that the facility can handle. By providing more accurate results faster, the new solver supports the O&G industry in its decision making, as a better understanding of the flow behavior during production operations is essential for minimizing environmental impact, managing risks and selecting safe and cost-efficient technological designs. Following the commercial release of the network solver, an industrial partner ran a Slug Capturing case study which proved that the overall improvement to LedaFlow is significant for its users and that the new solver is meeting industrial needs in terms of accuracy, robustness and speed. The new explicit solver caters for more accurate results and faster decision making. Composition tracking of chemicals has not yet been applied. However, testing using Slug Capturing and manual tuning has showed that the presence of chemicals – generally used to mitigate corrosion or hydrate formation – can influence the slugging behaviour significantly, and hence this functionality will become very useful in industrial applications.

LedaFlow has already proven and demonstrated a new explicit solver for single pipe Slug Capturing 2 that improved speed and accuracy for multiphase flow simulations. However, for complex fields the new Slug Capturing 2 technology still falls short since we fail to match new field data received via an ongoing LedaFlow Demonstration JIP (LIFT III). One such failed application is calculation of fatigue contribution in deep-water risers due to slugging initiated in connected tiebacks. This has far-reaching consequences from oil leaks if not estimated properly and hence under-designed. We also see that the current limitation to single pipe falls short on comparison vs. field data since we are missing capability of addressing the entire system e.g. network of pipelines and wells. LedaFlow Technologies DA has financed a research activity to develop this functionality through Explicit Solver Project and we would like to combine the results of this project with the ongoing Demonstration JIP by expanding the scope to demonstrate new explicit solver for network of pipelines. This requires new type of numerical integration for our explicit solver that needs to be demonstrated by matching the new field data more accurately. This new explicit network solver for pipe-networks is unique amongst multiphase flow simulators in the market and can be used in several future applications as well. For example, it can be used in CCUS applications that may require the increased accuracy that is offered by explicit solvers compared to more common implicit solvers. We also intend to use the new capability as infrastructure to deploy results from another ongoing innovation project Chemflow IPN (Project Number 329658). Early indications are that results from Chemflow IPN together with explicit network solver could potentially help cover the gaps we mention above vs. field data. Investigation and demonstration of such improvement is an urgent need but is not in scope of any ongoing projects.