问题：

加拿大是拥有石油储备的第三大国家。 但是，大多数油都在油砂中（砂，油和水的混合物），必须用蒸汽加热以释放石油。 尽管提取该物质的运营成本很高，但2014年该领域的资本投资达到了260亿美元，这证明了其未来的前景。

要从沙子中提取石油，需要一个油井、管道、蒸汽发生器和其他设备组成的复杂系统。维持这样一个配电系统的成本很高，停电可能会导致蒸汽注入和采油中断。为了优化支出并弥补生产滞后，Stream Systems公司应用了AnyLogic仿真建模。借助以前使用的电子表格，工程师可以对10到20口井的工作过程进行建模。仿真方法使他们能够用数百口井对生产设施进行建模。

解决方案：

石油生产过程主要有三个要素:

• 中央处理设施（CPF）
• 储油层，作为油砂的来源
• 独立井和井场（套井），开采石油

仿真模型由系统元素的小模型组成。这种方法允许工程师监视特定组件的工作过程如何影响其他元素的。

由于模型的复杂性，应用了Anylogic多方法建模(基于智能体、系统动力学和离散事件建模的混合)。系统作为液体的载体，一个组件的滞后可能会导致其他组件的滞后。使用AnyLogic流体库来捕获包括在紧急情况下的滞后。

AnyLogic与外部数据源无缝集成，这使得建模人员可以使用任何类型的文件将数据输入到模型中。为了管理额外的计算并使模型更符合实际，我们引入了外部Java库。模型的输入数据包括：

• 操作数据-基础设施、布局、系统组件的配置、季节性等
• 生产资料
• Excel电子表格和文本文件

该模型由作为独立智能体的井组成。每口井都有一个特定的行为，并与管道和其他流程图组件相连接。如有需要，可以轻松添加和调整模型中的组件。

除了查看模型的特定部分，还可以从更高的角度观察生产过程，从而制定运营和战略计划。在这两个级别上，都可以设置参数并运行各种实验以执行模型的优化。仪表板显示统计数据，以便直观的查看系统中的变化。

输出数据包括：

• 油井和井场的吞吐量
• 油汽比
• 蒸汽、水和石油的生产率
• 每个井场的油井和孔数
• 产品质量

结果：

AnyLogic仿真建模有助于连接位于地面上方和下方的系统各部分。 使用多方法仿真建模，可以运行多种方案，包括蒙特卡洛和假设实验，分析调度和维护方面的差异，从而进行系统的优化。

流体库有助于以高粒度表示模型的各个部分，并显示系统中的波纹效应和破损。 此外，它有助于考虑动态变化及其对系统的影响。通过这种方式，可以做出实时决策并捕获油的质量。

该模型还有助于做出有关未来资本投入的决策，找出何时更换或维护生产过程的组成部分以减少资本投入。

AnyLogic软件已在公司的其他项目中成功实施。