Teses

A injeção de água como método para auxiliar na recuperação de hidrocarbonetos e na manutenção da pressão em reservatórios tem sido aplicada de maneira crescente nas últimas décadas devido às suas características de eficiência, baixo custo e alta disponibilidade da água, o que faz com que este procedimento seja considerado com frequência na fase de desenvolvimento de campos de petróleo, como parte da estratégia inicial de produção.
No entanto, volumes cada vez maiores de água produzida são reportados pelas companhias operadoras, com grandes implicações técnicas e econômicas para as mesmas. Esta situação pode, em alguns casos, fazer com que a água deixe de ser considerada como um recurso e passe a ser vista como um empecilho à produção. Outro problema associado à injeção de água em reservatórios é a perda de injetividade causada pela diminuição da permeabilidade na região vizinha aos poços injetores, decorrente do dano de formação.
Portanto, implementar soluções ao problema da perda de injetividade e considerar o controle da água injetada e produzida na etapa de lançamento e otimização de estratégias de produção têm um impacto significativo no desempenho produtivo e financeiro de um projeto de exploração e produção (E&P), especialmente em reservatórios heterogêneos e fraturados, onde as propriedades petrofísicas trazem consequências importantes no escoamento dos fluidos de injeção e produção.
Nesse trabalho é realizada uma análise da aplicação do processo de injeção com pressão de propagação de fratura (Injection with Fracture Propagation Pressure – IFPP) mediante a modelagem dos processos de perda de injetividade e propagação de fratura utilizando ferramentas de simulação de uso comercial. Posteriormente, uma metodologia para o gerenciamento de água baseada no controle dos volumes de injeção e produção de água é proposta e aplicada para casos de reservatório heterogêneo e naturalmente fraturado.
Os resultados apontam que a injeção de água com propagação de fratura pode ser utilizada para remediar os efeitos nocivos da perda de injetividade, permitindo, em alguns casos, um aumento significativo da recuperação de óleo. Apontam também que a sua modelagem pode ser estudada como um problema de otimização de vazão, evidenciando a necessidade de inclusão do controle da injeção (otimização de vazão e determinação da data de fechamento do poço injetor) na fase de proposta e posterior otimização de estratégias de produção.
Finalmente, mostram o efeito positivo do controle da injeção de água, aliado ao controle da produção, como mecanismo para o gerenciamento de água, possibilitando um melhor desempenho produtivo e financeiro de reservatórios heterogêneos e fraturados que utilizam a injeção de água como método de recuperação secundária.

Neste trabalho, um método de otimização assistido é proposto para estabelecer uma comparação refinada entre poços convencionais e inteligentes, considerando incertezas geológicas e econômicas.
Para isto é apresentada uma metodologia dividida em quatro etapas: (1) representação e operação dos poços no simulador; (2) otimização das camadas/ou blocos completa dos nos poços convencionais e do número e posicionamento das válvulas nos poços inteligentes; (3) otimização da operação dos poços convencionais e das válvulas nos poços inteligentes, através de um método híbrido de otimização, composto pelo algoritmo genético rápido, para realizar a otimização global, e pelo método de gradiente conjugado, para realizar a otimização local; (4) uma análise de decisão considerando os resultados de todos os cenários geológicos e econômicos.
Esta metodologia foi validada em modelos de reservatórios mais simples e com configuração de poços verticais do tipo five-spot, para em seguida ser aplicada em modelos de reservatórios mais complexos, com quatro poços produtores e quatro injetores, todos horizontais.
Os resultados mostram um a clara diferença ao aplicar a metodologia proposta para estabelecer a comparação entre os dois tipos de poços.
Apresenta também a comparação entre os resultados dos poços inteligentes com três tipos de controle, o reativo e mais duas formas de controle proativo.
Os resultados mostram, para os casos utilizados nesta tese, uma ampla vantagem em se utilizar pelo menos uma das formas de controle proativo, ao aumentar a recuperação de óleo e VPL, reduzindo a produção e injeção de água na maioria dos casos.

A variação espacial da composição inicial do óleo é um fenômeno que aparece em alguns reservatórios e que deve ser considerada nas simulações.
O objetivo desta tese é implementar uma formulação que considera essa variação em simuladores por linhas de corrente. Esse tipo de simulação pode, em muitas situações, ser mais rápido que os simuladores por diferenças finitas.
Uma das limitações importantes da simulação por linhas de corrente é o tratamento de compressibilidades de rocha e fluido.
Por isso, foi também implementada uma formulação que considera compressibilidade com variação da qualidade do óleo.
Inicialmente um simulador bifásico por linhas de corrente para sistema incompressível foi alterado para trabalhar com dois componentes na fase óleo, permitindo assim considerar a variação das propriedades desta fase.
Em seguida, o simulador foi modificado, incorporando a formulação para sistemas compressíveis com variação de qualidade de óleo. Foi necessário criar, nesta fase, alguns procedimentos para tornar o programa estável nas diversas situações testadas.
As implementações foram validadas através de comparações com simuladores comerciais por diferenças finitas em uma série de modelos que representam situações normalmente encontradas.
Os testes mostraram que, em ambas formulações, foi possível a reprodução satisfatória dos resultados, utilizando os simuladores por linha de corrente.
Na formulação para sistema compressível, foi feita uma análise de sensibilidade do tempo de execução e da qualidade da solução a alguns parâmetros de controle numérico que foram definidos no código computacional.
Em modelos de sistemas compressíveis com variação nas propriedades de óleo, heterogêneos e refinados, os resultados mostraram que a combinação adequada de parâmetros permite a simulação por linhas de corrente em tempos sensivelmente menores que a simulação por diferenças finitas, mantendo-se a qualidade dos resultados.

O ajuste de histórico de produção tem como principal objetivo calibrar modelos numéricos de campos de petróleo para que os resultados de produção e de pressão da simulação sejam coerentes com o histórico de produção e de pressão observados e que estes modelos ajustados possam ser usados na previsão de produção com maior confiabilidade.
Essa técnica apresenta algumas limitações, principalmente no início do desenvolvimento do campo quando há menos dados observados e as incertezas são maiores, o que torna o processo de ajuste do modelo numérico menos confiável.
Com o avanço das técnicas de processamento sísmico e com a sísmica 4D, já é possível a obtenção de mapas de saturação do campo e com essa informação adicional, melhorar a qualidade do modelo em estudo possibilitando realizar previsões de comportamento do campo mais confiáveis, principalmente em campos onde a água proveniente de poços injetores ou de aqüíferos ainda não alcançou os poços produtores.
O trabalho atual propõe uma metodologia para aumentar a confiabilidade do modelo numérico através da incorporação dos mapas de saturação no processo de ajuste do histórico do campo, combinando estas informações com os dados de produção de óleo, água e gás, de injeção e de pressão.
A utilização dos mapas no processo de ajuste aumenta o número de parâmetros a serem analisados no processo de ajuste, aumentando assim o número de simulações necessárias e dificultando a análise dos resultados.
Uma alternativa para tentar minimizar esse problema é a metodologia do planejamento estatístico e da superfície de resposta, a qual permite estudar um número maior de variáveis e regiões críticas ao mesmo tempo possibilitando otimizar ou minimizar várias respostas simultaneamente, estruturando melhor as etapas do processo de ajuste evitando-se o processo usual de tentativa e erro.

A elaboração de projetos de desenvolvimento é um processo bastante complexo devido às incertezas devido a quantidade limitada de informações disponíveis para o grande número de variáveis envolvidas com comportamento dinâmico.
A ferramenta mais utilizada para este processo é a simulação numérica de reservatórios, que fornece a previsão de produção dos campos e pode ser associada a algoritmos de otimização para a maximização de uma função-objetivo previamente estabelecida segundo os objetivos de cada projeto.
Embora o processo seja complexo, usualmente, são utilizados procedimentos manuais para a escolha da estratégia de produção. Algumas tentativas têm sido publicadas com o objetivo de tornar o processo automático.
Entretanto, nenhuma dessas duas formas parece ser a mais adequada pois (1) a forma manual demanda excessivo tempo dos profissionais envolvidos e pode não considerar todos os cenários necessários para evitar tempos longos de preparação dos projetos e (2) as formas automáticas apresentadas até agora demandam um número muito grande de simulações, o que inviabiliza a aplicação em reservatórios reais.
O procedimento para seleção de planos de desenvolvimento proposto neste trabalho procura tirar proveito das duas formas de trabalho e é composta por procedimentos seqüenciais manuais e automatizados.
Isso possibilita que a definição dos parâmetros do plano de desenvolvimento esteja integrada à análise de risco (técnico, operacional, geológico, econômico, etc.). O procedimento para seleção de planos de desenvolvimento pode ainda ser integrado com uma teoria de análise de decisão adequada utilizando, por exemplo, a teoria de utilidade multi-atributos.
A idéia é propor um procedimento que pode ser aplicada a um conjunto amplo de reservatórios, fornecendo embasamento para escolha da alternativa mais adequada para o desenvolvimento inicial do campo, observando o comportamento em relação aos riscos considerados e a priorização de objetivos para o projeto.
Foram testados diversos exemplos com diferentes características e os resultados indicam que este procedimento é bastante flexível, podendo ser adaptada para considerar as características e objetivos estabelecidos para cada projeto com custo computacional que pode ser estabelecido para cada caso.

Na análise de decisão aplicada ao desenvolvimento de campos de petróleo deve ser levado em consideração o risco associado a vários tipos de incertezas. Na transição entre as fases de avaliação e
desenvolvimento, a importância do risco associado ao fator de recuperação cresce significativamente.
O processo é complexo devido a: (1) altos investimentos, (2) grande número de variáveis incertas, e (3) forte dependência dos resultados com a definição da estratégia de produção. Esta complexidade, em muitos casos, causa dificuldades na utilização de técnicas confiáveis para avaliar o risco corretamente ou demanda excessivo esforço computacional. Por isso, metodologias para quantificar o impacto de incertezas não estão bem definidas devido à necessidade de simplificações no processo e a falta de conhecimento do impacto dessas simplificações. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é definir uma metodologia através de um estudo detalhado do processo de análise de risco na fase de desenvolvimento através da quantificação de técnicas de simplificação para acelerar o processo sem perda significativa de precisão, destacando: tratamento de atributos, combinação gradativa, agregação de atributos e uso de modelos representativos para integrar efeito de diferentes tipos de incerteza com a definição de estratégia de produção.
A metodologia tem o objetivo de dar suporte as decisões com maior confiabilidade, mostrando os pontos críticos do processo e quantificando o impacto de simplificações que podem ser feitas de maneira a tornar o processo padronizado e de fácil utilização. Os resultados de dois casos estudados mostram que os critérios adotados são bons indicativos da viabilidade da metodologia, melhorando o desempenho e confiabilidade da análise de risco.

The main objective of this work is to develop efficient techniques to couple solutions for performance of reservoir and surface facilities, which is a fundamental step for the development of management routines and for optimization of total system performance.
Use of conventional techniques for full-field models can be very computation time intensive and, therefore, such models are either rarely used or they are simplified by handling surface facilities explicitly. For this reason, a model with domain decornposition where the degree of implicitness and the timestep size in each domain are related to its own characteristics was developed.
The reservoir is represented by a Black-Oil simulator with three important features: local grid refinement, domain decomposition, and local timestep in each domain.
The combination of these three features allows for irnproved predictions over conventional techniques, with no significant increase of the computation time.
The model for surface facilities is treated as a network problem where nodes, which are defined as wells or groups, are connected by different units which can be wellbores, pipeline segments, or chokes. Steady-state multip’hase flow correlations arc used to calculate pressure drop through these units.
The interaction between reservoirs and surface facilities can have a great influence on the performance of the whole system, and this interaction is greatly affected by the use of chokes in surface facilities. Existing choke model:; are evaluated and their effect on the performance of the whole system is studied and discussed. Different approaches have been investigated to couple production systems to reservoirs.
Advantages and disadvantages of each method, as well as acceleration techniques, where domain decomposition is used to improve the performance of implicit methods, are presented. The efficiency of each method is investigated under different conditions and some examples are presented.
With these acceleration techniques, full-field simulation can be achieved more effectively and accurately than is possible with conventional techniques. The efficiency of this new approach increases for large systems and is naturally suited for parallel machines.