Universidade Federal do Rio Grande do Norte: Otimização do cronograma da injeção cíclica de vapor através de modelos analíticos em uma abordagem probabilística
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Title: Otimização do cronograma da injeção cíclica de vapor através de modelos analíticos em uma abordagem probabilística
Authors: Oliveira, Felipe da Silva Pereira Albuquerque
Keywords: Injeção cíclica de vapor;Modelos analíticos;Óleo pesado;Otimização;Análise econômica
Citation: OLIVEIRA, Felipe da Silva Pereira Albuquerque. Otimização do cronograma da injeção cíclica de vapor através de modelos analíticos em uma abordagem probabilística. 2016. 74f. Dissertação (Mestrado em Ciência e Engenharia de Petróleo) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016.
Portuguese Abstract: Em campos de óleo pesado onde se utilize a injeção cíclica de vapor, uma das tarefas mais recorrentes, demoradas e importantes é a definição do cronograma de estimulação com vapor para as centenas de poços produtores. A capacidade de geração de vapor é usualmente limitada e ainda mais reduzida pelas recorrentes manutenções dos geradores. Esse agendamento até poderia ser feito a partir de um modelo numérico, mas além de exigir a disponibilidade de infraestrutura computacional, só é viável caso o tempo não seja um fator crítico nessa definição. A indisponibilidade de tempo para rodar as simulações necessárias para a otimização é normalmente um empecilho, haja vista que a tarefa deve ser recorrentemente realizada conforme as premissas evoluem no tempo. Por isso, a opção mais comum é aproveitar a experiência do engenheiro e do geólogo de reservatórios em uma análise subjetiva dos parâmetros de reservatório e histórico de produção, muitas vezes levando em consideração um estudo feito para um poço representativo daquele campo ou de uma área do campo. Esse método tem se mostrado eficaz, embora consuma razoável quantidade de tempo para análise das opções e conte com a intuição do profissional encarregado da tarefa. Muitas são as referências acadêmicas sobre modelos analíticos para representar o processo de injeção cíclica de vapor e, de posse desses modelos, foram publicadas tentativas de usá-los para maximizar os resultados da estimulação de determinado poço. Entretanto, abordaram o problema restrito de uma estimulação em particular, sem que o problema da definição de qual poço estimular a cada momento de disponibilidade do recurso crítico, que é a capacidade instalada de geração de vapor. Esta dissertação propõe, portanto, uma nova metodologia sobre como combinar a simplicidade dos diversos modelos analíticos disponíveis na literatura com a grande capacidade computacional moderna para realizar uma análise probabilística do melhor retorno econômico para a capacidade instalada de geração de vapor, podendo servir de base, inclusive, na análise de viabilidade econômica para aquisição de maior capacidade ou para mobilizar geradores entre campos ou entre áreas de um mesmo campo. São tratados os aspectos teóricos dos modelos analíticos incluindo as limitações inerentes a alguns deles bem como em quais circunstâncias a aplicação teria mais confiabilidade além de possíveis adaptações que mitigariam algumas das preocupações sobre a aplicabilidade desses modelos. Ao invés de definir uma combinação de modelo e estratégia que seja conveniente para todos os cenários de utilização possível, trata-se de uma sugestão de metodologia a fim de alcançar melhores resultados, cabendo a quem for usá-la definir quais são as particularidades do caso concreto e buscar modelos e estratégias que convierem. Por fim, ganhos potenciais ficam claros com a comparação dos resultados obtidos pelo método com a opção subjetiva mais intuitiva de injetar nos poços seguindo uma ordem trivial com cotas fixas para um caso teórico padrão através da simulação numérica, para qual será utilizado o simulador STARS® da CMG para simulação térmica.
Abstract: Heavy oil fields that produce through cyclic steam stimulation often demands one very recurrent, time consuming and important task during its lifetime: stimulation scheduling along the hundreds of the existing wells. Installed steam generation capacity is usually lower than the demand and is diminished even more by maintenance stoppages. This scheduling could be defined using numerical simulation, but beyond demanding a computational infrastructure, the time needed to complete the task is usually much greater than the time available. Computational infrastructure is not usually an issue but time availability in order to run the numerous simulations necessary to complete the optimization task, as it is commonly recurrent as circumstances change as time passes. Therefore, the most common option has been to make use of the skills and experience the reservoir engineer and geoscientists gathered during their careers. Using historical production data and reservoir parameters in a subjective analysis, taking into account local experiences extrapolated to the adjacent area or even to the whole field, the reservoir team defines which order the stimulation should be done. That method has shown to be effective, but it takes time to be done and depends on the professional intuition. Many academic references describe analytical models that tries to represent the cyclic steam stimulation and using those models, some attempts were made in order to maximize the results of the stimulation of each well, regardless the of the critical resource usage optimization. This research proposes an unseen methodology versing about how to combine the simplicity of the numerous analytical models available and the amazing modern computational power in order to complete a probabilistic analysis of the optimum financial return that could be reached with the installed steam generation facilities. It can also be used to sustain decisions regarding either investing in capacity enlargement or transfer between fields or production areas. Analytical models theoretical aspects are discussed, including application limitations and in which circumstances one can have better confidence using them as well as which adaptations can be done to diminish lacks of fitting. Instead of defining a model and strategy combination that would fit every scenario, it is more likely a suggestion of a methodology that aims better results. Therefore, it is up to the evaluator to recognize which the characteristics of the real case are and choose a model and a strategy that better complies with the case. Finally, potential gains become clear as results from the methodology are compared with those obtained from an intuitive approach for a standard case through numerical simulation using Computer Modelling Group's thermal simulator STARS®.