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[en] 3D PORE PRESSURE MODELING FROM WELL DATA / [pt] MODELAGEM 3D DE PRESSÃO DE POROS A PARTIR DE DADOS DE POÇOS

NOELIA VICTORIA VALDERRAMA CRUZ 08 February 2010 (has links)
[pt] A modelagem tridimensional (3D) de gradiente de pressões de poros geralmente é feita utilizando dados sísmicos e calibrada com dados de poços, não sendo comum na indústria de petróleo a geração de modelos 3D baseados exclusivamente em dados de poços. A utilização de dados de poços para modelos unidimensionais do gradiente de pressão de poros, contudo, é trivial. Neste trabalho são apresentadas modelagens 3D de pressão de poros pelo método de Eaton e pelo método de Bowers, exclusivamente a partir de dados de poços (14) de um campo brasileiro. A metodologia utilizada foi baseada no programa Drillowrks 3D, da Knowledge Systems, sendo considerado apenas o fenômeno da subcompactação como possível mecanismo gerador das sobrepressões. Embora os dados sísmicos sejam os mais usados na indústria de petróleo e gás para a modelagem 3D de pressão de poros, um estudo de caso apresentado neste trabalho mostra que o uso de dados de poços para a modelagem 3D de pressão de poros é satisfatório, atingindo-se erros inferiores a 1ppg para ambas as metodologias, em relação a medidas diretas de pressão de poros. / [en] Tridimensional (3D) modeling of pore pressure gradient is usually based on seismic data and calibrated with well data. Tridimensional models based exclusively in well data are not common in the oil industry. However, well data are regulary used to derive unidimensional models of the pore pressure gradient. The current work presents 3D models of pore pressure gradient using the Eaton method and Bowers method, derived from 14 wells data in a Brazilian field. The methodology used was based in the software Drillowrks 3D, from Knowledge Systems. The undercompaction mechanism was considered as the overpressure generator. Although the seismic data are the most commonly used in oil and gas industry for 3D pore pressure modeling, a case study presented herein shows that using wells data for 3D pore pressure modeling is satisfactory, with errors less than 1ppg in both methods in respect to direct measurements of pore pressure.
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[en] 3D PORE PRESSURE ESTIMATION / [pt] ESTIMATIVA DE PRESSÃO DE POROS EM 3 DIMENSÕES

BRUNA TEIXEIRA SILVEIRA 26 October 2017 (has links)
[pt] Nos projetos de engenharia de poço, o conhecimento das pressões é fundamental para o planejamento do poço e otimização do processo construtivo. Em geral, as estimativas de pressão de poros são feitas baseadas em análises unidimensionais de poços de correlação e dependem da experiência do analista responsável. Tais estimativas não contemplam todos os dados de uma região e muitas vezes dados não são bem aproveitados. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para estimativa de pressão de poros tridimensional, onde as propriedades dos poços da mesma região foram extrapoladas para toda área através da ferramenta geoestatística. A partir desta extrapolação, foi possível obter-se perfis sintéticos em qualquer locação dentro da região delimitada com maior confiabilidade, enriquecer a compreensão global da região modelada e finalmente construir um cubo tridimensional de pressão de poros utilizando os modelos de Eaton e Bowers, baseando-se no critério que a região apresenta a mesma tendência de compactação. / [en] The knowledge of pore pressures of rocks is critical to several aspects of petroleum the well design and planning. Usually, in the petroleum industry, estimations are based on 1D analyses of the analogues wells and depend on the professional experience. Moreover, estimations do not consider the whole base data of the field. In this dissertation, is presented a methodology for 3D pore pressure estimation, where well data is calculated for the whole area applying a geostatistical tool to build the 3D properties model. From that, it was possible to make more credible synthetics well logs at any location, enrich the whole area comprehension, and also, to build the pore pressure cube based on Eaton and Bowers pore pressure estimations models.

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