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[pt] CARACTERIZAÇÃO DE RESERVATÓRIOS COM BASE EM DADOS TRANSIENTES DE PRESSÃO E TEMPERATURA, UTILIZANDO MÉTODO BASEADO EM CONJUNTO / [en] RESERVOIR CHARACTERIZATION BASED ON PRESSURE AND TEMPERATURE TRANSIENT DATA, USING AN ENSEMBLE-BASED METHODVINICIUS MATTOSO REIS DA SILVA 02 May 2022 (has links)
[pt] A caracterização de reservatórios é uma ferramenta importante para a gestão da produção do mesmo. Testes de poços são comumente usados para
caracterizar reservatórios, pois são as únicas fontes de dados dinâmicos durante a etapa de exploração. Esses testes medem as respostas de pressão e
temperatura nos poços, dadas condições controladas de produção, injeção
ou estática. Geralmente, apenas os dados de pressão são pós-processados
para caracterizar o reservatório. Entretanto considerar apenas os dados de
pressão podem levar a interpretações errôneas devido ao negligenciamento
dos efeitos térmicos, causando erros na estimativa de propriedades do reservatório e, consequentemente, um gerenciamento ineficiente do mesmo.
Além disso, os dados de pressão possuem diversas fontes de ruído que podem comprometer a precisão dos resultados dos testes. Trabalhos recentes
mostram que o uso de dados de temperatura podem melhorar a estimativa
de parâmetros do reservatório. Neste trabalho, o método ensemble smoother
with multiple data assimilation (ES-MDA) foi aplicado em casos sintéticos
criados por um simulador não-isotérmico de fluxo no reservatório-poço que
considera o aquecimento de Joule-Thomson e efeitos de resfriamento, expansão / compressão de fluido adiabático, condução e convecção na equação de
balanço de energia. Os dados sintéticos medidos foram obtidos adicionandose ruídos gaussianos e harmônicos aos sinais calculados para simular ruídos
nas medições e efeitos de maré, respectivamente. Foi realizada uma análise de sensibilidade da matriz CD do método ES-MDA utilizada na atualização dos parâmetros a serem estimados. Os resultados mostram que o
acoplamento dos dados de temperatura aos dados de pressão no ajuste de
histórico promoveu uma melhora nas estimativas dos parâmetros do reservatório, principalmente para a região de dano e a porosidade do reservatório.
Para as análises, nas quais os dados de pressão tiveram a inclusão de ruído
harmônico, a adição de dados de temperatura também se mostrou de grande
importância para a caracterização precisa do reservatório. / [en] Reservoir characterization is an important tool for production/reservoir
management. Well tests are commonly used in reservoir characterization and
are the only source of dynamic data during the exploration period. These
tests typically measure the pressure, rate and temperature responses at a
well during controlled production, injection, or static conditions. Generally,
only pressure data is post-processed in reservoir characterization. However,
considering only pressure data can lead to misinterpretation associated
with the neglected thermal effects, causing errors in reservoir properties
estimation and consequently inefficient reservoir management. Besides that,
pressure data have several noise sources that may compromise the accuracy
of test results. Recent results have shown that temperature data can be
used to improve reservoir parameter estimation. In this work, the ensemble
smoother with multiple data assimilation method (ES-MDA) was applied
in synthetic cases created by an in-house non-isothermal reservoir-well flow
simulator that considers the Joule-Thomson heating and cooling, adiabatic
fluid expansion/compression, conduction, and convection effects in the
thermal energy balance equation. The synthetic measured data was obtained
by adding gaussian and harmonics noises to the numerical predictions to
simulate equipment and tidal effects, respectively. A sensitivity analysis of
the effect of the CD matrix used for updating parameters of the ES-MDA
method on the parameters estimations was carried out. The results show
that adding temperature data to the observed data in the history matching
improves the estimates of the reservoir parameters, especially for the skin
region and reservoir porosity. For the analyses in which the pressure data
had the addition of harmonic noise, the inclusion of temperature data also
proved to be of great importance for an accurate characterization of the
reservoir.
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