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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 METHOD

VINICIUS 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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