Orientadores: Denis Jose Schiozer, Celio Maschio / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica e Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-13T03:31:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sousa_SergioHenriqueGuerrade_M.pdf: 1592526 bytes, checksum: a308d06cf11fb891b71f7b3396952356 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: O problema do ajuste de histórico é uma das tarefas que mais demandam tempo em um estudo de reservatório baseado em simulações de fluxo, porque é um problema inverso onde os resultados (dados de produção) são conhecidos, porém os valores de entrada (a caracterização do reservatório) não são integralmente conhecidos. Adicionalmente, as funções objetivo que medem a qualidade do ajuste costumam ser expressões compostas por uma série de componentes que tornam a topologia do espaço de soluções complexa e repleta de não linearidades. A metodologia adotada neste trabalho foi a modelagem do problema de ajuste de histórico como um problema de otimização combinatória de modo que ele pudesse ser abordado através de processos metaheurísticos. Em particular, a metaheurística Busca Dispersa (Scatter Search) foi acoplada a um algoritmo de Busca Direta baseado no método de Hooke e Jeeves para resolver o problema do ajuste de histórico. Reservatórios sintéticos de solução conhecida foram utilizados para fazer a validação da metodologia e, em seguida, ela foi aplicada a outro reservatório, também sintético, mas com características de reservatórios reais onde a solução do ajuste é desconhecida. São discutidos ao longo do texto o uso da metodologia de forma automática e assistida e também os benefícios do uso da computação distribuída na execução do método. As maiores contribuições deste trabalho em relação à questão do ajuste de histórico são: a introdução de uma nova metodologia versátil para uso automático ou assistido, a discussão de algumas características que dificultam o processo de ajuste e de que forma eles podem ser contornados e também a abordagem do tema do ajuste automático vs. o ajuste assistido ilustrado com exemplos. / Abstract: The history matching problem is one of the most demanding tasks in a reservoir simulation study; because it's an inverse problem where the results (production data) are known but the input data (the reservoir characterization data) are not entirely known. Moreover, the objective function that guide the match is usually made out of a series of components that make the topology of the objective function both complex and full of non-linearities. The methodology adopted in this work was to model the history matching problem as a combinatorial optimization problem in order for it to be solved by metaheuristic processes. In particular, the Scatter Search metaheuristic was coupled with a direct search method based on Hooke and Jeeve's method to solve the history matching problem. Synthetic reservoirs of known solutions where used to validate the methodology and then the methodology was applied to another reservoir, also synthetic, but with characteristics of real reservoirs where the solution is not known in advance. Throughout the text, the mixed use of the methodology on both an assisted and automatic fashion is discussed along with the benefits attained by the use of distributed computing resources. The greatest contributions of this work related to the history matching problem are: the introduction of a new versatile methodology for both automatic and assisted matches, the discussion of some characteristics that burden the entire process and some ways to overcome the difficulties, and also the discussion of some tradeoffs between automatic versus assisted history matching with examples to illustrate the matter. / Mestrado / Reservatórios e Gestão / Mestre em Ciências e Engenharia de Petróleo

Orientadores: Denis Jose Schiozer, Celio Maschio / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica e Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-12T07:35:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Becerra_GustavoGabriel_M.pdf: 16760750 bytes, checksum: 0609c24d13d46b9121f71356ce9d42a1 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: A escassez de informações de qualidade introduz risco ao processo de previsão da produção de petróleo tornando imprescindível o ajuste de histórico de produção, que é a calibração do modelo a partir da resposta produtiva registrada. O ajuste é um problema inverso, em que diferentes combinações dos valores dos parâmetros do reservatório podem conduzir a respostas aceitáveis, especialmente quando o grau de incerteza desses parâmetros é elevado. A integração do ajuste de histórico com a análise probabilística dos cenários representativos conduz à obtenção de uma metodologia para detecção dos modelos calibrados dentro de uma faixa de aceitaçãodefinida. O tratamento de atributos interdependentes de influência global e local e o avanço por etapas são necessários. Desta forma, o objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia que integra a análise de incertezas com o ajuste de histórico em modelos de reservatórios complexos. Este procedimento auxilia a detectar os atributos incertos críticos e sua possível variação com o intuito de estimar a faixa representativa das reservas a desenvolver. Não é alvo obter o melhor ajuste determinístico, mas refletir como o histórico possibilita uma mitigação das incertezas. Assim, a meta é usar modelos mais complexos e aprimorar a metodologia iniciada por Moura Filho (2006), desenvolvida para um modelo teórico simples. São utilizados dois casos de estudo de complexidade similar. Um deles referente ao reservatório do Campo de Namorado, utilizado para verificar e validar, em nível global, a aplicação da metodologia. Na etapa de aplicação, é usado um modelo sintético construído a partir de dados de afloramentos reais no Brasil e compreendendo informações de campos análogos com sistemas turbidíticos depositados em águas profundas. Os métodos aplicados, mediante a redefinição das probabilidades associadas e níveis dos atributos incertos, permitem: (1) reduzir a faixa de ajustes possíveis e obter modelos mais confiáveis; (2) identificar e condicionar à incerteza presente em função dos dados registrados; (3) diminuir os intervalos de incerteza dos parâmetros críticos identificados; (4) demarcar os limites seguros do desempenho futuro do reservatório. A conseqüência é um aumento da confiança no uso da simulação como ferramenta auxiliar do processo decisório. Além disso, procura-se fornecer à equipe multidisciplinar uma metodologia para reduzir o tempo empregado no gerenciamento de múltiplos atributos incertos na etapa de ajuste do modelo. / Abstract: The lack of reliable data or with high degree of uncertainty yields risk to the process of production prediction making the history matching, the model calibration from the registered field production indispensable. History matching is an inverse problem and, in general, different combinations of reservoir attributes can lead acceptable solutions, especially whit high degree of uncertainty of these attributes. The integration of history matching with a probabilistic analysis of representative models yields a way to detect matched models inside an acceptance interval, providing more efficient framework for predictions. It is necessary to consider dependences between global and local attributes. The scope of this work is to present a methodology that integrates the uncertainty analysis with the history matching process in complex models. This procedure helps to detect critical subsurface attributes and their possible variation, in order to estimate a representative range of the additional reserves to be developed. . It is not an objective to obtain the best deterministic model, but to mitigate uncertainties by using observed data. The objective is to improve the methodology initiated by Moura Filho (2006), applied to a simple model. The methodology presented in this work is applied in two study cases with similar complexity. Firstly, the methodology is verified and validated, on global scale, in Namorado Field. Then, at the application stage, it is chosen a synthetic reservoir model made from real outcrop data of Brazil and involving information from analog fields with turbiditic systems deposited in deep waters. The methodology allows the redefinition of the probability and levels of the dynamic and static attributes in order: (1) to reduce the group of possible history matching obtaining more realistic models; (2) to identify the existent uncertainty as a function of observed data; (3) to decrease the uncertainty range of critical reservoir parameters; (4) to increase the confidence in production forecast. One contribution of this work is to present a quantitative approach to increase the reliability on the use of reservoir simulation as an auxiliary tool in decision processes. Another purpose of this work is to provide a procedure to reduce the consumed time to handle multiples uncertainty attributes during the history matching. / Mestrado / Reservatórios e Gestão / Mestre em Ciências e Engenharia de Petróleo

Orientadores: Denis José Schiozer, Célio Maschio / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica e Instituto de Geociências / Made available in DSpace on 2018-08-23T20:38:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Davolio_Alessandra_D.pdf: 20299340 bytes, checksum: 39bd0e5f79603d95c1cb4c74b2616103 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: O foco deste trabalho é usar dados de engenharia de reservatórios gerados através da simulação de fluxos para melhorar a interpretação quantitativa da sísmica 4D. A ideia é usar os conhecimentos de engenharia para minimizar possíveis informações incorretas geradas pela sísmica 4D, antes de usá-la para atualizar modelos de simulação de reservatórios em um procedimento de ajuste de histórico. Neste trabalho a integração entre estes dois conjuntos de dados é feita no domínio da pressão e saturação. Dessa forma, a primeira parte do trabalho apresenta uma metodologia para estimar variações de pressão e saturação a partir da sísmica 4D através de um procedimento de inversão petro-elástica. Este procedimento pode ser visto como uma ferramenta para aplicar a metodologia de integração da segunda parte, que é uma das principais contribuições deste trabalho. A metodologia de integração usa múltiplos modelos de simulação para restringir a estimativa de pressão e saturação a partir da sísmica 4D. Como resultado, observaram-se mapas menos ruidosos que permitem, portanto, uma melhor interpretação das variações ocorridas no reservatório. Seguindo a sequencia tradicional de trabalho, o mapa de saturação estimado foi então usado como dado de entrada em um processo de ajuste de histórico apresentado na terceira parte da tese. Foi mostrado que o procedimento de ajuste gera melhores resultados quando o dado de entrada, neste caso mapa de saturação, respeita o balanço de massa, o que não acontecia para os dados considerados. Assim, uma metodologia para calibrar o volume de água injetada associado ao mapa de saturação gerado pela sísmica 4D é apresentada na última parte do trabalho, que é outra contribuição importante a se destacar. Para melhor controlar os resultados de todas as metodologias aqui apresentadas foram usados dados sintéticos em todo o trabalho. Embora resultados satisfatórios tenham sido observados para este conjunto de dados, é importante destacar que as principais contribuições deste trabalho não são apenas os resultados observados, mas as metodologias propostas, que apresentam uma perspectiva inovadora para integração entre dados de sísmica 4D e engenharia de reservatórios / Abstract: The focus of this work is to use reservoir engineering data from numerical flow simulation to improve the quantitative interpretation of 4D seismic signals. The idea is to use engineering knowledge to minimize possible incorrect information provided by 4D seismic before using it to update reservoir simulation models in a history matching procedure. In this work the integration between the two dataset is done in the pressure and saturation domain. So, the first part of the work presents a methodology to estimate pressure and saturation changes from 4D seismic through a petro-elastic inversion procedure. This procedure can be seen as a tool to apply the integration methodology of the second part which is one of the main contributions of this work. The integration methodology uses multiple simulation models to constrain the estimation of pressure and saturation from 4D seismic. As a result, less noisy maps were obtained, allowing a better interpretation of the reservoir changes. Following the traditional sequence, the estimated saturation map is then used as input to the history matching process presented in the third part of the work. It was shown that the history matching procedure provides better results if the input data, in this case the saturation map, respects the expected mass balance, which was not the case for the dataset considered. Thus, a methodology to calibrate the volume of injected water associated to the saturation map provided by 4D seismic is presented in the last part of the work, which is another important contribution to be highlighted. To better control the results of all the methodologies here presented, a synthetic dataset was used in the entire work. Although satisfactory results were observed for this dataset, it is important to highlight that the main contributions of this work are not only the results, but the methodologies proposed, that present an innovative perspective for 4D seismic and reservoir engineering data integration / Doutorado / Reservatórios e Gestão / Doutora em Ciências e Engenharia de Petróleo

Orientador: Osvair Vidal Trevisa / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica e Instituto de Geociências / Made available in DSpace on 2018-08-28T00:16:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MercadoSierra_DianaPatricia_D.pdf: 5821830 bytes, checksum: 86d0611dd821cb67544d7463dfed3a39 (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: A combustão in-situ é um processo multiescala, multifísico que envolve simultaneamente o escoamento de fluidos no meio poroso, o equilíbrio de fases e a cinética das reações químicas. A simulação desse processo tem alcançado um elevado grau de desenvolvimento, no entanto, mecanismos básicos ainda são representados de maneira incompleta, impondo inúmeros desafios na modelagem. A dificuldade de modelar fenômenos relacionados com a combustão tem a ver com a representação do efeito da frente de combustão e a modelagem do consumo de combustível. Na combustão in-situ as reações químicas acontecem em uma zona delgada de menos de um metro de espessura, que é pequena quando comparada com a escala do reservatório de centenas ou milhares de metros. Na simulação na escala de campo, o uso de células de tamanho maior do que a zona de reação leva a erros na distribuição da temperatura. Consequentemente, a velocidade das reações não pode ser bem representada. De outro lado, os simuladores não permitem controlar a ocorrência das reações a partir da energia de ativação. Como resultado, o início das reações se torna independente da temperatura. O objetivo desta tese é desenvolver um modelo pseudocinético para a simulação numérica da combustão in-situ na escala de campo. Com o modelo pseudocinético pretende-se representar os fenômenos na zona de combustão, reduzindo o efeito do tamanho de célula. O trabalho foi desenvolvido em etapas. Primeiro foram estabelecidas as condições que o simulador deveria atender e definida a estratégia de abordagem, que foi a de desenvolver um modelo pseudocinético. Depois foi definida a metodologia de obtenção do modelo pseudocinético. Após o modelo pseudocinético concluído, este foi utilizado para a simulação de um campo de óleo pesado brasileiro submetido à combustão in-situ. O modelo pseudocinético proposto consiste em expressar a energia de ativação das reações em função da temperatura. Através do modelo, é possível restringir a ocorrência da reação de craqueamento, de modo que o início da formação do coque aconteça somente para temperaturas acima dos valores observados na zona de craqueamento. Note-se que neste cenário a quantidade de coque depositado pode ser modelada usando a reação de craqueamento, o que se constitui numa das principais contribuições do trabalho. O modelo permite manter a dependência da taxa de reação com a temperatura mediante o uso de valores de energia de ativação apropriados. Além disso, consegue-se reduzir o efeito da distribuição de temperatura mediante o controle da taxa de reação em função dos valores médios de temperatura observados nas células do modelo de simulação na escala de campo. Na simulação do piloto de combustão in-situ, o modelo pseudocinético foi obtido do ajuste progressivo dos parâmetros cinéticos das reações químicas, partindo da simulação do processo na escala de laboratório até a escala de campo. Os dados experimentais utilizados na simulação na escala de laboratório foram obtidos de um ensaio em tubo de combustão seca realizado no Laboratório de Métodos Térmicos de Recuperação do Departamento de Energia da UNICAMP. O fluido utilizado foi um óleo pesado de 15,3 °API proveniente da Bacia do Espírito Santo / Abstract: The in-situ combustion is a multi-scale, multi-physics process, involving fluid flow in porous media, thermodynamic equilibrium of the phases involved and chemical kinetics of reactions. The simulation of this process has achieved a high degree of development, however basic mechanisms are still represented incompletely, imposing numerous challenges in modeling. The issues in the combustion modeling are related with the representation of the combustion front effect and the fuel consumption modeling. Chemical reactions of the in-situ combustion process take place in a thin zone of less than a meter thick, which is small compared to the field scale of hundreds or thousands of meters. Numerical simulations at the field scale typically use grid blocks that are at least two orders of magnitude greater than that. Such divergence leads to improper representations of key aspects of the process, as the temperature distribution and the reaction kinetics. In accordance with that the reaction occurrence is not controlled by the activation energy in the simulation models. The major shortcome is on fuel deposition, a key issue in in-situ combustion, which will happen from the start, since the cracking reaction may proceed even at reservoir temperature. The objective of this thesis is to develop a new pseudokinetic model for field-scale simulation of in-situ combustion. With the pseudokinetic model meant to improve the representation of the combustion zone effects reducing the gridblock size effect. The work was carried out in stages. First establishes the conditions that the simulator should meet and defined the strategy to develop a pseudokinetic model. Then a methodology was defined for obtaining the pseudokinetic model. After the pseudokinetic model is completed, it is applied to the in-situ combustion modeling of a Brazilian heavy oil field. The models pursue the idea of making the activation energy a function of the grid block temperature. The model allows restricting the cracking reaction occurrence by the temperature, so that the beginning of the coke deposition occurs at temperatures greater than the temperature observed in the cracking zone. Note that in this scenario the cracking reaction can be used to represent the coke deposition, which constitutes one of the main contributions of this work. The model allows maintaining the dependence of reaction rate with temperature through the use of appropriate activation energy values. Furthermore, the model reduces the temperature distribution effect by controlling the reaction rate based on average temperature values observed in the field simulation model. In the simulation of the in-situ combustion pilot, the pseudokinetic model was obtained from the progressive tuning of the kinetic parameters of chemical reactions, based on the simulation of the process from the laboratory to field scale. The experimental data used in the laboratory scale simulation were obtained from a dry combustion tube test carried out at the Thermal Recovery Methods Laboratory of the Energy Department at UNICAMP. The fluid used was a 15.3 ° API heavy oil from the Espírito Santo Basin / Doutorado / Reservatórios e Gestão / Doutora em Ciências e Engenharia de Petróleo

En simulation dynamique des réservoirs, un des artéfacts les plus gênants pour la prédiction de production est l’effet de l’orientation du maillage. Bien que celui-ci soit « normal » pour tout schéma numérique, il se trouve amplifié par l’instabilité du modèle physique, ce qui a lieu lorsque le contraste de mobilités entre l’eau (fluide poussant, utilisé dans les procédés de récupération secondaires) et l’huile (fluide poussé, contenant les hydrocarbures) dépasse un certain seuil critique. On parle alors d’écoulements à rapport de mobilités défavorable. Connu depuis longtemps, ce problème a fait l'objet de nombreux travaux dans les années 1980 ayant abouti au schéma dit à neuf points. Actuellement implanté dans PumaFlow, logiciel développé et commercialisé par IFPEN, ce schéma fonctionne relativement bien en maillages carrés et dépend d’un paramètre scalaire dont le réglage varie selon les auteurs sur la base de considérations heuristiques. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle démarche méthodologique afin non seulement d’ajuster ce paramètre libre de manière optimale mais aussi de généraliser le schéma aux maillages rectangulaires. La stratégie que nous préconisons repose sur une analyse d’erreur du problème, à partir de laquelle il est possible de définir une notion d’erreur angulaire et de garantir que le comportement du schéma obtenu soit le « moins anisotrope » possible via une minimisation de son écart par rapport à un comportement idéal. Cette procédure de minimisation est ensuite appliquée à deux autres familles de schémas numériques~ : (1) un schéma multidimensionnel proposé par Kozdon, dans lequel le paramètre libre est une fonction~ ; (2) un autre schéma à neuf points faisant intervenir deux paramètres scalaires. C’est ce dernier qui réduit le mieux l’effet de l’orientation lorsque le rapport des pas de maillage s’éloigne de 1. Enfin, une extension de la méthode à des modèles physiques plus complets est envisagée. / In dynamic reservoir simulation, one of the most troublesome artifacts for the prediction of production is the grid orientation effect. Although this normally arises from any numerical scheme, it happens to be amplified by the instability of the physical model, which occurs when the mobility contrast between the water (pushing fluid, used in the processes of secondary recovery) and the oil (pushed fluid, containing the hydrocarbons) exceeds a some critical threshold. We then speak of flows with adverse mobility ratio. This GOE issue has received a lot of attention from the engineers. Numerous works dating back to the 1980s have resulted in the so-called nine-point scheme. Currently implemented in the IFPEN software PumaFlow, this scheme performs relatively well in square meshes and depends on a scalar parameter whose value varies from one author to another, on the grounds of heuristic considerations. In this thesis, we propose a new methodological approach in order not only to optimally adjust this free parameter, but also to extend the scheme to rectangular meshes. The strategy that we advocate is based on an error analysis of the problem, from which it is possible to define a notion of angular error and to guarantee that the behavior of the obtained scheme is the "least anisotropic" possible through a minimization of its deviation from some ideal behavior. This minimization procedure is then applied to two other families of numerical schemes: (1) a multidimensional scheme proposed by Kozdon, in which the free parameter is a function; (2) another nine-point scheme involving two scalar parameters. The latter provides the best results regarding GOE reduction when the ratio of the mesh steps is far away from 1. Finally, an extension of the method to more sophisticated physical models is envisaged.

[pt] Este trabalho tem por objetivo investigar a redução do custo computacional associado ao cálculo das principais estatísticas das saídas dos modelos de propagação de incertezas. Para tal, apresentamos uma implementação alternativa ao método tradicional de Monte Carlo, chamado Caos Polinomial; que é adequado a problemas onde o número de variáveis de incerteza não é muito alto. No método Caos Polinomial, o valor esperado e a variância das saídas do simulador são diretamente estimados, como funções de distribuições de probabilidade de variáveis de incerteza na entrada do simulador. A principal vantagem do método de Caos Polinomial é que o número de pontos necessários para uma boa estimativa das estatísticas da saída de um simulador, comparado com Monte Carlo, é menor. Aplicações de Caos Polinomial em reservatórios de petróleo serão apresentadas para a propagação de até quatro variáveis, apesar do método poder ser aplicado a problemas de dimensões maiores. Nossos principais resultados são aplicados a dois modelos de reservatórios de petróleo sintéticos. / [en] In this work we investigate the reduction of the computational cost of the calculus of statistical moments of simulator s output in uncertainties propagation s models. For do that, we present an alternative s implementation to the traditional Monte Carlo s Method, called Polynomial Chaos; that is adequate to problems where the number of uncertain variables is not so high. In the Polynomial Chaos method, the expectation and the variance of the simulator s output are directly estimated, as functions of the probability distribuition of the uncertain variables in simulator input. The great advantage of Polynomial Chaos is that number of points necessary for a good estimation of the output statistics have smaller magnitude, compared to the Monte Carlo Method. Applications of Polynomial Chaos on oil reservoir simulations will be presented. As it is just a preliminar implementation, we just treat propagation s problems with at most four uncertainties variables, despite of the method being applicable to problems with more dimensions. Our main results are applied to two models of synthetic oil reservoirs.

Les réservoirs de type "tight oil" et "shale gaz" ont une partie importante de leur volume poreux occupée par des micropores (< 2nm) et des mesopores (entre 2 et 50 nm). Ce type d'environnement crée de fortes forces d’interaction dans le fluide confiné avec les parois du pores et entre ses propres molécules, ce qui change fortement la thermodynamique du fluide. Un travail important doit donc être effectué sur le développement de méthodes de mise à l'échelle de la distribution de pore pour effectuer des simulations réservoir à grande échelle. Premièrement, des simulations moléculaires sont effectuées sur des fluides confinés afin d'obtenir des propriétés thermodynamiques de référence à l'équilibre liquide/vapeur pour différentes tailles de pore. Ensuite, une comparaison des données de simulation moléculaire avec les résultats issus des équation d'état utilisées dans la littérature a permis de mettre en valeur la méthode de flash avec pression capillaire et changement du point critique comme la meilleure méthode existante pour décrire la physique du fluide confiné. Des simulations fines d'écoulement matrice/fracture ont donc été effectuées pour différentes tailles de pore. Des modèles de mise à l'échelle en maillage grossier ont été ensuite construits à partir du même cas synthétique et les résultats ont été comparés avec ceux des simulations de référence en maillage fin. Un nouveau modèle de triple porosité considérant fracture, petit pores et grand pores avec une approche MINC a donné des résultats très proches du maillage fin. Finalement un réservoir stimulé hydrauliquement à grande échelle a été simulé pour différentes distributions de pores avec le modèle développé. / Tight oil and shale gas reservoirs have a significant part of their pore volume occupied by micro (below 2nm) and mesopores (between 2 and 50nm). This kind of environment creates strong interaction forces in the confined fluid with pore walls as well as between its own molecules and then changes dramatically the fluid phase behavior. An important work has therefore to be done on developing upscaling methodology of the pore size distribution for large scale reservoir simulations. Firstly, molecular simulations are performed on different confined fluids in order to get reference thermodynamic properties at liquid/vapor equilibrium for different pore sizes. Then, the comparison with commonly used modified equation of state (EOS) in the literature highlighted the model of flash with capillary pressure and critical temperature and pressure shift as the best one to match reference molecular simulation results. Afterwards fine grid matrix/fracture simulations have been built and performed for different pore size distributions. Then, coarse grid upscaling models have then been performed on the same synthetic case and compared to the reference fine grid results. A new triple porosity model considering fracture, small pores and large pores with MINC (Multiple Interacting Continua) approach, has shown very good match with the reference fine grid results. Finally a large scale stimulated reservoir volume with different pore size distribution inside the matrix has been built using the upscaling method developed here.

A new method for the determination of finely-gridded reservoir simulation pressures has been developed. It is estimated to be as much as hundreds to thousands of times faster than other methods for very large reservoir simulation grids. The method extends the work of Weber et al. Weber demonstrated accuracies for the pressure solution normally requiring millions of cells using traditional finite-difference equations with only hundreds of cells. This was accomplished through the use of finite-difference equations that incorporate the physics of the flow. Although these coarse-grid solutions achieve accuracies normally requiring orders of magnitude more resolution, their coarse resolution does not resolve local pressure variations resulting from fine-grid permeability variations. Many oil reservoir simulation models require fine grids to adequately represent the reservoir properties. Weber's coarse grids are of little value. This study takes advantage of the accurate coarse-grid solutions of Weber, by nesting them in the requisite fine grids to achieve much faster solutions of the large systems. Application of the nested-grid method involved calculating an accurate solution on a coarse grid, nesting the coarse-grid solution as fixed points into a finer grid and solving. Best results were obtained when an optimal number of coarse-grid pressure points were nested into the fine grid and when an optimal number of nested-grid systems were used.

[pt] O aumento do fator de recuperação e o uso de métodos de recuperação avançada no atual cenário de novos patamares de preços representam um enorme desafio para a indústria do petróleo. Neste contexto, o uso de emulsões óleo-água como um método de recuperação avançada torna-se bastante atrativo. Diversos trabalhos mostraram um aumento no volume de óleo produzido através da injeção de emulsões óleo-água. Resultados de pesquisas experimentais indicam que a injeção de emulsões pode ser utilizada como agente de controle de mobilidade, bem como reduzindo a saturação residual de óleo. A aplicação do método de injeção alternada água-emulsão-água (WAE) requer o entendimento do escoamento de emulsões no meio poroso e dos mecanismos responsáveis pela melhora na recuperação. Este entendimento tanto na escala de poros como na escala de reservatórios permite incorporação destes mecanismos na modelagem para simulação de fluxo de reservatórios. No presente trabalho foi feita a incorporação dos efeitos gravitacionais no modelo desenvolvido para o escoamento de emulsões em meios porosos através da parametrização das curvas de permeabilidade relativa em função da concentração de gotas e do Número de Capilaridade. O processo WAE foi avaliado através de simulações em duas e três dimensões (2D/3D) utilizando um conjunto de camadas do segundo modelo comparativo do SPE10. Com simulações 2D e 3D foi possível realizar um estudo de sensibilidade do processo em relação ao momento da injeção de emulsão, o tamanho do banco, e as faixas de vazão e respectivos números de capilaridades de atuação da emulsão. / [en] In the current crude oil price scenario, the increase in oil recovery factor and the use of enhanced recovery methods represent a major challenge for the Oil Industry. In this context, the use of oil-water emulsion flooding as an enhanced recovery method becomes very attractive. Several studies have shown a significant potential to increase oil volume recovery by the injection of oil-water emulsions. Experimental results indicate that the emulsions injection can be used as a mobility control agent, resulting in a more uniform fluid displacement in the reservoir and lower residual oil saturation. Based on these experimental results, the most relevant parameters for emulsion injection performance effectiveness are droplet size, the local concentration of the dispersed phase of the emulsion and the local capillary number. The application of water alternating emulsion injection (WAE) method requires understanding of the flow of emulsions in porous media and the mechanisms responsible for the improved recovery. The understanding of this process in both porous scale and reservoir scale is fundamental to model emulsion injection effects in reservoir flow simulation. In this work, the gravitational effects was incorporated in the macroscopic model to represent flow of emulsions in porous media by relative permeability curves parametrization as function of emulsion concentration and of the local capillary number. The WAE process was evaluated in two and three dimensional simulations (2D / 3D) using a set of layers of the second SPE 10 comparative model. With 2D and 3D simulations, it was possible to explore a WAE injection performance sensitivity analysis considering the time at which the emulsion injection is started, the size of emulsion bank, and the injection flow rates and consequently the flow their capillary number.

[pt] Simulação de reservatório, que por meio de equações complexas emula fluxo em modelos de reservatório, é primordial à indústria de Óleo e Gás. Estimando o comportamento do reservatório dadas diferentes condições de entrada, permite que especialistas otimizem diversos parâmetros na etapa de projeto de campos de petróleo. Entretanto, o tempo computacional necessário para simulações está diretamente correlacionado à complexidade do modelo, que cresce exponencialmente a cada dia que se passa, já que modelos mais detalhados são necessários dada a busca por maior refinamento e redução de incertezas. Deste modo, técnicas de otimização que poderiam significativamente melhorar os resultados de desenvolvimentos de campo podem se tornar inviáveis. Este trabalho propõe o uso de modelos generativos profundos para a geração de dados de reservatório, que podem então ser utilizados para múltiplos propósitos. Modelos generativos profundos são sistemas capazes de modelar estruturas de dados complexas, e que após treinamento robusto são capazes de amostrar dados que seguem a distribuição do conjunto de dados original. A presente aplicação foca em poços inteligentes, uma tecnologia de completação que traz diversas vantagens, dentre as quais uma melhor habilidade de monitoramento e gerenciamento de reservatórios, apesar de carregar um aumento significativo no investimento do projeto. Assim, essas otimizações previamente mencionadas se tornam indispensáveis, de forma a garantir a adoção da tecnologia, junto ao seu máximo retorno. De modo a tornar otimizações de controle de poços inteligentes viáveis dentro de um prazo razoável, redes generativas adversariais são aqui usadas para amostrar conjuntos de dados após um número relativamente pequeno de cenários simulados. Esses dados são então utilizados para o treinamento de aproximadores, algoritmos capazes de substituir o simulador de reservatório e acelerar consideravelmente metodologias de otimização. Estudos de caso foram realizados em modelos referência da indústria, tanto relativamente simples quanto complexos, comparando arquiteturas de redes e validando cada passo da metodologia. No modelo complexo, mais próximo de um cenário real, a metodologia foi capaz de reduzir o erro do aproximador de uma média de 18.93 por cento, para 9.71 por cento. / [en] Reservoir simulation, which via complex equations emulates flow in reservoir models, is paramount to the Oil e Gas industry. By estimating the behavior of the reservoir given different input conditions, it allows specialists to optimize various parameters in the oilfield project stage. Alas, the computational time needed for simulations is directly correlated to the complexity of the model, which grows exponentially with each passing day as more intricate and detailed reservoir models are needed, seeking better refinement and uncertainty reduction. As such, optimization techniques which could greatly improve the results of field developments may be made unfeasible. This work proposes the use of deep generative models for the generation of reservoir data, which may then be used for multiple purposes. Deep generative models are systems capable of modeling complex data structures, which after robust training are capable of sampling data following the same distribution of the original dataset. The present application focuses on smart wells, a technology for completions which brings about a plethora of advantages, among which the better ability for reservoir monitoring and management, although also carrying a significant increase in project investment. As such, these previously mentioned optimizations turn indispensable as to guarantee the adoption of the technology, along with its maximum possible return. As to make smart well control optimizations viable within a reasonable time frame, generative adversarial networks are here used to sample datasets after a relatively small number of simulated scenarios. These datasets are then used for the training of proxies, algorithms able to substitute the reservoir simulator and considerably speed up optimization methodologies. Case studies were done in both relatively simple and complex industry benchmark models, comparing network architectures and validating each step of the methodology. In the complex model, closest to a real-world scenario, the methodology was able to reduce the proxy error from an average of 18.93 percent, to 9.71 percent.