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[en] PROBABILISTIC EVALUATION OF PETROLEUM PROSPECTS PRIOR TO WILDCAT WELL DRILLING / [pt] AVALIAÇÃO PROBABILÍSTICA DE PROSPECTOS DE PETRÓLEO ANTES DA PERFURAÇÃO DE POÇO PIONEIROCRISTINA DE LAS NIEVES ARANEDA FUENTES 07 July 2004 (has links)
[pt] Estudos econômicos de áreas com indícios de hidrocarbonetos
estão imersos em incertezas de diferentes naturezas
(geológicas, de engenharia e econômicas). No início do
estudo, aspectos da geologia, dos fluidos, das rochas e do
reservatório só são conhecidos por métodos indiretos que
fornecem informações imprecisas. A redução dessas
incertezas é limitada pelos elevados custos de perfuração
de poços que permitam testes diretos. Conseqüentemente,
decisões de investimentos de exploração têm que ser
tomadas sob risco motivando, assim, o desenvolvimento de
métodos para a avaliação econômica probabilística de
propriedades. O foco desta dissertação é a avaliação
econômica probabilística de recursos petrolíferos, antes da
perfuração do poço pioneiro. O cálculo do valor econômico
de uma propriedade depende das estimativas dos perfis
temporais de receitas e custos associados ao seu
desenvolvimento e produção (D e P). A obtenção de tais
elementos requer um projeto de D e P para a propriedade que,
em função dos dados disponíveis, é menos detalhado do que
um projeto de simulação multicelular. Nesta dissertação,
uma metodologia de avaliação baseada em simulação de Monte
Carlo é apresentada juntamente com uma implementação-
protótipo. A realização das numerosas replicações,
necessárias para se obter uma avaliação probabilística, se
torna viável graças a um programa capaz de gerar o projeto
de D e P automaticamente. Esse programa foi desenvolvido pela
Petrobras com base em regras fornecidas por um
especialista. Além da justificativa para a abordagem
adotada, da descrição e implementação do método, são feitas
considerações sobre distribuições de probabilidade para
codificar incertezas e sobre os resultados dos testes
iniciais do sistema protótipo. / [en] Economics studies of areas with indications of hydrocarbons
are submerged in uncertainties of assorted natures
(geological, of engineering and economical). At the start
of the study, aspects concerning the geology, the fluids,
the rocks and the reservoir are only known through indirect
methods that yield imprecise information. The reduction of
these uncertainties is limited by high costs of drilling
wells that allow direct tests. Consequently, decisions on
exploration investments have to be made under risk. This
motivates the development of methods for probabilistic
economic evaluation of properties. This dissertation
addresses the probabilistic economic evaluation of
petroleum resources, prior wildcat well drilling. Assessing
the economic value of a property depends on estimates of
incomes and costs time profiles associated to its
development and production (D and P). Obtaining such elements
requires a D and P project for the property that, due to the
limited data available, is less detailed than a multi-
cellular simulation project. In this thesis, a probabilistic
evaluation methodology based on Monte Carlo simulation is
presented along with a prototype implementation. Performing
the numerous replications necessary to obtain a
probabilistic evaluation becomes feasible thanks to a
procedure capable of automatically generating the D and P
project. That procedure was developed by Petrobras based on
heuristic rules supplied by an expert. In addition to a
justification for the proposed approach, the description
of the method and its implementation, comments are made on
probability density functions used for encoding
uncertainties, and on the results of the initial tests with
the prototype system.
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[en] APPROXIMATORS OF OIL RESERVOIR SIMULATORS BY GENETIC PROGRAMMING AND APPLICATION IN PRODUCTION OPTIMIZATION ALTERNATIVES / [pt] APROXIMADORES DE SIMULADORES DE RESERVATÓRIO DE PETRÓLEO POR PROGRAMAÇÃO GENÉTICA E APLICAÇÃO NA OTIMIZAÇÃO DE ALTERNATIVAS DE PRODUÇÃOGUILHERME CESARIO STRACHAN 22 June 2015 (has links)
[pt] A definição da estratégia de produção de petróleo é uma tarefa muito importante que consiste em um processo bastante complexo devido à grande quantidade de variáveis envolvidas. Estas variáveis estão relacionadas com características geológicas, fatores econômicos e decisões como alocação de poços, número de poços produtores e injetores, condições operacionais e cronograma de abertura de poços. No contexto da otimização da produção de petróleo, o objetivo é encontrar a melhor configuração de poços que contribua para maximizar, na maioria dos casos, o valor presente líquido (VPL). Esse valor é calculado, principalmente, a partir do óleo, gás e água produzidos do campo, que são encontrados através do uso do simulador de reservatórios. Porém, vários parâmetros e variáveis devem ser prefixados e inseridos no sistema de simulação para que esses valores de produção sejam previstos. Esse processo geralmente exige um alto custo computacional para modelar as transferências de fluidos dentro do reservatório simulado. Assim, o uso de simuladores pode ser substituído por aproximadores. Neste estudo, eles são desenvolvidos através da Programação Genética Linear com Inspiração Quântica, uma técnica da Computação Evolucionária. Esses aproximadores serão utilizados para substituir a simulação do reservatório no processo de otimização da localização e tipo de poços a serem perfurados em um campo petrolífero. Para a construção dos proxies de reservatório, as amostras, originadas utilizando a técnica do Hipercubo Latino, foram simuladas para a criação da base de dados. O modelo para criação de aproximadores foi testado em um reservatório sintético. Dois tipos de otimização foram realizados para a validação do modelo. A primeira foi a otimização determinística e a segunda uma otimização sob incerteza considerando três diferentes cenários geológicos, um caso onde o número de simulações é
extremamente alto. Os resultados encontrados apontam que o modelo para a criação de proxies consegue bom desempenho na substituição dos simuladores devido aos baixos erros encontrados e na considerável redução do custo computacional. / [en] The purpose of oil production strategy in the context of production optimization is to find the best configuration of wells that contributes to maximizing the Net Present Value. This value is calculated mainly from the amount of oil, gas, and water recovered from the field, which can be obtained by running the reservoir simulator. However, many parameters and variables must be prefixed and inserted into the simulation system in order to generate these production values. This process involves a high computational cost for modeling the transfer of fluids within the simulated reservoir. Thus, the use of simulators may be substituted by approximators. In this thesis, we aim to develop these approximators using Quantum-Inspired Linear Genetic Programming, a technique of Evolutionary Computation. These approximators were used to replace the reservoir simulation in the process of optimizing the location and type of wells to be drilled in a field. For the reservoir proxies construction, samples obtained from the technique of Latin Hypercube were simulated to create the database. The model for creating approximators was tested on a synthetic reservoir. Two types of optimization were performed to validate the model. The first was a deterministic optimization and the second an optimization under uncertainty considering three different geological settings, a situation in which the number of simulations becomes extremely high. Our results indicated that the model for the creation of proxies achieves a satisfactory performance in the replacement of simulators due to low levels of errors and a considerable reduction of the computational cost.
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