Orientador: Denis Jose Schiozer / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-12T19:34:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_JoaoPauloQuinteiroGoncalvesda_M.pdf: 5149451 bytes, checksum: 0588a7078400ea1cbb54d59cc80777ae (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: A escolha da estratégia de produção é uma das tarefas mais importantes para garantir o sucesso do desenvolvimento de campos de petróleo. Dentro deste contexto, destaca-se o recente uso de poços inteligentes, que são divididos em segmentos com dispositivos que, por sua vez, possibilitam o monitoramento e maior controle da produção, em tempo real. Embora o desempenho esperado desses poços seja superior aos convencionais, em termos de maximização de produção de óleo e minimização de produção de água, não há garantias de que essa vantagem represente um desempenho econômico superior, devido aos investimentos adicionais necessários. Trabalhos recentes vêm sendo feitos para a comparação desses dois tipos de poços. Contudo, observa-se que, em muitas dessas comparações, as estratégias com poços inteligentes são otimizadas com maior cuidado e, conseqüentemente, apresentam melhores resultados. Isto pode implicar falta de confiabilidade do processo. A presente pesquisa tem por objetivo criar uma metodologia de comparação justa entre poços inteligentes e convencionais. Foi desenvolvido um procedimento de otimização da estratégia de produção, aplicável aos dois tipos de poços, considerando inicialmente cenário determinístico. Esta metodologia conta também com a disponibilidade de plataformas com diferentes capacidades de produção. Foi ainda estudado o impacto de incertezas e heterogeneidades no processo. Ao final, realizou-se uma análise de decisão, considerando estratégias de poços convencionais e inteligentes, além da capacidade da plataforma, com o objetivo de direcionar a escolha do tomador de decisão. Procurou-se mostrar que a metodologia de otimização da estratégia é eficaz, no sentido de promover uma comparação criteriosa de ambos os poços estudados. Para o exemplo determinístico, de baixa heterogeneidade, as estratégias otimizadas, de poços convencionais e inteligentes, apresentaram poucas diferenças. Com a adição de incertezas e aumento da heterogeneidade, especialmente pelos canais de alta permeabilidade, os poços inteligentes passaram a apresentar vantagens. Foi mostrado ainda que as comparações entre esses dois tipos de poços resultam em diversas opções possíveis de serem aplicadas, com vantagens e desvantagens para os dois lados. A escolha depende de vários fatores; alguns desses fatores, principalmente características do caso e cenário econômico, podem ser considerados como parte do problema e devem ser tratados estatisticamente para a decisão do emprego ou não de poços inteligentes. Outros fatores são específicos para a tomada de decisão, tais como: objetivos da empresa, interesses particulares de cada projeto e aversão ao risco do tomador de decisão. A influência destes fatores no processo de otimização afeta também a decisão de utilizar ou não poços inteligentes / Abstract: The selection of a production strategy is one of the most important tasks to ensure success of petroleum fields development. In order to improve the performance of fields, the use of smart wells is becoming a common practice. In such wells, devices like valves and sensors are able to monitor and control the production in real time, adding flexibility to the operation. However, it is possible that the expected gain of these wells production does not pay off the required additional investments. Recent works compare smart and conventional wells but, generally, the smart wells strategies are optimized heeder, so that they have shown best results; this could yield lack of reliability to the process. The objective of this work is to develop a production optimization methodology allowing a fair comparison between smart and conventional wells. A methodology of production strategy optimization, which considers the availability of different production capacities, was developed and applied to both the conventional and smart wells. The methodology was applied to a slightly heterogeneous reservoir, considering a deterministic case. As a second step, the impact of uncertainties and heterogeneities on the optimized strategies was studied. Finally, a decision analysis was discussed, considering smart and conventional strategies and platform capacity. The main objective of the developed methodology was to provide reliability in the optimization process. In the deterministic example with low heterogeneity, the results showed small differences between the two alternatives. However, with the addition of uncertainties and with the increase of the heterogeneity, smart wells presented some advantages. It was shown, in the process to compare the two wells, that many possible strategies can be applied with advantages and disadvantages to both kind of wells. The differences are generally small and the choice depends on several factors. Some of this factor, especially the characteristic of the case and economic scenario, can be considered as a part of the problem and must be handling statistically. Other factors are specific of the decisionmaking process, such as: objectives of the company, particular interest of each project and risk aversion from the decision maker. The influence of these factors in the optimization process affects de decision to use or not smart wells / Mestrado / Reservatórios e Gestão / Mestre em Ciências e Engenharia de Petróleo

Orientador: Denis José Schiozer / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica e Instituto de Geociências / Made available in DSpace on 2018-08-24T00:34:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pinto_MarcioAugustoSampaio_D.pdf: 5097853 bytes, checksum: bc8b7f6300987de2beb9a57c26ad806a (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Neste trabalho, um método de otimização assistido é proposto para estabelecer uma comparação refinada entre poços convencionais e inteligentes, considerando incertezas geológicas e econômicas. Para isto é apresentada uma metodologia dividida em quatro etapas: (1) representação e operação dos poços no simulador; (2) otimização das camadas/ou blocos completados nos poços convencionais e do número e posicionamento das válvulas nos poços inteligentes; (3) otimização da operação dos poços convencionais e das válvulas nos poços inteligentes, através de um método híbrido de otimização, composto pelo algoritmo genético rápido, para realizar a otimização global, e pelo método de gradiente conjugado, para realizar a otimização local; (4) uma análise de decisão considerando os resultados de todos os cenários geológicos e econômicos. Esta metodologia foi validada em modelos de reservatórios mais simples e com configuração de poços verticais do tipo five-spot, para em seguida ser aplicada em modelos de reservatórios mais complexos, com quatro poços produtores e quatro injetores, todos horizontais. Os resultados mostram uma clara diferença ao aplicar a metodologia proposta para estabelecer a comparação entre os dois tipos de poços. Apresenta também a comparação entre os resultados dos poços inteligentes com três tipos de controle, o reativo e mais duas formas de controle proativo. Os resultados mostram, para os casos utilizados nesta tese, uma ampla vantagem em se utilizar pelo menos uma das formas de controle proativo, ao aumentar a recuperação de óleo e VPL, reduzindo a produção e injeção de água na maioria dos casos / Abstract: In this work, an assisted optimization method is proposed to establish a refined comparison between conventional and intelligent wells, considering geological and economic uncertainties. For this, it is presented a methodology divided into four steps: (1) representation and operation of wells in the simulator, (2) optimization of the layers /blocks with completion in conventional wells and the number and placement of the valves in intelligent wells; (3) optimization of the operation of the conventional and valves in the intelligent, through a hybrid optimization method, comprising by fast genetic algorithm, to perform global optimization, and the conjugate gradient method, to perform local optimization; (4) decision analysis considering the results of all geological and economic scenarios. This method was validated in simple reservoir models and configuration of vertical wells with five-spot type, and then applied to a more complex reservoir model, with four producers and four injectors wells, all horizontal. The results show a clear difference in applying the proposed methodology to establish a comparison between the two types of wells. It also shows the comparison between the results of intelligent wells with three types of control, reactive and two ways of proactive control. The results show, for the cases used in this work, a large advantage to use intelligent wells with at least one form of proactive control, to enhance oil recovery and NPV, reducing water production and injection in most cases / Doutorado / Reservatórios e Gestão / Doutor em Ciências e Engenharia de Petróleo