Orientador: Denis José Schiozer / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica e Instituto de Geociências / Made available in DSpace on 2018-08-28T14:19:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pimenta_RaquelRibeiroGomes_M.pdf: 41409019 bytes, checksum: 19305e480d226d75f53cde7de5f86b95 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: O sucesso econômico de projetos e o desenvolvimento de campos de petróleo dependem não só de atributos de reservatório como também de estratégias de produção. Em reservatórios naturalmente fraturados uma combinação de atributos como: conectividade de fraturas alta, influxo de aquífero forte e molhabilidade variável com parâmetros de projetos como injeção de água, podem resultar na chegada antecipada de água e até mesmo no fracasso do projeto. Os atributos de reservatórios geralmente não são conhecidos no momento da elaboração dos projetos quando a maior parte do investimento é efetuada; para campos marítimos, há ainda pouca flexibilidade para mudanças ao longo do tempo. A avaliação do risco envolvido então se torna muito importante. O resultado de projetos com reservatórios naturalmente fraturados depende muito da estratégia de produção, principalmente do número e da localização de poços. A otimização destes parâmetros aumenta a produção de óleo e a rentabilidade dos projetos. Esta dissertação apresenta uma metodologia de seleção de estratégia de produção que incorpora a análise de risco. As incertezas de reservatório são quantificadas e são selecionados três modelos para representar a variabilidade técnica e financeira. Estes modelos são usados como apoio para a seleção de estratégias de produção sob incertezas. Para este fim, primeiro se faz uma análise de risco onde se escolhem os denominados modelos de reservatórios variados, depois se escolhe uma estratégia de produção através de um estudo comparativo com diferentes métodos de explotação e, por fim, faz-se um estudo da robustez da estratégia escolhida para cada caso através da realização de uma análise de incerteza. No estudo comparativo de estratégias de produção são avaliados os métodos de depleção, injeção de água, gás, água e gás e alternada de água e gás e cada estratégia citada acima é otimizada de maneira assistida. Conclui-se que o estudo atinge o objetivo principal, já que a estratégia de injeção de água e gás é escolhida como a melhor estratégia de produção através da aplicação da metodologia de análise de risco. Esta estratégia é escolhida porque tem o maior valor presente líquido, o menor risco financeiro e ainda apresenta flexibilidade de projeto / Abstract: Economical results of an oilfield development depend on both reservoir attributes and strategy selection. For instance, water injection implementation in naturally fractured reservoir can result in early water production and poor economical results if this reservoir has high fracture connectivity, aquifer influx and mixed wettability. Reservoir attributes are generally unknown at the beginning of the project, when most of the investment is made. Since there is no much flexibility for changes during a life cycle of an offshore field, risk analysis is very important at this moment. Optimization of project parameters such as production strategy, well number and well location usually increase oil production and project profitability. This study presents a methodology to select the best production strategy incorporating risk analysis. Reservoir uncertainties are evaluated and all technical and financial variability are resumed in three models. This task is performed using the following steps: risk analysis where three models are selected among five hundred; production strategies comparison and finally a robust test using a complete risk analysis for all three models. The evaluations of the following production strategies are performed: depletion, water injection, gas injection, water and gas injection and water alternating gas injection. Each strategy is optimized using assisted technics and the best economical result is selected for development. This study results are successful and concludes that water and gas injection is the best strategy for this reservoir since it has the highest net present value, the lowest financial risk and adds project flexibility because it injects two different fluids / Mestrado / Reservatórios e Gestão / Mestra em Ciências e Engenharia de Petróleo

[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.

[pt] Na área de exploração e produção de petróleo são alocados grandes investimentos para conseguir diminuir os riscos associados à baixos níveis de produção, que podem ser minimizados mediante a acertada caracterização do reservatório de petróleo. Uma valiosa fonte de informação pode ser extraída de dados sísmicos 3D, obtidos do campo em estudo. O custo econômico de aquisição de esta base de dados para o reservatório completo é relativamente baixo, se comparado com uma amostragem direta por meio de perfurações de poços. Embora, a relação entre os dados sísmicos e as propriedades de reservatório seja considerada ambígua, esta deve ser integrada com informação confiável, como aquela obtida mediante perfilagem de poços. Fazendo uso dos abundantes dados sísmicos e das escassas, mas, precisas medições em perfurações existentes, foi desenvolvido neste trabalho um sistema baseado no algoritmo de Programação Genética (PG) para caracterizar geologicamente um reservatório de petróleo. PG é uma técnica de computação evolucionária capaz de estimar relações não lineares entre um conjunto de entrada e de saída, mediante uma expressão simbólica explícita. Para extrair informação adicional nos registros sísmicos são calculados atributos sísmicos, que facilitam a identificação de características estratigráficas ou estruturais do subsolo representadas indiretamente pela sísmica. Adicionalmente, é utilizado o método de inversão sísmica para o cálculo da impedância acústica, que é uma variável auxiliar derivada de sísmica calibrada com perfis de poço. Os atributos sísmicos junto com a impedância acústica servirão para a estimação de propriedades geológicas. Esta metodologia de trabalho foi testada em um reservatório real de grande complexidade geológica. Por meio de PG, foi representada satisfatoriamente a relação entre dados derivados da sísmica e a porosidade do campo, demostrando assim que PG é uma alternativa viável para a caracterização geológica de reservatórios. Posteriormente, foi realizada uma clusterização do campo baseada em características geofísicas que permitiram a construção de estimadores por PG especializados para cada zona. / [en] In the field of oil exploration and production a great deal of investment is allocated in reducing the risks associated to low production levels that can be minimized through an accurate oil reservoir characterization. A valuable source of information can be extracted from 3D seismic data, obtained from the studied reservoir. The economic cost of the acquisition of this data base for the whole reservoir is relatively low, if compared to the direct sampling method of well drilling. Being that the relationship between seismic data and reservoir properties is considered ambiguous, it must be integrated with reliable information, such as that obtained by well logging. Making use of abundant seismic data and scarce, yet accurate, measurements from the existing drillings, it was developed in this study a system based in the algorithm of Genetic Programming (GP), to geologically characterize an oil reservoir. GP is an evolutionary computational technique capable of estimating the non-linear relationships between input and output parameter, through an explicit symbolic expression. In order to extract additional information from seismic records, seismic attributes are calculated, which facilitate tasks of identifying stratigraphic and structural characteristics of the subsurface, represented indirectly by seismic data. Moreover, a seismic inversion method is used to estimate the acoustic impedance, an auxiliary variable derived from seismic data calibrated by well logs. The seismic attributes along with the acoustic impedance will be used to estimate geological properties. This workflow was tested on a real reservoir, thus presenting geological complexity. Through GP, the relationship between seismic derived data and the field porosity was represented satisfactorily, demonstrating that GP is a viable alternative for geologic reservoir characterization. Afterwards, the reservoir was divided in clusters according to geophysical properties, this allowed the construction of GP based estimators for each zone.

[pt] Simulação de reservatórios de óleo e gás é uma demanda comum em engenharia de petróleo e pesquisas relacionadas, que pode requerer um elevado custo computacional de tempo e processamento ao resolver um problema matemático. Além disso, alguns métodos de caracterização de reservatórios necessitam múltiplas iterações, resultando em muitas simulações para obter um resultado. Também podemos citar os métodos baseados em conjunto, tais como o ensemble Kalman filter, o EnKF, e o Ensemble Smoother With Multiple Data Assimilation,o ES-MDA, que requerem muitas simulações. Em contrapartida, o uso de aprendizado de máquina cresceu bastante na indústria de energia. Isto pode melhorar a acurácia de predição, otimizar estratégias e outros. Visando reduzir as complexidades de simulação de reservatórios, este trabalho investiga o uso de aprendizado de máquina como uma alternativa a simuladores convencionais. O modelo Random Forest Regressor é testado para reproduzir respostas de pressão em um reservatório multi-região radial composto. Uma solução analítica é utilizada para gerar o conjunto de treino e teste para o modelo. A partir de experimentação e análise, este trabalho tem o objetivo de suplementar a utilização de aprendizado de máquina na indústria de energia. / [en] Oil and gas reservoir simulation is a common demand in petroleum engineering, and research, which may have a high computational cost, solving a mathematical numeric problem, or high computational time. Moreover, several reservoir characterization methods require multiple iterations, resulting in many simulations to obtain a reasonable characterization. It is also possible to mention ensemble-based methods, such as the ensemble Kalman filter, EnKF, and the Ensemble Smoother With Multiple Data Assimilation, ES-MDA, which demand lots of simulation runs to provide the output result. As a result, reservoir simulation might be a complex subject to deal with when working with reservoir characterization. The use of machine learning has been increasing in the energy industry. It can improve the accuracy of reservoir predictions, optimize production strategies, and many other applications. The complexity and uncertainty of reservoir models pose significant challenges to traditional modeling approaches, making machine learning an attractive solution. Aiming to reduce reservoir simulation’s complexities, this work investigates using a machine-learning model as an alternative to conventional simulators. The Random Forest regressor model is experimented with to reproduce pressure response solutions for multi-region radial composite reservoirs. An analytical approach is employed to create the training dataset in the following procedure: the permeability is sorted using a specific distribution, and the output is generated using the analytical solution. Through experimentation and analysis, this work aims to advance our understanding of using machine learning in reservoir simulation for the energy industry.

[pt] O ensemble smoother with multiple data assimilation (ES-MDA) se tornou um poderoso estimador de parâmetros. A principal ideia do ES-MDA é assimilar os mesmos dados com a matriz de covariância dos erros dos dados inflada. Na implementação original do ES-MDA, os fatores de inflação e o número de assimilações são escolhidos a priori. O único requisito é que a soma dos inversos de tais fatores seja igual a um. Naturalmente, escolhendo-os iguais ao número de assimilações cumpre este requerimento. Contudo, estudos recentes mostraram uma relação entre a equação de atualização do ES-MDA com a solução para o problema inverso regularizado. Consequentemente, tais elementos agem como os parâmetros de regularização em cada assimilação. Assim, estudos propuseram técnicas para gerar tais fatores baseadas no princípio da discrepância. Embora estes estudos tenham propostos técnicas, um procedimento ótimo para gerar os fatores de inflação continua um problema em aberto. Mais ainda, tais estudos divergem em qual método de regularização é sufiente para produzir os melhores resultados para o ES-MDA. Portanto, nesta tese é abordado o problema de gerar os fatores de inflação para o ESMDA e suas influências na performance do método. Apresentamos uma análise numérica do impacto de tais fatores nos parâmetros principais do ES-MDA: o tamanho do conjunto, o número de assimilações e o vetor de atualização dos parâmetros. Com a conclusão desta análise, nós propomos uma nova técnica para gerar os fatores de inflação para o ES-MDA baseada em um método de regularização para algorítmos do tipo Levenberg-Marquardt. Investigando os resultados de um problema de inundação de um reservatório 2D, o novo método obtém melhor estimativa tanto para os parâmetros do modelo tanto quanto para os dados observados. / [en] The ensemble smoother with multiple data assimilation (ES-MDA) gained much attention as a powerful parameter estimation method. The main idea of the ES-MDA is to assimilate the same data multiple times with an inflated data error covariance matrix. In the original ES-MDA implementation, these inflation factors, such as the number of assimilations, are selected a priori. The only requirement is that the sum of the inflation factors inverses must be equal to one. Therefore, selecting them equal to the number of assimilations is a straightforward choice. Nevertheless, recent studies have shown a relationship between the ES-MDA update equation and the solution to a regularized inverse problem. Hence, the inflation factors play the role of the regularization parameter at each ES-MDA assimilation step. As a result, they have also suggested new procedures to generate these elements based on the discrepancy principle. Although several studies proposed efficient techniques to generate the ES-MDA inflation factors, an optimal procedure to generate them remains an open problem. Moreover, the studies diverge on which regularization scheme is sufficient to provide the best ES-MDA outcomes. Therefore, in this work, we address the problem of generating the ES-MDA inflation factors and their influence on the method s performance. We present a numerical analysis of the influence of such factors on the main parameters of the ES-MDA, such as the ensemble size, the number of assimilations, and the ES-MDA vector of model parameters update. With the conclusions presented in the aforementioned analysis, we propose a new procedure to generate ES-MDA inflation factors based on a regularizing scheme for Levenberg-Marquardt algorithms. It is shown through a synthetic two-dimensional waterflooding problem that the new method achieves better model parameters and data match compared to the other ES-MDA implementations available in the literature.

[pt] Este trabalho apresenta a Reservoir Risks Ontology (ResRiskOnto), uma ontologia aplicada aos riscos na indústria de óleo e gás associados ao domínio de reservatórios. Os componentes da ResRiskOnto são termos do domínio de trabalho de profissinais de reservatório, de forma a facilitar sua adoção na documentação futura de riscos. A ResRiskOnto tem como ideia central o conceito de Evento de Risco. Cada evento tem um conjunto de possíveis Participantes, que por sua vez possuem Características manifestadas pelo evento. A ontologia dispõe de um total de 97 termos, 29 dos quais derivados da classe Evento de Risco. Para desenvolver a ResRiskOnto, foi feita uma análise semântica em aproximadamente 2500 riscos de reservatórios documentados em linguagem natural. Este repositório é fruto de centenas de workshops de avaliação de riscos em projetos de óleo e gás, conduzidos na Petrobras durante uma década. A ontologia proposta fundamenta-se nos princípios da Basic Formal Ontology (BFO), uma ontologia de topo projetada para descrever domínios científicos. A BFO baseia-se no Realismo, uma visão filosófica segundo a qual os entes que constituem a realidade existem independentemente da nossa representação. No nível de domínio definimos os entes de reservatório usando os conceitos da GeoCore Ontology, uma ontologia para a Geologia. Para validar a ResRiskOnto os documentos do repositório foram anotados utilizando os entes e relações definidos na ontologia, e desenvolvido um modelo capaz de reconhecer entidades nomeadas e extrair as relações entre elas. Nossa contribuição é uma ontologia aplicada que permite o raciocínio semântico no repositório de documentos de risco. Esperamos que ela forneça (i) as bases para modelagem de dados de riscos relacionados a reservatórios; e (ii) um padrão para futura documentação de riscos no domínio de reservatório. / [en] This work proposes the Reservoir Risks Ontology (ResRiskOnto), an application ontology for risks in the oil and gas industry associated with the petroleum reservoir domain. ResRiskOnto s building blocks are terms dominated by reservoir professionals, so that it can be easily adopted in future risk documentation. ResRiskOnto is developed having at its center the concept of Risk Events. Each event has a set of possible Participants, that have its Characteristics manifested by the event. The ontology provides a total a set of 97 terms, 29 of which are derived from the Risk Event class. To develop the ResRiskOnto, we conducted a semantic analysis of documents that contain over 2500 reservoir-related risks described in natural language. This repository is the result of hundreds of risk assessment workshops in oil and gas projects, conducted in over ten years in Petrobras. This ontology is founded on the principles of the Basic Formal Ontology (BFO), a top-level ontology designed to describe scientific domains. One of BFO s most distinct characteristic is its commitment to Realism, a philosophical view of reality in which its constituents exist independently of our representations. On the domain-level, reservoir entities are described under the principles of the GeoCore Ontology, a core ontology for Geology. To validate the ResRiskOnto we annotate our risk documents repository with the ontology s entities and relations, developing a model that recognizes named entities and extracts the relations among them. Our contribution is an application ontology that allows semantic reasoning over the risk documents. We also expect to provide (i) a basis for data modelling in the case of reservoir-related risks; and (ii) a standard for future risk documentation in the reservoir domain.

[pt] A estimativa de produção de petróleo é um dos parâmetros essenciais para mensurar a economicidade de um campo e, para tanto, existem várias técnicas convencionais na área da engenharia de petróleo para predizer esse cálculo. Essas técnicas abrangem desde modelos analíticos simplificados até simulações numéricas mais complexas. Este trabalho propõem o uso de Redes Neurais Artificias (RNA) para prever uma curva de produção de óleo que mais se aproxime da obtida por um simulador numérico. A metodologia consiste na utilização da rede neural do tipo feedforward para a previsão da vazão inicial e da curva de produção ao longo de dez anos para um poço produtor de óleo. Essa metodologia tem aplicação prática na área da exploração, visto que, nessa fase, ainda há muita incerteza sobre a acumulação de petróleo e, portanto, os modelos de reservatório tendem a não ser complexos. Os resultados foram obtidos a partir do treinamento de RNAs com dados coletados do simulador numérico IMEX, cujas saídas foram posteriormente comparadas com os dados originais da simulação numérica. Foi possível obter uma precisão de 97 por cento na estimativa da vazão inicial do poço produtor de óleo. A previsão da curva de produção apresentou um erro percentual médio absoluto inferior a 10 por cento nos dois primeiros anos. Apesar dos valores de erro terem crescido ao longo dos últimos anos, eles são menores quando comparados com a metodologia de declínio exponencial e com a regressão linear múltipla. / [en] Production forecasting is one of the essential parameters to measure the economics of an oil field. There are several conventional techniques in petroleum engineering to estimate the production curve. They range from simplified analytical models to complex numerical simulations. This study proposes the use of Artificial Neural Networks (ANN) to predict an oil production curve that approximates to a numerical simulator curve. The methodology consists of using a feedforward neural network to predict the initial flow and the production forecast over ten years of an oil well. This methodology has practical application in the exploration area, since, at this stage, there is still much uncertainty about the oil accumulation, so the reservoir models tend not to be complex. The results were obtained from the ANN training with data collected from the numerical simulator IMEX, whose outputs were later compared with the original data of the numerical simulation. It was possible to get an estimate for the oil initial flow forecast with an accuracy of 97 percent. The production forecast had a mean absolute percentage error of less than 10 percent in the first two years. Despite the increasing error values over the years, they are smaller when compared to those obtained from the exponential decline and multiple linear regression.

[pt] A visualização volumétrica é uma técnica amplamente utilizada para visualizar dados escalares tridimensionais. Para melhorar a percepção de profundidade e forma, diversas técnicas de iluminação foram propostas, adicionando diferentes tipos de efeitos. Neste trabalho, foi explorada uma nova estratégia para calcular oclusão de ambiente direcional e sombras para volume ray casting. Ela consiste em avaliar a oclusão de um traçado de cone atraves de integrais Gaussianas posicionadas de maneira discreta ao longo do eixo do cone. O valor resultado é utilizado para adicionar oclusão de ambiente direcional e sombras. A partir dos coeficientes de extinção dados pela função de transferência, um volume extra é gerado computando amplitudes representativas de distribuições Gaussianas. O Mipmapping também é utilizado para avaliar de maneira efetiva integrais Gaussianas em diferentes tamanhos posicionadas ao longo do eixo principal do cone, adaptando uma estratégia de circle packing in a circle. Nos resultados, é demonstrado que o método proposto obteve um melhor balanço entre performance e qualidade, comparado com trabalhos propostos anteriormente, com a vantagem de combinar oclusão de ambiente direcional e sombras utilizando o mesmo framework. Em seguida, exploramos três estratégias de visualização volumétrica para reservatórios de petróleo, representados por malhas irregulares contendo distorções geométricas e descontinuidades. Estes algoritmos foram implementados a partir de uma representação compacta que guarda o modelo em GPU. Testes comparativos de performance e qualidade foram feitos utilizando diferentes modelos de reservatório. Por fim, investigamos o ganho de percepção ao adicionar a nossa proposta de oclusão de ambiente direcional. Os algoritmos foram todos implementados utilizando programação de shaders para capacitar a geração de visualizações interativas. / [en] Volume rendering is a widely used technique to visualize 3D scalar data. To enhance visual shape and depth perception, distinct illumination techniques have been proposed, adding different types of lighting effects. In this thesis, we explore a new strategy to compute directional ambient occlusion and shadows for volume ray casting. Our algorithm computes occlusion of traced cones by evaluating Gaussian integrals at discrete samples along the cone axis. The computed occlusion is then used to add directional ambient occlusion effects and to generate shadows. Given the extinction coefficient data volume, we create one extra volume computing representative amplitudes of Gaussian functions. Mipmapping is then used to effectively evaluate Gaussian integrals with different sizes placed along the cone axis, adapting a circle packing approach. We demonstrate that the proposed method delivers a better balance between quality results and performance when compared to previous specialized procedures, with the advantage of combining directional ambient occlusion and shadow generation under the same framework. We also explore three volume rendering algorithms for black oil reservoir models, represented by irregular hexahedral meshes with geometry distortions and discontinuities. These algorithms were implemented under a compact representation that stores the model in the GPU. We compare performance and image quality delivered by each strategy by running a set of experiments with different models. We then investigate the gain in perception when applying our technique to compute directional ambient occlusion effects. The algorithms were entirely implemented on graphics card to produce interactive visualizations.

[pt] A formação e o acúmulo de condensado em reservatórios de gás retrógrado, especialmente na vizinhança de poços de produção, obstruem parcialmente o fluxo de gás e afetam negativamente a composição dos fluidos produzidos. Entretanto, a previsão de bloqueio por condensado é comumente imprecisa, visto que experimentos raramente reproduzem as condições extremas e composições complexas dos fluidos dos reservatórios, enquanto a maioria dos modelos em escala de poros simplificam demasiadamente os fenômenos físicos associados à transição de fases entre gás e condensado. Para corrigir essa lacuna, um modelo de rede de poros isotérmico composicional e totalmente implícito é apresentado. As redes de poros propostas consistem em estruturas tridimensionais de capilares constritos circulares. Modos de condensação e padrões de escoamento são atrubuídos aos capilares de acordo com a molhabilidade do meio, as saturações locais e a influência de forças viscosas e capilares. Nos nós da rede, pressão e conteúdo molar são determinados através da solução acoplada de equações de balanço molar e consistênc ia de volumes. Concomitantemente, um cálculo de flash à pressão e à temperatura constantes, baseado na equação de estado de Peng e Robinson, é realizado em cada nó, atualizando as saturações e composições das fases. Para a validação do modelo proposto, análises de escoamento foram executadas baseadas em experimentos de escoamento em testemunho reportados na literatura, usando composição dos fluidos e condições de escoamento correspondentes, e geometria do meio poroso aproximada. Curvas de permeabilidade relativa medidas nos experimentos e previstas pelo modelo mostraram boa concordância quantitativa, para dois valores de tensão interfacial e três valores de velocidade de escoamento de gás. Após a validação, o modelo foi usado para avaliar alteração de molhabilidade e injeção de gás como possíveis métodos de recuperação avançada para reservatórios de gás retrógrado. Os resultados exibiram tendências similares àquelas observadas em experimentos de escoamento em testemunhos, e condições ótimas para melhoramento do escoamento foram identificadas. / [en] Liquid dropout and accumulation in gas-condensate reservoirs, especially in the near wellbore region, hinder gas flow and affect negatively the produced fluid composition. Yet, condensate banking forecasting is commonly inaccurate, as experiments seldom reproduce reservoir extreme conditions and complex fluid composition, while most pore-scale models oversimplify the physical phenomena associated with phase transitions between gas and condensate. To address this gap, a fully implicit isothermal compositional pore-network model for gas and condensate flow is presented. The proposed pore-networks consist of 3D structures of constricted circular capillaries. Condensation modes and flow patterns are attributed to the capillaries according to the medium s wettability, local saturations and influence of viscous and capillary forces. At the network nodes, pressure and molar contents are determined via the coupled solution of molar balance and volume consistency equations. Concomitantly, a PT-flash based on the Peng-Robinson equation of state is performed for each node, updating the local phases saturations and compositions. For the proposed model validation, flow analyses were carried out based on coreflooding experiments reported in the literature, with matching fluid composition and flow conditions, and approximated pore-space geometry. Predicted and measured relative permeability curves showed good quantitative agreement, for two values of interfacial tension and three values of gas flow velocity. Following the validation, the model was used to evaluate wettability alteration and gas injection as prospect enhanced recovery methods for gas-condensate reservoirs. Results exhibited similar trends observed in coreflooding experiments and conditions for optimal flow enhancement were identified.

[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.