[pt] Teste de injetividade é uma técnica convencional em engenharia de reservatórios, utilizada para a recuperação de óleo em reservatórios e avaliação de formações. Geralmente utiliza-se água como fluido injetado, que resulta em um deslocamento do óleo presente devido ao aumento da pressão nos poros. Durante o teste, a resposta de pressão medida fornece diversas informações sobre os parâmetros do reservatório, tal como dados de permeabilidade. Desta forma, pesquisadores têm se dedicado em encontrar equações matemáticas que modelam a resposta de pressão desses testes com objetivo de gerenciamento e manutenção preditiva do reservatório. Neste trabalho, apresentamos uma nova solução analítica para a análise de testes de injetividade, que combina a técnica de convolução pressão-pressão com um modelo radial composto de duas zonas. Essa solução permite avaliar o teste de injetividade mesmo na ausência de dados precisos de vazão, uma vez que a convolução pressão-pressão utiliza exclusivamente os dados de pressão adquiridos em diferentes posições do reservatório. O modelo considerado consiste em dois poços, um injetor, localizado na zona interna do reservatório, e um observador, na zona externa. A validação da solução proposta foi realizada por meio da comparação dos resultados analíticos com aqueles obtidos em um simulador comercial baseado em diferenças finitas. / [en] The injectivity test is a conventional technique in reservoir engineering used for oil recovery and formation evaluation. Typically, water is injected to displace the existing oil by increasing the pressure in the pores. In this test, the pressure response measurement provides valuable information about the reservoir parameters, including permeability data. Therefore, researchers aim to develop mathematical equations that could accurately model pressure response during these tests for reservoir management and maintenance prediction purposes. This work introduces a new analytical solution for injectivity test analysis. The solution combines the pressure-pressure convolution technique with a two-zone radial model. It allows the evaluation of the injectivity test without precise flow rate data, as the pressure-pressure convolution exclusively uses the pressure data acquired at different positions in the reservoir. The reservoir model comprises an injector well in the inner zone of the reservoir and an observation well in the outer zone for measuring pressure response. The proposed solution was validated by comparing the analytical results with those obtained from a finite differences-based commercial simulator.

[pt] A segmentação de falhas sísmicas apresenta uma tarefa desafiadora edemorada na geofísica, especialmente na exploração e extração de petróleo egás natural. Métodos de Aprendizado Profundo (Deep Learning) têm mostradoum grande potencial para enfrentar esses desafios e oferecem vantagens emcomparação com métodos tradicionais. No entanto, abordagens baseadas emAprendizado Profundo geralmente requerem uma quantidade substancial dedados rotulados, o que contradiz o cenário atual de disponibilidade limitadade dados sísmicos rotulados. Para lidar com essa limitação, pesquisadores têmexplorado a geração de dados sintéticos como uma solução potencial paradados reais não rotulados. Essa abordagem envolve treinar um modelo emdados sintéticos rotulados e, posteriormente, aplicar diretamente ao conjuntode dados real. No entanto, a geração de dados sintéticos encontra o problemade deslocamento de domínio devido à complexidade das situações geológicasdo mundo real, resultando em diferenças na distribuição entre conjuntosde dados sintéticos e reais. Para mitigar o problema de deslocamento dedomínio na detecção de falhas sísmicas, propomos uma nova abordagem queutiliza técnicas de Adaptação de Domínio Não Supervisionada ou UnsupervisedDomain Adaptation (UDA). Nossa proposta envolve o uso de um conjunto dedados sintéticos para treinamento do modelo e sua adaptação a dois conjuntosde dados reais disponíveis publicamente na literatura. As técnicas de UDAescolhidas incluem Maximum Mean Discrepancy (MMD), Domain-AdversarialNeural Networks (DANN) e Fourier Domain Adaptation (FDA). MMD eDANN visam alinhar características em um espaço de características comumde n dimensões, minimizando discrepâncias e aumentando a confusão dedomínio por meio do treinamento adversarial, respectivamente. Por outro lado,FDA transfere o estilo de amostras reais para sintéticas usando TransformadaRápida de Fourier. Para os experimentos, utilizamos uma versão menor doUNet e sua variante Atrous UNet, que incorpora camadas convolucionaisdilatadas em seu gargalo. Além disso, o DexiNed (Dense Extreme InceptionNetwork), um modelo do estado da arte para detecção de bordas, foi empregadopara fornecer uma análise mais abrangente. Além disso, estudamos a aplicaçãode ajuste fino ou fine-tuning em conjuntos de dados rotulados para investigarseu impacto no desempenho, pois muitos estudos o têm utilizado para reduziro deslocamento de domínio.Os resultados finais demonstraram melhorias significativas no desempenho de detecção de falhas ao aplicar técnicas de UDA, com aumento médio deaté 13 por cento em métricas de avaliação como Intersection over Union e F1-score.Além disso, a abordagem proposta obteve detecções mais consistentes de falhassísmicas com menos falsos positivos, indicando seu potencial para aplicações nomundo real. Por outro lado, a aplicação de ajuste fino não demonstrou ganhossignificativos no desempenho, mas reduziu o tempo de treinamento. / [en] Seismic fault segmentation presents a challenging and time-consuming task in geophysics, particularly in the exploration and extraction of oil and natural gas. Deep Learning (DL) methods have shown significant potential to address these challenges and offer advantages compared to traditional methods. However, DL-based approaches typically require a substantial amount of labeled data, which contradicts the current scenario of limited availability of labeled seismic data. To address this limitation, researchers have explored synthetic data generation as a potential solution for unlabeled real data. This approach involves training a model on labeled synthetic data and subsequently applying it directly to the real dataset. However, synthetic data generation encounters the domain shift problem due to the complexity of real-world geological situations, resulting in differences in distribution between synthetic and real datasets. To mitigate the domain shift issue in seismic fault detection, we propose a novel approach utilizing Unsupervised Domain Adaptation (UDA) techniques. Our proposal involves using a synthetic dataset for model training and adapting it to two publicly available real datasets found in the literature. The chosen UDA techniques include Maximum Mean Discrepancy (MMD), Domain-Adversarial Neural Networks (DANN), and Fourier Domain Adaptation (FDA). MMD and DANN aim to align features in a common n-dimensional feature space by minimizing discrepancy and increasing domain confusion through adversarial training, respectively. On the other hand, FDA transfers the style from real to synthetic samples using Fast Fourier Transform. For the experiments, we utilized a smaller version of UNet and its variant Atrous UNet, which incorporates Dilated Convolutional layers in its bottleneck. Furthermore, DexiNed (Dense Extreme Inception Network), a state-of-the-art model for edge detection, was employed to provide a more comprehensive analysis. Additionally, we studied the application of fine-tuning on labeled datasets to investigate its impact on performance, as many studies have employed it to reduce domain shift. The final results demonstrated significant improvements in fault detection performance by applying UDA techniques, with up to a 13 percent increase in evaluation metrics such as Intersection over Union and F1-score on average. Moreover, the proposed approach achieved more consistent detections of seismic faults with fewer false positives, indicating its potential for realworld applications. Conversely, the application of fine-tuning did not show a significant gain in performance but did reduce the training time.

[pt] Campos de petróleo com gás não associado do tipo gás condensado possuem destaque pelo maior valor econômico agregado associado a seu recurso energético: a expressiva quantidade de condensado produzida, além do próprio gás. Porém, tais reservatórios possuem um comportamento termodinâmico particular, induzindo mudanças de composição e, consequentemente, fase ao longo do processo de produção por depleção. Nas condições de reservatório, por exemplo, pode ocorrer o fenômeno chamado de condensate blockage, em que bancos de condensado se formam, geralmente em regiões próximas aos poços, dificultando assim o escoamento e afetando a produção de gás. A fim de definirmos a melhor estratégia de gerenciamento de um projeto a ser implementado ao longo da explotação desse tipo de reservatório, uma ferramenta importante utilizada pelos engenheiros é a simulação numérica. Especialmente relacionadas à representação do fenômeno físico-químico citado, nas simulações se utilizam as curvas de permeabilidade relativa. Na realidade, porém, existe uma certa limitação de representatividade do fenômeno nos ensaios laboratoriais praticados pela indústria e os melhores insumos poderiam ser fornecidos por simulações em rede de poros, com modelos que representem a sua alteração com função das mudanças na tensão interfacial e na velocidade de escoamento ao longo do reservatório. A reprodução de uma simulação de escoamento em rede de poros para a escala mais próxima possível em uma simulação de simulador comercial de diferenças finitas é validada. Da simulação em rede de poros até a escala de campo praticada nas simulações de reservatórios, uma metodologia de scale-up é proposta, utilizando um processo de otimização, procurando ser fiel à curva de permeabilidade relativa original, em escala de microporo, obtida simulando fenomenologicamente o processo de condensação no reservatório, através de um modelo que reproduza sua dependência com a velocidade desenvolvida pelas fases em meio poroso. A comparação de produtividades na escala de campo e na evolução da saturação de condensado em regiões próximas aos poços foi apresentada para as três curvas de permeabilidade relativa utilizadas. Os resultados mostram que a metodologia proposta consegue ser mais fiel à influência da condensação no reservatório sobre a produtividade dos poços quando comparada ao insumo de curva de permeabilidade relativa de ensaio laboratorial que apresenta o condensado mais móvel. / [en] Oil fields with non-associated gas like gas condensate type stand out due to the higher added economic value associated with their energy resource: the significant amount of condensate produced, in addition to the gas itself. However, such reservoirs have a particular thermodynamic behavior, inducing changes in composition and, consequently, phase throughout the depletion production process. Under reservoir conditions, for example, the phenomenon called condensate blockage may occur, in which bridges of condensate are formed, usually in regions close to the wells, thus hindering flow and affecting gas production. In order to define the best management strategy for a project to be implemented throughout the exploitation of this type of reservoir, an important tool used by engineers is numerical simulation. The relative permeability curves are used in the simulations, especially related to the representation of the mentioned physical phenomenon. In reality, however, there is a specific limitation of representativeness of the phenomenon in the laboratory tests carried out by the industry, and the best inputs could be provided by simulations in a pore network, with models that represent its alteration as a function of changes in interfacial tension and flow velocity along the reservoir. The reproduction of a pore network flow simulation to the closest possible scale in a commercial finite difference simulation is validated. From the pore network simulation to the field scale practiced in reservoir simulations, a scale-up methodology is proposed, using an optimization process, seeking to be faithful to the original relative permeability curve, on a microporous scale, obtained by simulating phenomenologically the condensation process in the reservoir, using a model that reproduces its dependence on the velocity flow developed by the phases in a porous medium. The three relative permeability curves used were presented by comparing productivities at the field scale and the evolution of condensate saturation in regions close to the wells. The results show that the proposed methodology proves to be more faithful to the influence of condensation in the reservoir on the productivity of the wells when compared to the relative permeability curve input from the laboratory test, which presents the condensate with more mobility.

[pt] Companhias de petróleo investindo no desenvolvimento de campos de hidrocarboneto dependem de estudos de reservatórios para realizarem previsões de produção e quantificarem os riscos associados à economicidade dos projetos. Neste sentido, a área de modelagem de reservatórios é de suma importância, sendo responsável por prever o desempenho futuro do reservatório sob diversas condições operacionais. Considerando que a solução dos sistemas de equações construídos a cada passo de tempo de uma simulação, durante o ciclo de linearização, é a parte que apresenta a maior demanda computacional, esta dissertação foca na análise de diferentes técnicas de solvers numéricos que podem ser aplicadas a simuladores, para mensurar seus desempenhos. Os solvers numéricos mais adequados para a solução de grandes sistemas de equações, tais como os encontrados em simulações de reservatórios, são os denominados solvers iterativos, que gradativamente aproximam a solução de um dado problema por meio da combinação de um método iterativo e um precondicionador. Os métodos iterativos avaliados nesta pesquisa foram o Gradiente Biconjugado Estabilizado (BiCGSTAB), Mínimos Resíduos Generalizado (GMRES) e Minimização Ortogonal (ORTHOMIN). Além disso, três técnicas de precondicionamento foram implementadas para auxiliar os métodos iterativos, sendo estas a Decomposição LU Incompleta (ILU), Fatoração Aninhada (NF) e Pressão Residual Restrita (CPR). A combinação destes diferentes métodos iterativos e precondicionadores permite a avaliação de diversas configurações distintas de solvers, em termos de seus desempenhos em um simulador. Os testes numéricos conduzidos neste trabalho utilizaram um novo simulador de reservatórios que está sendo desenvolvido pela Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) em conjunto com a Petrobras. O objetivo dos testes foi analisar a robustez e eficiência de cada um dos solvers quanto à sua capacidade de resolver as equações de escoamento multifásico no meio poroso, visando assim auxiliar na seleção do solver mais adequado para o simulador. / [en] Petroleum companies investing in the development of hydrocarbon fields rely upon a variety of reservoir studies to perform production forecasts and quantify the risks associated with the economics of their projects. Integral to these studies is the discipline of reservoir modeling, responsible for predicting future reservoir performance under various operational conditions. Considering that the most time-demanding aspect of reservoir simulations is the solution of the systems of equations that arise within the linearization cycles at each time-step, this research focuses on analyzing different numerical solver techniques to be applied to a simulator, in order to assess their performance. The numerical solvers most suited for the solution of very large systems of equations, such as those encountered in reservoir simulations, are the so-called iterative solvers, which gradually approach the solution to a problem by combining an iterative strategy with a preconditioning method. The iterative methods examined in this research were the Stabilized Biconjugate Gradient (BiCGSTAB), the Generalized Minimum Residual (GMRES), and the Orthogonal Minimization (ORTHOMIN) methods. Furthermore, three preconditioning techniques were implemented to aid the iterative methods, namely the Incomplete LU Factorization (ILU), the Nested Factorization (NF), and the Constrained Pressure Residual (CPR) methods. The combination of these different iterative methods and preconditioners enables the appraisal of several distinct solver configurations, in terms of their performance in a simulator. The numerical tests conducted in this work made use of a new reservoir simulator currently under development at Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro (PUC-Rio), as part of a joint project with Petrobras. The objective of these tests was to assess the robustness and efficiency of each solver in the solution of the multiphase flow equations in porous media, and support the selection of the solver most suited for the simulator.

[pt] Os custos de instalação e as taxas de produção ao longo da vida de um reservatório de óleo e gás são influenciados diretamente pela localização, quantidade e capacidade das Unidades Estacionárias de Produção (UEPs). A distância entre um poço e a UEP a qual foi alocado é um fator impactante na perda de carga a que os fluídos são submetidos. A dissipação de energia aumenta quando essa distância é maior e todo o sistema de produção recebe a interferência negativa desta perda, o que compromete as taxas de recuperação. A necessidade de respeitar as restrições de capacidade das UEPs faz com que outras decisões precisem ser tomadas no mesmo momento em que se decide a localização de cada uma. Este trabalho descreve um modelo baseado em Algoritmos Genéticos para a otimização simultânea da quantidade, localização e dimensionamento de Unidades Estacionárias de Produção (UEPs). Para lidar com as restrições lineares e não lineares do problema utiliza-se a técnica chamada de GENOCOP III - Genetic Algorithm for Numerical Optimization of Constrained Problems e funções de penalidade. O objetivo da otimização é maximizar o Valor Presente Líquido (VPL) que depende da curva de produção de cada configuração obtida como possível solução. Para obter a curva de produção são realizadas simulações de reservatório que utilizam tabelas de escoamento multifásico para representar o sistema de produção externo ao reservatório. O modelo de solução foi testado em um modelo de reservatório baseado em um caso real. Os resultados encontrados indicam que a utilização deste modelo de solução como ferramenta pode auxiliar a tomada de decisão dos especialistas responsáveis pelo desenvolvimento de campos de petróleo. / [en] Installation costs and production rates over the life of an oil and gas reservoir are directly influenced by the location, number and capacity of the Production Units. The distance between a well and the Production Unit to which it has been allocated is an important factor in the loss of fluids pressure. The power dissipation increases when the distance is bigger and the entire production system receives the negative interference of this loss, compromising recovery rates. There is a need to take into account restrictions that apply to the capacity of Production Unit at the same time as there localization are decided. This paper describes a model with genetic algorithms for the simultaneous optimization of the quantity, location and sizing of Production Units. To deal with the constraints of the problem we use a technique called GENOCOP III - Genetic Algorithm for Numerical Optimization of Constrained Problems. The goal of the optimization is to maximize the Net Present Value (NPV) which depends on the production curve of each configuration obtained as a possible solution. The production curves are obtained by reservoir simulations with multiphase flow tables that represent the system external to the reservoir. The solution model was tested in a reservoir model based on a real case. The results indicate that using this solution model as a tool can assist the decision making of experts responsible for oil field development.

[pt] O presente estudo propõe modelos numéricos robustos para simular os fenômenos presentes nos problemas de propagação de fraturas e migração de fluidos em formações fraturadas. Uma técnica de fragmentação de malha com uma abordagem de zona poro-coesiva é desenvolvida para simular a propagação não planar de fraturas em formações fraturadas. O modelo proposto permite estudar os efeitos dos parâmetros primários sobre a interação de fraturas hidráulicas e naturais. O trabalho desenvolve uma nova formulação hidromecânica 3D do dupla porosidade e dupla permeabilidade aprimorada para a representação mais realista do médio fraturado em simulações de reservatório. O modelo permite estudar o impacto de fraturas naturais de múltiplas escalas e orientações no desempenho do reservatório. Finalmente, o trabalho propõe uma nova metodologia que integra os modelos robustos de propagação de fratura e simulação de reservatório, para aprimorando a avaliação do desempenho da produção. Foram simulados múltiplos cenários de fraturamento hidráulico para avaliar a produção dos reservatórios. Também foram integrados modelos de fratura discreta e dupla porosidade-dupla permeabilidade para estudar os efeitos de fraturas de múltiplas escalas no reservatório estimulado hidraulicamente. Os modelos desenvolvidos foram comparados com testes experimentais, soluções analíticas e numéricas. Os resultados mostram excelente concordância e validam as formulações hidromecânicas. A partir dos resultados numéricos, se identificaram os parâmetros dominantes que influenciam o resultado do fraturamento hidráulico e a produção dos depósitos hidraulicamente estimulados. / [en] The presented study proposes robust numerical models to simulate the phenomena present in fracture propagation and fluid migration problems in fractured media. An innovative mesh fragmentation technique with an intrinsic pore-cohesive zone approach is developed to simulate unrestricted hydraulic fracture propagation in fractured media. The proposed method allows studying the effect of some primary parameters on hydraulic and natural fracture interaction. A new 3D hydromechanical formulation for an enhanced dual-porosity/dual-permeability model is proposed to represent a fractured porous formation more realistically in reservoir simulations. The new model allows the study of the impacts of natural fractures with different orientations at multiple scales on the hydromechanical behavior of the reservoir. Finally, this research work proposes a new methodology that integrates a robust fracture propagation model and reservoir simulation, improving the evaluation of production performance. We simulate several hydraulic fracturing scenarios for the assessment of the cumulative production of the reservoir. Moreover, we combined discrete fracture and enhanced dual porosity-dual permeability models to study the effects of fractures of multiple lengths on the hydraulically stimulated reservoir. The developed models are compared against experimental tests, analytical and numerical solutions. The comparative results show excellent agreement and validate the fully coupled hydromechanical formulations. From the numerical results, it was possible to identify the dominant parameters that influence hydraulic fracturing and the production performance of the hydraulically stimulated deposits.

[pt] As reservas de óleos pesados têm obtido grande importância devido à diminuição das reservas de óleos leves e ao aumento dos preços do petróleo. Porém, precisa-se de aumentar a viscosidades destes óleos pesados para que possam fluir até superfície. Para reduzir a viscosidade foi escolhida a técnica de recuperação térmica SAGD (Steam Assisted Gravity Drainage) pelos seus altos valores de recobro. A redução da viscosidade é atingida pela transmissão de calor ao óleo pela injeção de vapor, porém uma parte deste calor é transmitida à rocha. Esta transmissão de calor junto com a produção de óleo geram uma variação no estado de tensões no reservatório o que por sua vez geram fenômenos geomecânicos. Os simuladores convencionais avaliam de uma forma muito simplificada estes fenômenos geomecânicos, o que faz necessários uma abordagem mais apropriada que acople o escoamento dos hidrocarbonetos e a transmissão de calor com a deformação da rocha. As mudanças no reservatório, especialmente a variação da saturação, afetam as propriedades sísmicas da rocha, as quais podem ser monitoradas para acompanhar o avanço da frente de vapor. A simulação fluxo-térmica-composicional-geomecânica é integrada à sísmica de monitoramento 4D da injeção de vapor (a través da física de rochas). Existe uma grande base de dados, integrada por propriedades dos fluidos do reservatório (PVT) (usado no arquivo de entrada de simulação de fluxo) e uma campanha de mecânica das rochas. Foram simulados vários cenários geomecânicos considerando a plasticidade e variação da permeabilidade. Foram avaliadas várias repostas geomecânicas e de propriedades de fluidos no pico de pressão e final do processo SAGD. A resposta geomecânica pode ser observada, porém foi minimizada devido à baixa pressão de injeção, sendo o mecanismo de transmissão de calor um fator importante na produção de óleo (pela redução da viscosidade) e a separação vertical entre poços. Foi também significativa à contribuição da plasticidade no aumento da produção de hidrocarbonetos. A impedância acústica foi calculada usando a Equação de substituição de fluidos de Gassmann. Os sismogramas sintéticos de incidência normal (para monitorar o avanço da frente o câmara de vapor) mostraram a área afetada pela injeção de vapor, porém com pouca variação devida principalmente à rigidez da rocha. / [en] The heavy oil reserves have gained importance due to the decreasing of the present light oil reserves. Although it is necessary to reduce the oil viscosity and makes it flows to surface. For its high recovery factor the SAGD (Steam Assited Gravity Drainage) thermal process was selected. The viscosity reduction is achieved by heat transfer from steam to oil, but some part of this heat goes to rock frame. This heat transfer together with oil production change the initial in-situ stress field what creates geomechanical effects. The conventional flux simulators have a very simplified approach of geomechanical effects, so it is necessary to consider a more suitable approach that considers the coupling between oil flux and heat transfer with rock deformation. The changes within the reservoir, specially the saturation change, affect the seismical rock properties which can be used to monitor the steam chamber growth. The flux-thermal geomechanics is integrated to steam chamber monitoring 4D seismic (through the rock physics). There is a great data base, integrated by reservoir fluid properties (PVT) (used in reservoir simulation dataset) and a rock mechanics campaign. Several scenaries were simulated considering the plasticity and permeability variation. Several geomechanical responses and flux properties at peak pressure and end of SAGD process were evaluated. The geomechanical response can be observed, but was minimized due to low steam injection pressure, being the heat transfer an important in oil production (for the viscosity reduction) and the vertical well separation, too. The plasticity has a significant contribution in the increment of oil production. Acoustic impedance was calculated by using Gassmann fluid substitution approach. 2D Synthetic seismograms, normal incidence (to monitor the steam camera front advance), showed the area affected by steam injection, but with little variation due principally to rock stiffness.