[pt] Este trabalho apresenta um novo modelo térmico analítico que acopla poço e reservatório, constituído por um sistema combinado de reservatório, revestimento e coluna de produção. As soluções analíticas consideram fluxo monofásico de fluido pouco compressível em um reservatório homogêneo e infinito e fornecem dados transitórios de temperatura e pressão ao longo do poço para testes de fluxo e de crescimento de pressão, considerando efeitos Joule-Thomson, de expansão adiabática, de condução e convecção. A massa específica do fluido é modelada como função da temperatura e a solução analítica faz uso da transformada de Laplace para resolver a equação diferencial de fluxo de calor transiente, assumindo o termo aT⁄az totalmente transiente. Com relação à análise de transientes de pressão (PTA), dados de pressão impactados por variações térmicas podem levar à interpretação de falsas heterogeneidades geológicas, pois a perda de calor durante a estática proporciona um aumento da pressão exercida pela coluna de fluido, devido ao incremento de sua massa específica, além de uma contração da coluna de produção, provocando uma mudança na posição do registrador. Esses efeitos podem fazer com que um reservatório homogêneo seja erroneamente interpretado como um reservatório de dupla porosidade, resultando em conclusões inválidas para a modelagem geológica. Os resultados deste trabalho são comparados com a resposta de um simulador comercial não-isotérmico e impactos nas interpretações são extensivamente investigados. Adicionalmente, um estudo de caso de campo é fornecido para validar as soluções analíticas propostas. Comparado à Literatura, o modelo proposto fornece perfis transientes de temperatura mais acurados. / [en] This work presents a new coupled transient-wellbore/reservoir thermal analytical model, consisting of a reservoir/casing/tubing combined system. The analytical solutions consider flow of a slightly compressible, single-phase fluid in a homogeneous infinite-acting reservoir system and provide temperature- and pressure-transient data for drawdown and buildup tests at any gauge location along the wellbore, accounting for Joule-Thomson, adiabatic fluid-expansion, conduction and convection effects. The wellbore fluid mass density is modeled as a function of temperature and the analytical solution makes use of the Laplace transformation to solve the transient heat-flow differential equation, accounting for a rigorous transient wellbore-temperature gradient aT⁄az. Regarding pressure transient analysis (PTA), thermal impacted pressure data may lead to the interpretation of false geological heterogeneities, since the heat loss during the buildup period provides an increase in the pressure exerted by the wellbore-fluid column, due to an increase in the oil mass density, and a change in tubing length, consequently causing a change in the gauge location. These effects can make a homogeneous reservoir be wrongly interpreted as a double-porosity reservoir, yielding invalid conclusions to geological modeling. Results are compared to the response of a commercial non-isothermal simulator and thermal impacts on PTA interpretations are thoroughly investigated. In addition, a field case study is also provided to verify the proposed analytical solutions. The proposed model provides more accurate transient temperature flow profiles along the wellbore when compared to previous models in Literature.

[pt] O crescente uso de modelos integrados de produção (MIP) na indústria de petróleo como solução para representar o potencial de uma jazida se justifica pelos atuais cenários encontrados para o desenvolvimento de novos projetos, caracterizado por baixos preços de venda do petróleo e conceitos de produção de alta complexidade. Esta abordagem, em que diferentes partes de um sistema de produção são integradas, permite ao usuário um entendimento detalhado das interações entre reservatório, poços e rede de escoamento, e facilita a detecção de gargalos e consequentemente a otimização do plano de explotação. Neste contexto, é fundamental obter uma modelagem satisfatória do fluido em todo o sistema de produção. O modelo deve honrar tanto o escoamento no meio poroso, isotérmico, quanto o escoamento nos poços e dutos, que precisa ser caracterizado em várias temperaturas. Além disso, o modelo deve ter tempo de simulação adequado. Uma maneira criteriosa de modelar as propriedades de um fluido é através do ajuste de uma equação de estado (EOS). Uma EOS detalhada com 24 componentes determinada por cromatografia gasosa e EOS simplificadas com 14, 9, 7, 6, 5 e 4 pseudocomponentes foram geradas para avaliar este problema. As EOS foram usadas para representar as propriedades PVT em um MIP e ao final foram comparadas as respostas das EOS simplificadas e detalhadas, a fim de estabelecer resultados adequados com um tempo computacional adequado. Os resultados obtidos mostram que o uso de EOS excessivamente simplificadas, apesar da melhoria no tempo computacional, podem gerar resultados insatisfatórios em modelos integrados de produção. / [en] The growing use of integrated production models (IPM) in the oil industry as a solution to represent the potential of a field is justified by the current scenarios found for the development of new projects, characterized by low oil prices and high complexity production concepts. This approach, where different parts of a production system are integrated, allows the user to have a detailed understanding of the interactions between reservoir, wells and gathering system, and facilitates the detection of bottlenecks and consequently the optimization of the exploitation plan. In this context, it is essential to obtain a satisfactory fluid model in the entire production system. The model must honor both the flow in the porous media, isothermal, and the flow in the wells and pipelines, which must be characterized at various temperatures. In addition, the model must have adequate simulation time. A rigorous way to model the properties of a fluid is by adjusting an equation of state (EOS). A detailed EOS with 24 components determined by gas chromatography and simplified EOS with 14, 9, 7, 6, 5 and 4 pseudocomponents were generated to evaluate this problem. The EOS were used to represent the PVT properties in a IPM and the responses of the simplified and detailed EOS were compared, in order to establish an adequate results with an adequate computational time. The results obtained show that the use of excessively simplified EOS, despite the improvement in computational time, can generate unsatisfactory results in integrated production models.

[pt] A extração e visualização de isosuperfícies de campos escalares são importantes para inspeções e análises de modelos em diversas áreas. Uma isosuperfície é representada por uma malha de triângulos que aproxima um conjunto de nível do volume de dados. O foco deste trabalho é a extração e visualização de isosuperfícies de modelos de reservatório de petróleo, representados por malhas de hexaedros levemente côncavos. Para uma melhor representação das isosuperfícies, optou-se pela substituição de triângulos planares por superfícies curvas. Para assegurar a extração de superfícies contínuas e suaves, este trabalho propõe o uso de envelopes para determinação das normais. A técnica proposta é implementada em GPU com uso de subdivisão adaptativa das superfícies. / [en] The extraction and visualization of isosurfaces of scalar fields are important for inspections and analysis of models in several areas. An isosurface is represented by a mesh of triangles that approximates a level set of a data volume. The main focus of this work is the extraction and visualization of isosurfaces of black oil reservoir models, represented by hexahedral meshes with slightly concave cells. For a better representation of the isosurfaces, we have opted to replace planar triangles for curved patches. To ensure the extraction of continuous and smooth surfaces, this work proposes the use of envelopes to determine normals. The proposed technique is implemented in GPU with the usage of adaptive subdivision of patches.

[pt] Este trabalho apresenta a modelagem e o desenvolvimento de uma metodologia baseada em Controle com Modelo Preditivo (MPC) aplicada ao controle da produção de óleo em um reservatório de petróleo com poços produtores e injetores já existentes. A estratégia MPC utiliza um modelo de aprendizado de máquina, baseado em Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), como método de busca da política ótima de controle. Os experimentos se realizaram em um reservatório petrolífero sintético com atuadores que são 3 válvulas de injeção de água. Assim, a atuação é realizada através das taxas de injeção de água para determinados intervalos de tempo. As variáveis de saída do campo são: Pressão média do reservatório, taxa diária de produção de óleo, gás, água e water cut na produção. A previsão dessas variáveis é realizada mediante a utilização de uma proxy, a qual é um modelo identificado da planta implementado utilizando redes neurais. Os resultados obtidos indicam que o modelo proposto é capaz de controlar a produção de óleo mesmo com perturbações no poço produtor, para diferentes valores de referência de produção de óleo. / [en] This work presents the modeling and development of a methodology based on Model Predictive Control with (MPC) applied to the control of oil production in an oil reservoir with existing production and injection wells. The MPC strategy is based on a machine learning model - Reinforcement Learning (Reinforcement Learning) - as the method of searching the optimal control policy. The experiments were carried out in an oil reservoir with synthetic valve actuators that are 3 water injections. Therefore, the action is performed by injecting water rates for certain time intervals. The output variables of the field are: average pressure of the reservoir, the daily production of oil, gas, water and water cut. The forecast of these variables is accomplished by a proxy, which is a model identification og the plant implemented by neural networks. The results indicate that the proposed model is capable of controlling oil production even with disturbances in the producing well, for different reference values for oil production.