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Previous issue date: 2014-08-26 / CAPES / A simulação de reservatórios é uma importante ferramenta usada pela indústria do petróleo para o gerenciamento de reservatórios. A fim de obter previsões da produção de óleo confiáveis, diferentes propriedades petrofísicas do reservatório, como porosidade e permeabilidade são usadas nos modelos de reservatórios. Porém, medições diretas dessas propriedades são possíveis apenas em alguns poucos poços. Uma forma de melhorar o conhecimento sobre essas propriedades é através do processo de ajuste ao histórico. O ajuste ao histórico consiste em melhorar estimativas de propriedades do reservatório usadas na construção de um modelo de reservatório de forma que as previsões do modelo se aproximem dos dados medidos em campo. Nesta dissertação apresentamos um estudo para o ajuste ao histórico automático baseado em um modelo areal, isto é, que considera o reservatório plano e horizontal, descrito por apenas duas dimensões geométricas, de um reservatório bifásico (óleo/água), onde desejamos estimar a distribuição de permeabilidades do reservatório. Devido à sua simplicidade e eficiência, o método do Filtro de Kalman com Ensembles (EnKF), é usado para assimilar as medições estáticas e dinâmicas, atualizando continuamente as propriedades do reservatório. O EnKF nos últimos anos tem ganhado muita popularidade, é um método de assimilação de dados para modelos dinâmicos não lineares de alta dimensão e portanto adequado para ser usado no ajuste ao histórico de modelos de simulação de reservatórios. O EnKF foi implementado em Matlab e acoplado ao Matlab Reservoir Simulation Toolbox (MRST), que foi desenvolvido pelo SINTEF para simulação de reservatórios, e foi aplicado a dois casos sintéticos simples. Os resultados mostraram que a rotina EnKF funcionou corretamente, mostrando-se que, para muitos dos parâmetros com incerteza inicial, esta foi reduzida a um nível aceitável, para a produção de petróleo e água. / Reservoir simulation is an important tool used by the oil industry for reservoir management. In order to obtain reliable predictions of oil production, different petrophysical properties such as porosity and permeability are used to build the reservoir models. However, direct measurements of these properties are only possible in a few wells. One way to improve the knowledge of these properties is through the history matching process. History matching improves the estimates of reservoir properties used in the construction of the reservoir model so that the model predictions are closer to the measured production of the field. In this paper we present a study for an automatic history matching based upon and two-dimensional model of two-phase (oil/water) reservoir, where we wish to improve the estimate of the distribution of the reservoir permeabilities. Due to its simplicity and efficiency, the method of the Ensemble Kalman Filter (EnKF) is used to assimilate the static and dynamic measurements, continuously updating the properties of the reservoir. The EnKF, in recent years has gained much popularity, as it is a method for dynamic data assimilation for nonlinear models of high dimension and therefore suitable for use in history matching models of reservoir simulations. The EnKF was implemented in Matlab and coupled to Matlab Reservoir Simulation Toolbox (MRST), which was developed by SINTEF for reservoir simulation, and was applied to two simple synthetic cases. The results showed that the EnKF routine works properly, showing that, for many of the parameters and initial uncertainty has been reduced to an acceptable level for the production of oil and water.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/26644 |
| Date | 26 August 2014 |
| Creators | PAREJA, Roberto Navarro |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/8965627710203749, WILLMERSDORF, Ramiro Brito |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Engenharia Civil, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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