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[en] DIMENSIONLESS ENSEMBLE SMOOTHER WITH MULTIPLE DATA ASSIMILATION APPLIED ON AN INVERSE PROBLEM OF A MULTILAYER RESERVOIR WITH A DAMAGED ZONE / [pt] ENSEMBLE SMOOTER ADIMENSIONAL COM MÚLTIPLA ASSIMILAÇÃO APLICADO A UM PROBLEMA INVERSO DE RESERVATÓRIO MULTICAMADAS COM ZONA DE SKIN

[pt] O ES-MDA tem sido usado amplamente no que diz respeito a problemas
inversos de reservatórios de petróleo, usando a estatística bayesiana como
cerne. Propriedades importantes como a permeabilidade, raio da zona de skin e
permeabilidade da zona de skin, são estimadas a partir de dados de histórico de
reservatório usando esse método baseado em conjuntos. Nessa tese, a pressão
medida no poço durante um teste de injetividade foi calculada usando uma
abordagem analítica de um reservatório multicamadas, com zona de skin,
usando a Transformada de Laplace. O algoritmo de Stehfest foi usado para
inverter os dados para o campo real. Além disso, ao usarmos essa abordagem,
conseguimos obter facilmente a vazão em cada camada como um novo dado a
ser considerado no ES-MDA, enriquecendo a estimativa dos dados desejados.
Por usarmos a vazão e a pressão como dados de entrada no ES-MDA, é de suma
importância que a diferença de ordens de grandezas não influencie em nossas
estimativas e por isso optou-se por usar o ES-MDA na forma adimensional.
Visando uma maior precisão de nossas estimativas, usou-se um algoritmo de
otimização dos fatores de inflação do ES-MDA. / [en] The ES-MDA has been extensively used concerning inverse problems of
oil reservoirs, using Bayesian statistics as the core. Important properties such
as permeability, skin zone radius, and skin zone permeability are estimated
from historical reservoir data using this set-based method. In this thesis, the
pressure measured at the well during an injectivity test was calculated using
an analytical approach of a multilayer reservoir, with skin zone, using the
Laplace Transform. Stehfest s algorithm was used to invert the data to the
real field. Furthermore, using this approach, we were able to easily obtain the
flow rate in each layer as new data to be considered in the ES-MDA, enriching
the estimation of the targeted data. As we use flow rate and pressure as input
data in the ES-MDA, it is important to assure that the difference in orders of
magnitude does not influence our estimates. For this reason, we chose to use
the ES-MDA in the dimensionless form. Aiming at a greater precision of our
estimates, we used an algorithm to optimize the ES-MDA inflation factors.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:61465
Date05 December 2022
CreatorsADAILTON JOSE DO NASCIMENTO SOUSA
ContributorsSINESIO PESCO
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguageEnglish
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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