Autor: João Lucas Braga Da Silva

As Bombas Centrífugas Submersíveis (BCSs) são amplamente utilizadas como método de elevação artificial. As BCSs podem operar sob condições operacionais severas, tais como abrasão, escoamentos de alta viscosidade e escoamentos multifásicos de gás, óleo e água. Quando as fases predominantes são água e óleo, o escoamento é considerado bifásico líquido-líquido. Estas misturas podem se apresentar na forma de emulsões causando instabilidades operacionais devido às mudanças de viscosidade efetiva e massa específica da emulsão. Estratégias de controle capazes de manter uma operação estável das bombas submetidas a escoamentos líquido-líquido são necessárias. Este trabalho propõe implementar a abordagem de Controle Ativo Tolerante a Danos (CATD) que possa tolerar as instabilidades produzidas pelas variações nas propriedades da mistura. Para esse fim foi proposto um Controle Preditivo baseado em Modelo (“Model Predictive Control” – MPC). O modelo proposto consiste em um Modelo Não Linear (“Non-Linear Model” – NLM) em regime estacionário acoplado e um Modelo de Espaço de Estados (“State Space Model” – SSM) linear, com monitoramento das variações de viscosidade efetiva e massa específica da emulsão baseado no monitoramento de vibrações. A metodologia proposta envolve a realização de experimentos em BCSs operando com uma mistura bifásica água-óleo, reproduzindo o comportamento das BCSs operando com emulsão tanto em regime estacionário quanto em regime transitório. A modelagem em estado estacionário das BCS e dos componentes do sistema foi realizada usando um NLM. A modelagem transiente do sistema foi feita por meio de um SSM linear. O monitoramento das propriedades do fluido foi feito mediante a medição das Vibrações Induzidas pelo Escoamento (“Fluid Induced Vibration” – FIV) e implementando Redes Neurais Artificiais (“Artificial Neural Networks” – ANN). A estratégia de controle foi testada mediante simulações computacionais e na bancada experimental em BCSs operando com emulsões, apresentando erro em estado estável em torno de 5%, e tempos de estabilização em torno de 150 segundos

A simulação computacional de modelos de reservatórios é uma ferramenta indispensável nas metodologias para desenvolvimento e gestão de reservatórios de petróleo. Engenheiros de petróleo criam centenas de modelos para representarem as incertezas de um determinado reservatório de petróleo. No entanto, simular o comportamento de todo esse conjunto de modelos muitas vezes é demorado e, às vezes, inviável para algumas etapas desta metodologia. A seleção de modelos representativos (MRs) é uma estratégia para contornar esta limitação. Um conjunto de MRs, por ser um subconjunto dos modelos inicialmente considerados, pode ser utilizado nas etapas de simulação em substituição ao seu conjunto de origem, visando reduzir o tempo total de processamento computacional na execução de simulações. Apesar de utilizar abordagens automatizadas para seleção de MRs, esta escolha deve ser criteriosamente assistida para assegurar que estes modelos realmente capturem as características relevantes do conjunto principal de modelos, conforme as expectativas técnicas dos analistas de petróleo. Auxiliar nesta escolha inclui fornecer maneiras fáceis de analisar semelhanças entre pares de curvas de risco referentes a cada variável de saída definida na estratégia de exploração dos modelos em análise. O uso de técnicas interativas de visualização para aprimorar o processo de seleção de MRs, em relação às curvas de risco, pode colaborar para que se faça simulações com modelos que efetivamente representem o reservatório sob análise, auxiliando os analistas a obter uma melhor previsão do comportamento do reservatório. Neste contexto, este trabalho procura explorar recursos de visualização interativa de dados que se mostrem úteis para apoiar a análise de dados de probabilidade acumulada de riscos atualmente utilizados para auxiliar engenheiros de petróleo na escolha de MRs em processo de desenvolvimento e gerenciamento de reservatórios de petróleo. A metodologia proposta inclui: (i) a análise de visualizações propostas pela literatura para esse propósito; (ii) o entendimento das necessidades dos analistas da área de petróleo para tomadas de decisão referentes a essas escolhas; e (iii) a proposta, implementação e testes de visualizações que procurem melhorar a análise em questão. Dessa forma, desenvolveu-se um sistema de visualização interativo para apresentar uma visão geral da representatividade e da variabilidade de modelos, usando heatmaps e projeção multidimensional, além de um gráfico para resumir múltiplas curvas de risco. Esse sistema foi avaliado por meio de um teste com usuários, o qual revelou bons indícios da sua utilidade: ajudar analistas de petróleo a efetuarem melhores escolhas de conjuntos de MRs

Este estudo investiga o desempenho de Bombas Centrífugas Submersas (BCS) operando com emulsões de água e óleo sob diferentes condições, com foco em métricas de desempenho como altura manométrica, eficiência, consumo de potência, distribuição do tamanho de gotas (DTG) e viscosidade da emulsão. A campanha experimental avaliou a influência da velocidade de rotação, vazão, temperatura e fração de fase dispersa no comportamento das BCS, complementada pelo desenvolvimento de modelos preditivos para melhorar a eficiência operacional. A introdução destaca o papel crítico das BCS na indústria de óleo e gás e os desafios associados ao manuseio de escoamentos multifásicos. O estudo busca abordar a degradação de desempenho causada por fluxos emulsificados e propõe estratégias de otimização. A análise teórica foca em métricas adimensionais de desempenho, incluindo coeficiente de altura manométrica, coeficiente de potência e eficiência. Coeficientes de correção baseados no número de Reynolds rotacional são aplicados para considerar os efeitos viscosos. O estudo desenvolve modelos para quantificar a degradação do desempenho sob condições de alta viscosidade, fornecendo uma base para prever o comportamento das BCS em regimes de escoamento complexos. Os resultados revelam impactos significativos da fração de fase dispersa, da viscosidade e da velocidade de rotação no desempenho da bomba. Testes com escoamento monofásico e bifásico demonstram degradação de desempenho em condições de alta viscosidade, com curvas adimensionais evidenciando variações na altura manométrica, potência e eficiência. Um novo modelo para a viscosidade relativa da emulsão é apresentado, considerando diâmetros críticos de gotas e condições de escoamento, alcançando maior precisão em comparação com modelos existentes. Os modelos propostos aprimoram as capacidades preditivas para sistemas BCS, permitindo otimizar o desempenho na produção de petróleo

Os carbonatos brasileiros do pré-sal e sua importância mundial têm sido de grande destaque nos últimos anos. Essas rochas constituem reservatórios lacustres com características heterogêneas e complexas, as quais dificultam a caracterização do reservatório e a compreensão de sua evolução sedimentar e tectônica. Apesar de existirem diversos estudos sobre esses depósitos, ainda não existe um consenso em relação a um modelo deposicional que represente todas as particularidades desses reservatórios. A definição de eletrofácies tem sido comumente utilizada nos estudos de reservatórios, com a utilização de técnicas computacionais para auxiliar na análise de dados mais complexos se tornando popular entre os geocientistas. As eletrofácies auxiliam no zoneamento do reservatório que, somado a caracterização litológica, também fornece informações sobre o ambiente deposicional. Apesar de os dados de poços apresentarem alta resolução vertical, esses dados não permitem a avaliação da distribuição lateral das fácies classificadas. Os dados sísmicos, integrados aos dados de poços, permitem a extrapolação das informações obtidas para as regiões entre os poços, auxiliando na caracterização das zonas do reservatório e no entendimento do ambiente deposicional. Com o objetivo de contribuir com a caracterização dos reservatórios brasileiros do pré-sal, este trabalho propõe a aplicação de redes neurais artificiais pelo método não supervisionado de Mapas Auto-Organizáveis (Self-Organizing Maps – SOM) com base em perfis de poços convencionais para auxiliar na definição de eletrofácies e no zoneamento de um reservatório do pré-sal da Formação Barra Velha (FBV), na Bacia de Santos, e a interpretação de dados sísmicos para auxiliar na caracterização das zonas e na análise do paleoambiente. Os resultados permitiram a elaboração de um modelo deposicional, além de indicar falhamentos sin e pós-deposicionais influenciando na configuração do ambiente deposicional na região do reservatório e nos sedimentos depositados. Além disso, algumas regiões sugerem mudanças estruturais durante a formação do reservatório, as quais podem afetar localmente a qualidade do reservatório

Estudos de simulação numérica de injeção de polímeros são amplamente relatados na literatura, contudo, a avaliação da injeção de polímeros considerando a integração com o sistema de produção (SP), muitas vezes, é negligenciada ou simplificada, o que pode levar a previsões imprecisas de produção de petróleo. O objetivo deste trabalho foi avaliar o impacto da integração entre o reservatório e sistema de produção, considerando cenários de injeção de polímeros em um reservatório de óleo pesado. Foi utilizado um modelo de reservatório, denominado EPIC001, com características de um campo de óleo pesado marítimo, brasileiro, caracterizado por alta permeabilidade e porosidade. Um modelo de fluido Black-oil foi utilizado, considerando óleo pesado (13° API). A estratégia inicial para o campo consistiu em quatro poços produtores e três poços injetores. O sistema de produção abrangeu os poços, linhas de escoamento, e linhas de superfície, até o separador de fluidos. Para integrar o reservatório com o SP, foi utilizada a abordagem de integração desacoplada através de tabelas de desempenho de fluxo vertical. Modelos integrados (IM) foram baseados em modelos de SP simples selecionados inicialmente para o caso. Os resultados foram comparados com modelos sem integração (modelos não integrados – NIM), com condições de contorno baseadas no valor alvo da pressão no fundo do poço (BHP) designado para este projeto. Este estudo foi composto por seis etapas: (1) um SP foi modelado com base em dados encontrados na literatura e definidos para este projeto para ser usado no modelo integrado (IM1); (2) o modelo IM1 foi comparado com o NIM. (3) foi feito um ajuste do sistema de produção do IM1, obtendo o IM2; (4) foi feita uma avaliação do impacto da injeção de polímeros nos modelos IM1 e IM2; (5) foram obtidas as concentrações ótimas de polímero; (6) um modelo baseado em um valor de BHP Revisado foi obtido (NIMr) para alcançar resultados semelhantes aos do IM1. As simulações usando IM1 resultaram em menor produção em comparação com NIM. A redução foi de 22% para injeção de água e 41% para injeção de polímeros, com uma concentração de 2,49 kg/m³. A análise de sensibilidade da concentração de polímero revelou que 1,0 kg/m³ era a concentração mais favorável para o NIM, mas para o IM, a concentração ótima de polímero variou de 0,5 até 1,2 kg/m³, dependendo da configuração dos estágios da bomba e aspectos econômicos. Estas diferenças estão diretamente associadas à influência do sistema de produção nas condições de contorno do reservatório. Quando essas condições são modificadas, elas afetam a produção e escoamento no reservatório. Também foi observado que uma análise mais detalhada das bombas nos permitiu atingir e até mesmo superar a meta de produção estabelecida para o NIM. A abordagem de BHPs revisados levou a uma produção compatível com o caso integrado, com diferenças alcançando 2,5%. Portanto, os resultados apresentados neste trabalho mostram a importância de considerar a integração para uma previsão precisa da produção de petróleo em simulações de reservatórios, especialmente em cenários envolvendo injeção de polímeros em reservatórios de óleo pesado. Também foi apresentado um exemplo de como isso pode afetar as decisões, mostrando como a concentração ótima de polímero pode mudar dependendo do modelo e das características do sistema de produção. Portanto, considerar a integração é crucial para melhorar a qualidade de decisões e estratégias operacionais

Durante a produção de campos offshore podem ocorrer diversos problemas relacionados ao escoamento do petróleo até a superfície, como formação de emulsões e deposição de parafinas. Uma das estratégias para contornar estes problemas de garantia de escoamento é a injeção de produtos químicos formulados para mitigar ou mesmo evitar que ocorram. A injeção destes produtos nas linhas de produção é controlada por válvulas de injeção química (CIV), que são instaladas para permitir o acesso do produto na linha de produção e realizar o controle do volume injetado no poço. Ao longo das linhas de injeção, os aditivos químicos estão sujeitos a variações de pressão e temperatura, efeitos de envelhecimento e contaminação, podendo provocar alterações nas características dos fluidos, e o risco de bloqueio destas linhas. O objetivo deste trabalho é investigar as possíveis causas do entupimento de quatro CIVs comerciais que apresentaram falhas de operação em campo e foram substituídas. Para isto, as válvulas foram testadas em alta pressão, desmontadas e, em seguida, remontadas para verificar o seu funcionamento após limpeza interna. Durante o desmembramento, foram coletados materiais sólidos e realizados testes de solubilidade para identificar a natureza química do material coletado. Os resultados indicaram a possibilidade de os materiais sólidos serem a causa das falhas, pois podem obstruir a passagem de fluido, comprometendo a funcionalidade delas. Todavia, os testes indicaram que as válvulas voltaram a operar após o procedimento detalhado de limpeza interna, sugerindo que a recuperação destes dispositivos é possível, tendo impacto na redução de custos operacionais para as empresas que utilizam os mecanismos de injeção

A presente tese apresenta os resultados da pesquisa do projeto: Métodos Geoestatísticos para a Definição de um Modelo Geológico de um Reservatório do Pré-sal Brasileiro. O objetivo principal do projeto é identificar as propriedades do reservatório e compreender os fatores que afetam a alta heterogeneidade do reservatório como litologia, mineralogia e propriedades do reservatório, conhecer os parâmetros responsáveis ??pelo aumento abrupto da permeabilidade em determinados intervalos, finalmente representando essas características em um modelo geológico, identificando os algoritmos mais adequados para a representação das fácies e propriedades incluindo a representação de fraturas e vugs. Para atingir o objetivo principal, o estudo foi dividido em três partes. A primeira seção trata de compreender as relações entre a composição mineralógica, fácies, as características do reservatório e a produção. Nesta fase, um artigo foi publicado na revista Geoenergy Science and Engineering. “Utilizando Inteligência Artificial Integrada para Caracterizar Mineralogia e Fácies em um Reservatório Carbonatado do Pré-sal, Bacia de Santos, Brasil, usando Núcleos, Registros Wireline e Avaliação Petrofísica Multimineral” Este trabalho nos levou à conclusão de que as melhores zonas dentro do reservatório estão associadas à fácies arbustos-esferulitos, alto volume de dolomitas com presença abundante de porosidades secundárias (vugs). O segundo artigo refere-se à identificação de zonas com permeabilidade e produção extremamente altas, que coincidem com características identificadas no primeiro artigo (altas quantidades de vugs, concentrações altas de dolomita e representadas por fácies como arbustos e esferulites) e podem atender aos requisitos das zonas super K. As abordagens tradicionais de determinação da permeabilidade (amostras de testemunhos, permeabilidade por RMN ou regressões) são incapazes de reproduzir os altos valores de permeabilidade relatados em testes de produção do tipo Drill-stem test DST, ou os altos fluxos de produção distribuidores nos perfis de produção PLTs. Esta pesquisa fornece uma nova metodologia que inclui dados estáticos e contabilização da porosidade das vugs e seus impactos no aumento da permeabilidade, sendo calibrados com dados dinâmicos como testes DSTs, PLT ou Índice de Produtividade (J). além de um método inovador para estimar a probabilidade de encontrar zonas super K. A última parte corresponde à construção do modelo geológico que possa representar as heterogeneidades do reservatório. Para modelagem de fácies avaliaremos dois dos métodos tradicionais Sequential Indicator Simulation SIS e Truncated Gaussinan Simulation TGS, e incorporaremos o uso de Multi-Point Statistics MPS, para corrigir as deficiências apresentadas por métodos baseados em estatísticas de dois pontos (variogramas) como SIS e TGS que são incapazes de reproduzir a continuidade de corpos geológicos, assim como não são capazes de reproduzir corpos geométricos complexos.Pelo contrário, o MPS é capaz de solucionar as fragilidades dos métodos baseados em variogramas, porém é apoiado por imagens de treinamento (TI) que são representações de modelos geológicos conceituais. Os resultados da modelagem de fácies mostraram que o método MPS mostra melhores resultados na modelagem de fácies em reservas complexas como os carbonatos do pré-sal, porem a criação da imagem de treino representa um verdadeiro desafio

Estimação de erro a posteriori para o método dos elementos finitos misto-híbrido multiescala para problemas de Darcy, MHM-H(div)-E’gama’ , é apresentada. O método MHM-H(div)-E’gama’ adota espaços de elementos finitos de duas escalas: discretizações refinadas são adotadas no interior de subregiões poligonais, mas aproximações do fluxo são restritas sobre as interfaces da malha por um espaço de traços normais coarse. Para estabilidade, aproximações da pressão e do fluxo são compatíveis em termos do divergente, satisfazendo o diagrama de De Rham. A estimação de erro se baseia na reconstrução do potencial, método popular neste tipo de análise no contexto de métodos mistos. Experimentos numéricos são apresentados para ilustrar a eficiência da metodologia proposta

Bombas centrífugas submersas (ESPs) são amplamente utilizadas em setores industriais que necessitam de altas vazões e ganho de pressão. Na indústria de petróleo e gás, as ESPs frequentemente operam sob condições de escoamento multifásico, tais como emulsões de óleo-água. O comportamento não-Newtoniano das emulsões pode induzir um comportamento dinâmico e instável do sistema. Contudo, a literatura existente foca no comportamento em estado estacionário destes sistemas. O objetivo principal deste trabalho é desenvolver e validar um modelo dinâmico para ESPs utilizando bond-graphs, conduzir análises de identificabilidade e estimar parâmetros do sistema com um conjunto limitado de sensores. A metodologia adotada engloba a coleta de dados experimentais em condições estacionárias e dinâmicas, modelagem por meio de bond-graphs e o emprego de Redes Neurais Informadas por Física (PINNs). O modelo da ESP foi formulado utilizando uma biblioteca desenvolvida, neste trabalho, em Julia. Foram conduzidas análises de identificabilidade, tanto estrutural quanto prática do modelo. As PINNs foram empregadas para abordar o problema inverso e foram avaliadas em dados simulados e experimentais. A validação do modelo foi realizada através da comparação dos dados experimentais com simulações numéricas. A pesquisa resultou em um modelo dinâmico para ESPs baseado em bond-graph que incorpora os subsistemas mecânicos e hidráulicos, resultando em um conjunto de equações diferenciais ordinárias (ODEs). Em condições estacionárias, o modelo demonstrou um elevado coeficiente de determinação e um erro relativamente baixo. Para cenários dinâmicos, ajustes finos nos parâmetros resultaram em melhoria na precisão do modelo, especialmente em relação às pressões, embora algumas discrepâncias nos picos de pressão tenham sido observadas. A análise de identificabilidade estrutural local identificou 12 parâmetros que são determináveis, mas a identificabilidade prática foi alcançada apenas com oito. As PINNs mostraram eficácia na estimativa de parâmetros e estados, sobretudo em cenários de baixa fração de água, mas apresentaram limitações em altas frações de água e em presença de ruído nos dados. O modelo dinâmico, em conjunto com as PINNs, demonstra potencial para aplicações em controle, monitoramento, detecção de falhas e otimização. Embora o modelo capture a dinâmica do sistema, limitações surgem devido às hipóteses feitas quanto à viscosidade da emulsão e ao acoplamento bomba-tubo. Para trabalhos futuros é sugerido aprimorar na modelagem da propagação de ondas de pressão no sistema. Além disso, a adoção de algoritmos mais robustos para PINNs, que poderia melhorar a estimativa dos parâmetros desconhecidos. Este trabalho estabelece uma base para a modelagem de sistemas ESP mais complexos, com potencial de aplicação além do setor de petróleo e gás