Tomografia computadorizada, uma tecnologia tradicionalmente usada no campo médico, provou ser uma ferramenta ventajosa em aplicações geológicas, especialmente com os recentes avanços nos métodos computacionais. No contexto contemporâneo da análise de reservatórios, um grande número de reservas mundiais de petróleo encontram-se em reservatórios de carbonato e um reservatório particular de produção de petróleo é o reservatório Vuggy fraturado. A partir dos dados de tomografia é possível estudar amostras de rochas extraídas daquelas áreas sem alterar o espécime original. Este trabalho surge como uma contribuição relevante para correlacionar amostras de rochas reais com a análise de imagens para geração de malhas de elementos finitos. O projeto focou-se na análise de imagens 3D dos dados da tomografia computadorizada e sua estruturação consistiu em três etapas principais: reconstrução de imagem digital, segmentação de regiões conectadas com classificação de potenciais vugs e fraturas e geração de malhas. Na primeira etapa, as imagens foram reconstruídas a partir dos dados brutos obtidos da microtomografia. A segunda etapa envolveu a segmentação das imagens para identificar e classificar as regiões conectadas, visando especificamente potenciais vugs e fraturas. A etapa final concentrou-se na geração de uma malha de elementos finitos a partir das imagens segmentadas que podem ser usadas para análise numérica. Malhas de duas e três dimensões são geradas a partir dos dados da tomografia computadorizada de duas amostras de rocha. Diferentes algoritmos foram explorados e combinados para cada caso, entre o algoritmo Mesh Decimation e o algoritmo Marching Cubes. O resultado deste trabalho é uma malha que pode ser usada para análise de elementos finitos.
Graduação: Mestrado
Formulações híbrida primal e mista de elementos finitos para problemas de fluxo em meios porosos – um estudo numérico comparativo e estimador de erro para o método híbrido primal
Nesta dissertação, as formulações mista e híbrida primal para problemas de escoamento em meios porosos foram comparadas numericamente. Uma variedade de técnicas de aceleração foi aplicada a cada implementação para garantir uma comparação justa. Porções sub-ótimas do código foram identificadas usando ferramentas de criação de perfil e foram reescritas de acordo. Bibliotecas de aceleração numérica foram empregadas para aprimorar cálculos algébricos. Múltiplos paradigmas e esquemas multi-threads foram propostos e avaliados. Em seguida, o desempenho da simulação foi avaliado em termos de erros de aproximação e tempo de simulação. O trabalho propõe uma hibridização adicional para a formulação híbrida primal que resulta em um sistema linear definido. Esta nova formulação compartilha semelhanças com a formulação mista híbrida. Assim, o tempo de CPU da simulações deste método foi avaliado e comparado com o desempenho de uma formulação mista híbrida. Uma formulação matemática para estimatar o erro a posteriori aplicada ao método híbrido primal também foi proposta. O estimador de erro é baseado em reconstruções locais das variáveis de pressão e fluxo. Uma estratégia de refinamento adaptativo foi proposta com base no estimador de erro, para a qual a eficiência foi avaliada comparando numericamente os resultados com uma estratégia de refinamento uniforme padrão.
Visualização de múltiplas variáveis de produção de poços e campos de petróleo no processo de seleção de modelos representativos
Processos de desenvolvimento e gerenciamento de campos e poços de petróleo demandam a definição de uma estratégia de produção, pela qual se definem, entre outras propriedades, a quantidade de poços, seus tipos e cronograma de abertura. Esses processos, no entanto, possuem diversas incertezas, levando a diferentes cenários de produção de petróleo, cada qual baseado em um modelo geológico distinto. Cenários viáveis podem ser simulados computacionalmente; porém, devido à grande quantidade de incertezas, é necessário efetuar simulações de centenas ou milhares de cenários, dificultando ainda mais a escolha de uma estratégia de produção. A seleção de modelos de cenários que representem as melhores estratégias de produção (chamados “modelos representativos”) é uma alternativa possível que vem sendo adotada para diminuir o custo computacional de tempo em etapas desses processos. Contudo, essa seleção é parcialmente automatizada, e precisa ser assistida por analistas da área de engenharia de petróleo para garantir a qualidade da escolha frente a critérios não mapeados no processo de escolha, e dependentes do conhecimento desses especialistas. Neste estudo testaremos se é possível aprimorar técnicas de visualização de dados multivariados atualmente usadas nesta seleção auxiliando os engenheiros de petróleo na escolha de bons modelos representativos. Com o apoio de técnicas de Visualização de Informação, este trabalho desenvolveu e apresentou protótipos e validou visualizações para a melhora da tomada de decisão dos analistas que usam o software (e metodologia) RMFinder na escolha de modelos representativos. Dentre as etapas previstas, foram efetuadas entrevistas com os usuários para identificar tarefas de análise, propor técnicas de visualização multidimensionais interativas, prototipação de soluções e realização de testes para avaliação de usabilidade e engajamento dos usuários ainda nos estágios iniciais do design. A proposta que o uso combinado de novas técnicas de visualização de informação dê suporte a interação dos usuários com a representação visual e permitam aos engenheiros a exploração e descoberta de novas análises dos dados nos seus estudos.
Water cut estimation in electrical submersible pumps using artificial neural networks
A elevação artificial é um método utilizado para se obter uma maior taxa de escoamento de óleo de um poço, através de alguma instalação que reduza a pressão no fundo do mesmo. O bombeio centrífugo submerso é um método comum na indústria do petróleo. O principal componente deste método são as bombas centrífugas submersas (BCS), que podem operar com escoamentos complexos envolvendo misturas multifásicas de água, gás e óleo. A presença de água na elevação de petróleo é um problema pois favorece a formação de emulsões, que são a mistura de água e óleo. Elas podem ser encontradas na forma de emulsões água-em-óleo e óleo-em-água, a depender de qual fase é a contínua e qual é a fase dispersa. As emulsões água-em-óleo aumentam consideravelmente a viscosidade da mistura e afetam o desempenho da bomba, diminuindo sua capacidade de bombeamento. O aumento ou diminuição de água no processo pode causar um fenômeno chamado de inversão de fase catastrófica (IFC), onde a fase dispersa se torna a fase contínua e altera rapidamente as propriedades físicas do escoamento, causando instabilidades operacionais através do sistema de produção. Para identificar e prever este importante fenômeno em fluxos multifásicos complexos, o uso de ferramentas de identificação avançadas, baseadas em dados experimentais, vem sendo utilizados recentemente. Neste trabalho, redes neurais são usadas para estimar a fração de água em um fluxo que atravessa uma BCS. Para isto, dados como a pressão de entrada e de saída, temperatura e os valores de fração de água correspondentes, entre outros, foram coletados de uma BCS operando com água e óleo. Testes monofásicos e bifásicos foram performados com o objetivo de coletar dados com diferentes valores de fração de água, variando entre ?0% (óleo monofásico) e ?100% (água e óleo bifásico). A partir dos experimentos em laboratório, foi possível construir uma ferramenta computacional baseada em dados capaz de estimar a fração de água que atravessa a bomba, usando uma estrutura de redes neurais otimizada, que atingiu um valor de coeficiente de determinação (R-quadrado) de 0,99929 e 0,99468 para os conjuntos de treino e teste, respectivamente. Além disso, dados de campo fornecidos pela Equinor Brasil foram analisados antes e após sua limpeza e um modelo de RNA foi construído para prever a fração de BSW (basic sediments and water) ao longo do funcionamento do sistema. Com dados limpos, o modelo atingiu R-quadrado de 0,99883 e 0,99884 nos conjuntos de treino e teste, respectivamente.
Structural elements characterization using tridimensional seismic data analysis in Brazilian pre-salt reservoir, Santos Basin
A compreensão da tectônica que impacta a subsuperfície é crítica para o sucesso de caracterização de reservatórios de petróleo. Elementos estruturais, como falhas e fraturas, podem definir a distribuição de sedimentos durante a deposição na evolução da bacia e atuar como barreiras ou condutos para o fluxo de fluido, influenciando o armazenamento de hidrocarbonetos. Os dados sismicos permitem detectar esses elementos estruturais. geralmente visualizados como descontinuidades nos refletores sismicos. A interpretação estrutural de reservatórios carbonáticos é particularmente desafiadora devido à alta heterogeneidade, caracterizada pela baixa continuidade espacial e por estruturas de pequena escala, como fraturas sub-sísmicas e características relacionadas a carstificação. O objetivo principal deste estudo foi investigar os elementos estruturais das rocha carbonática do pré-sal através da interpretação de falhas e fraturas. Para isso, foi usado sísmica tridimensional e análise de dados de poços na Bacia de Santos. Com base nesses dados, foi possivel obter informações sobre a morfologia das falhas e a interação entre as estruturas regionais. Nesse sentido, a interpretação foi feita utilizando técnicas de processamento sísmico e atributos sísmicos que aprimorou o processo interpretativo. Com base em um fluxo de trabalho sistemático, ruído coerente e randômico do volume sísmico foi removidos. A caracterização das descontinuidades baseada em analise atributos sísmicos permitiu compreender entender a deformacao estrutural e a relação entre as estruturas regionais. A orientação das descontinuidades foi fundamental para detectar regiões regioes potencialmente fraturadas. Uma vez selecionados os diversos atributos sísmicos, a análise multi-atributos, baseada em uma rede neural artificial não supervisionada, foi possivel detectar e caracterizaras áreas com alta probabilidade de falha. Na fase de validação, as características estruturais de perfis de imagem de poço calibraram o azimute das descontinuidades sísmicas e o campo de tensões tectônica local, confirmando as tendências interpretadas a partir dos atributos sísmicos.
Estimação não paramétrica da função de covariância para dados funcionais agregados
O objetivo desta dissertação é desenvolver estimadores não paramétricos para a função de covariância de dados funcionais agregados, que consistem em combinações lineares de dados funcionais que não podem ser observados separadamente. Estes métodos devem ser capazes de produzir estimativas que separem a covariância típica de cada uma das subpopulações que geram os dados, e que sejam funções não negativas definidas. Sob estas restrições, foi definida uma classe de funções de covariância não estacionarias, à qual resultados da teoria de estimação de covariância de processos estacionários podem ser estendidos. Os métodos desenvolvidos foram ilustrados com a aplicação em dois problemas reais: a estimação do perfil de consumidores de energia elétrica, em função do tempo, e a estimação da transmitância de substâncias puras em espectroscopia de infravermelho, através da inspeção de misturas, em função do espectro da luz.
Visualização de múltiplas curvas de risco de campos e poços como auxílio na seleção de modelos representativos de reservatórios de petróleo
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
Definição e caracterização de zonas em um reservatório da Formação Barra Velha na Bacia de Santos, Brasil, a partir da definição de eletrofácies, auxiliada por redes neurais artificiais, e análise do paleoambiente com base na interpretação de dados sísmicos
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
Influence of integration between reservoir and production system considering polymer injection in a heavy oil reservoir
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