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Title: Uso do método de Monte Carlo para estimativa do índice de injetividade e do nível de poços em reservatórios depletados
Authors: Mendes, Anderson Alves
Keywords: Injetividade;Overbalance;Nível de Fluido;Simulação de Monte Carlo.
Issue Date: 31-May-2019
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: MENDES, Anderson Alves. Uso do método de Monte Carlo para estimativa do índice de injetividade e do nível de poços em reservatórios depletados. 2019. 53f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Petróleo) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.
Portuguese Abstract: A realização de um planejamento adequado para manter o poço amortecido é imprescindível no decorrer das operações de perfuração, completação e workover. A ideia principal é criar uma barreira hidráulica que resulte em uma pressão superior à imposta pela formação e seja capaz de impedir a migração dos fluidos oriundos da rocha reservatório para dentro do poço. Geralmente, os poços completados em reservatórios depletados operam com um nível de fluido abaixo da superfície no intuito da pressão hidrostática imposta não resultar em perda de fluido excessiva para a formação. Contudo, esse nível diminui, alterando-se no decorrer do tempo de acordo com a injetividade do poço. Então, para manter a barreira hidráulica, o poço é reabastecido. Como o nível do fluido de completação, abaixo da superfície, é desconhecido, na maioria dos casos, essa operação é baseada em conhecimento intuitivo ou experiências no acompanhamento do nível por meio de um sistema acústico de medição. Este trabalho considera os dados de um sistema rocha fluido para analisar a distribuição de probabilidade do índice de injetividade e overbalance de um poço completado quando este é reabastecido a uma determinada vazão. Na metodologia aplica-se o Método de Monte Carlo com auxílio do software ModelRisk respaldando-se na solução transiente para o modelo de deslocamento completo do fluido injetor. Os resultados gerados pelo software ModelRisk após a Simulação, possibilitaram conhecer estimativas do índice de injetividade e overbalance. Na análise realizada, também verificou-se que a viscosidade e permeabilidade efetiva do óleo são as propriedades cujas incertezas de medição causam maior impacto em relação ao índice de injetividade.
Abstract: Drilling, completion, and workover operations require a proper planning to maintain well control. The main idea is to fill the well with a killing fluid that creates a hydraulic barrier by developing a higher hydrostatic pressure than the formation pore pressure. Moreover, this barrier should be capable of preventing the fluids migration from the rock reservoir into the well. Frequently, well interventions in depleted reservoirs take place with the fluid level below the surface in order to prevent the excessive fluid loss to formation, due to the overbalance from hydrostatic pressure. However, this level fluid decreases over time according to the well injectivity. Therefore, to maintain the hydraulic barrier, the well should be periodically refilled. Due to the level of the completion fluid sits bellow surface, the well is refilled based on intuitive knowledge or fluid level monitoring by an acoustic measurement system. This work considers a fluid rock system dataset to analyze the probability distribution of the injectivity index and the overbalance of a well when it is refilled at a specific flow rate. In the methodology, the Monte Carlo method was applied on the transient solution for the model of complete displacement of the injection fluid using the ModelRisk software. The results from Monte Carlo simulation presents good insight for the well injectivity, overbalance and fluid level over time considering the uncertainties in reservoir and fluid input parameters. The results from this work indicate that fluid viscosity and effective permeability of the oil are the properties whose uncertainties in the measurement cause greater impact when calculating well injectivity and overbalance.
URI: http://monografias.ufrn.br/handle/123456789/8871
Other Identifiers: 20170009650
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