BRPI1000365B1 - método de monitoramento estatístico da produção de um poço de petróleo - Google Patents

Abstract

método de monitoramento estatístico da produção de um poço de petróleo. a presente invenção trata de um método de monitoramento em tempo real da produção de poços de petróleo. mais especificamente, a invenção trata de um método que utiliza ferramentas que verificam continuamente os valores dos parâmetros operacionais dos poços, conferindo se o comportamento de cada um deles corresponde ao esperado. a aquisição dos parâmetros e os cálculos relevantes são efetuados por um programa de computador (software) dedicado. o programa permite a geração e visualização de alarmes, caso sejam identificados desvios dos valores esperados dos parâmetros de interesse relacionados à produção de óleo. o método indica a necessidade de ajustar o modelo de comportamento então estabelecido para o poço.

Description

MÉTODO DE MONITORAMENTO ESTATÍSTICO DA PRODUÇÃO DE UM POÇO DE PETRÓLEO

CAMPO DA INVENÇÃO

A presente invenção trata de um método para monitorar em tempo real a produção de um conjunto de poços de petróleo. Mais especificamente, a invenção trata de um método que utiliza ferramentas que verificam continuamente os valores de parâmetros operacionais de um conjunto de pops de petróleo, tais como a pressão de superfície, vazão de injeção de gás, razão gás-óleo da formação, fração de Agua produzida, entre outros, de forma a monitorar e controlar continuamente a vazão de produção de petróleo.

FUNDAMENTOS DA INVENÇÃO

A atividade de acompanhamento da produção compreende, entre outras atribuições, monitorar a vazão de produção de óleo dos poços. Este é o parâmetro operacional mais importante. Para cada poço, pode-se caracterizar seu estado operacional, isto é, definir se está operando dentro da normalidade ou se está ocorrendo alguma anomalia. Para alguns sistemas de produção, a vazão não possui medição automática e contínua, sendo determinada como função de variáveis do poço e do reservatório onde esse está localizado.

O estado operacional de um poço é caracterizado pelas variáveis de poço e de reservatório. Algumas podem ser medidas diretamente, e outras obtidas indiretamente por cálculos e estimativas.

Atualmente, devido ao elevado grau de instrumentação dos equipamentos de produção, desde o fundo do poço até as instalações da plataforma, é possível obter os valores dos parâmetros medidos em tempo real. A vazão de produção de óleo pode ser estimada aplicando-se uma metodologia de cálculo eficiente e adequada que receba os parâmetros operacionais medidos como entrada, bem como os dados característicos de reservatório.

TÉCNICA RELACIONADA

No documento US 2006/047489 descreve-se um método para simular a produção de um reservatório de óleo por ajustes interativos de modo que venha

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2/10 a reproduzir o comportamento do reservatório, controlando o número de simulações. Um simulador de fluxo é construído a partir de dados físicos medidos no reservatório. Determina-se um primeiro modelo analítico que expressa à produção em função do tempo, levando em consideração os parâmetros que tenham influência na produção, o modelo sendo ajustado a um número finito de valores de produção obtido pelo simulador de fluxo. Um novo valor de produção associado a um ponto localizado na área do reservatório obtido pelo simulador de fluxo é selecionado em função da não-linearidade da produção do reservatório. Determina-se um segundo modelo ajustado ao primeiro modelo, de modo que a resposta ao segundo modelo neste ponto corresponda a um novo valor de produção.

No documento US 2007/192072 descreve-se um método para monitoração e controle em tempo real a produção de óleo e gás de um reservatório usando um simulador Proxy. Estabelece-se um modelo básico para um sistema físico, o qual compreende dados do reservatório, do poço, da rede de tubulações e do sistema de processamento, tais dados são obtidos de um simulador de fluxo; definem-se limites de variação para cada um dos parâmetros de controle do sistema físico, valores estes obtidos experimentalmente; ajustam-se os dados de entrada associados aos parâmetros estabelecidos para a saída de pelo menos um dos simuladores que utiliza o modelo Proxy, onde o simulador Proxy compreende pelo menos um dos seguintes: simulador do reservatório, simulador da rede de tubulações, simulador de processo ou simulador do poço; utiliza-se o modelo Proxy para monitoração e controle dos parâmetros selecionados para um período de tempo futuro.

O objetivo da presente invenção é prover um método de monitoramento da produção que atenda a demanda de automatizar a caracterização dos estados operacionais dos poços simultaneamente. O monitoramento é feito através da comparação de cada parâmetro de interesse com suas respectivas faixas esperadas de variação.

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SUMÁRIO DA INVENÇÃO

A presente invenção trata de um método de monitoramento em tempo real da produção de pops de petróleo, que emprega os conceitos de controle estatístico de processos e simulação de Monte Carlo.

Em um primeiro aspecto o método permite monitorar a vazão de produção de um conjunto poços, e identificar perturbações na produção, pelo levantamento das distribuições de frequência de cada um dos parâmetros que influem na vazão de produção do poço.

Em um segundo aspecto o método permite identificar a necessidade de ajustar o modelo de comportamento dos poços, empregado em simuladores de fluxo multifásicos, com base na análise dos valores dos parâmetros operacionais associados à vazão de produção.

BREVE DESCRIÇÃO DAS FIGURAS

A Figura 1 apresenta um gráfico típico da variação de um parâmetro operacional durante um período de tempo determinado.

A Figura 2 apresenta um gráfico para avaliação da vazão em função da distribuição de freqüência de um parâmetro operacional (pressão).

A Figura 3 ilustra a mudança de comportamento de um parâmetro operacional (BSW) em médio prazo.

A Figura 4 apresenta um fluxograma resumindo o método da invenção. DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃO

Para que a invenção possa ser mais bem avaliada e compreendida, sua descrição detalhada será feita a seguir, referenciada às Figuras que acompanham e fazem parte integrante deste relatório.

A vazão de um poço de petróleo depende de um conjunto de variáveis operacionais, sendo as mais importantes: a pressão a montante, a vazão do gás, o percentual de água e sedimentos produzidos (BSW), o índice de produtividade do poço (IP) e a pressão estática do reservatório.

A experiência mostra que os valores de tais parâmetros operacionais medidos diretamente não assumem valores constantes e estáticos ao longo do

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4/10 tempo. De fato, cada parâmetro tem uma variação dinâmica natural, conforme o gráfico de pressão versus tempo exemplificado na Figura 1.

Esta dinâmica natural pode ser representada pela frequência dos valores de cada parâmetro operacional, onde a frequência pode ser definida como o número de vezes que um valor ou um subconjunto de valores do domínio de um parâmetro aleatório aparece num período definido de tempo. Havendo grande disponibilidade de dados de histórico desse parâmetro, pode-se levantar a sua distribuição de frequência. A distribuição de frequência é um método estatístico onde parâmetros são agrupados em classes (intervalos de variação de um parâmetro) de modo a fornecer quantidade (e/ou percentagem) de parâmetros em cada classe, e com isso permiti resumir e visualizar um conjunto de parâmetros, sem se ater a valores individuais de tais parâmetros.

Caso dados de histórico de um parâmetro não estejam disponíveis, ainda assim é possível associar aos seus valores uma distribuição de frequência, por meio de cálculos.

Desta forma, se considerada a incerteza na determinação de seu valor, podendo-se gerar também uma curva de distribuição de frequência (4). Partindo da distribuição de frequência acumulada, que é a soma da frequência de cada classe, ou da probabilidade acumulada de um determinado parâmetro operacional, pode-se levantar a faixa de valores esperada para esse parâmetro. De posse dessas informações, é possível então comparar para cada parâmetro o seu valor calculado ou obtido em campo, com a faixa de valores esperada. Valores fora da faixa de variação natural caracterizam uma causa especial ou externa ao sistema.

Para o desenvolvimento do presente método, duas ferramentas importantes foram empregadas: o Controle Estatístico de Processos (CEP) e a Simulação de Monte Carlo (SMC).

O CEP é uma ferramenta amplamente utilizada na indústria que permite identificar desvios nos processos produtivos em geral. Para o processo a ser controlado, associa-se um ou vários parâmetros que o caracterizam, e que

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5/10 possam ser medidos ou estimados por cálculos. Periodicamente, para cada parâmetro, são obtidos valores que são comparados com níveis de referência previamente determinados. Esses níveis, na nomenclatura da metodologia do CEP, são denominados Limite Inferior de Controle (LIC) e Limite Superior de Controle (LSC). Enquanto os valores encontrarem-se compreendidos entre os respectivos limites de controle, o parâmetro é considerado controlado. Caso contrário, o parâmetro é considerado fora de controle. A probabilidade de o parâmetro sair do controle por variação natural é tão pequena que se tem muito mais razão em afirmar que deve ter havido uma ação causada por um agente externo ao sistema.

A simulação de Monte Carlo (SMC) é uma ferramenta que permite o levantamento da distribuição de frequência de um determinado parâmetro, se forem conhecidas as distribuições de frequência das outras variáveis das quais esse parâmetro depende. Por exemplo, se considerarmos uma variável y função das variáveis xo, xi,..., xn, então:

y=f(xo, xi,..., Xn)

Cada variável x, i=0..n, possui sua distribuição de frequência ficonhecida, e, a variável y possui uma distribuição de frequência F desconhecida. Para levantar essa distribuição através do SMC, realizam se sucessivos cálculos da variável y, variando-se aleatoriamente cada variável xi segundo sua respectiva distribuição de frequência. Assim, após um número suficientemente grande de iterações, haverá um conjunto de valores representativos da variável y, a partir do qual a distribuição de frequência F poderá ser definida.

No método da presente invenção a simulação de Monte Carlo foi utilizada para caracterização do comportamento da vazão de produção de óleo de cada poço em que há interesse de acompanhamento, em função da variação de seus parâmetros operacionais.

Como foi dito anteriormente, na maioria dos sistemas de produção de petróleo, a vazão de produção de um poço não é medida continuamente. Esta vazão é estimada por cálculos realizados por softwares que simulam a operação

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6/10 dos poços de petróleo. Estes softwares, denominados genericamente de simuladores de fluxo (2) multifásico, recebem como entrada os parâmetros operacionais do poço, e fornecem como resultado a vazão de produção correspondente.

De fato, nesses sistemas, o único momento em que se pode medir a vazão de um poço é durante um procedimento rotineiro denominado Teste de Produção (TP) (1), em que a produção do poço é desviada temporariamente para um elemento do sistema no qual a vazão pode ser medida. Durante esse período, os parâmetros operacionais (20) do poço também são medidos e registrados. Esses valores (vazão e parâmetros de operação) (20), que representam uma condição real de operação, são usados para calibrar o simulador de fluxo (2), a fim que este melhor represente o comportamento do poço para distintas condições de operação. Os parâmetros operacionais (20) medidos e registrados incluem dados do reservatório, como índice de produtividade e pressão estática, e aqueles diretamente ligados à produção, tais como: a pressão na superfície, a vazão de gás de injeção (gas lift), a relação gás/óleo (RGO) e o percentual de água e sedimentos (BSW).

Assim, conhecidos os parâmetros operacionais (20) correntes, é possível estimar a vazão de produção corrente alimentando esses dados em um simulador de fluxo (2) previamente calibrado. O simulador (2) permite que os valores obtidos em cada cálculo sejam armazenados sob a forma de uma Tabela VFP (Vertical Flow Performance) (3), por meio da qual pode-se relacionar possíveis vazões de óleo e pressões de fundo do poço com conjuntos prédefinidos de parâmetros operacionais (20). Essa Tabela (3) possui geralmente um formato padronizado para que possa ser acessada eletronicamente.

Devido ao comportamento não determinístico desses parâmetros operacionais (20), a vazão de produção pode ser representada por uma distribuição de frequência (4). Pode-se então comparar a vazão estimada a partir dos parâmetros operacionais (20) correntes com esta distribuição de frequência

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7/10 (4), a fim de estabelecer um critério (7) para avaliar se essa vazão estimada é admissível para aquela situação especifica.

Contudo, para determinar a distribuição de frequência da vazão (4), seria necessário executar o simulador de fluxo (2) sucessivas vezes. Em cada execução, os valores de entrada das variáveis de poço e de reservatório seriam determinados aleatoriamente (30) dentro de suas respectivas distribuições de frequência (4), e o valor da vazão encontrada seria armazenado para posterior levantamento da sua distribuição (4). Esse processo é bastante demorado, já que cada execução do simulador de fluxo (2) exigiria a entrada dos dados manualmente. É evidente que para um número grande de simulações esse procedimento torna-se inviável.

Para contornar essa dificuldade, lança-se mão de um recurso disponível nos simuladores de fluxo, que é a geração de uma matriz de valores de pressão de fundo do poço. Sabe-se que, num sistema, para o escoamento a uma determinada vazão, há uma pressão de fundo requerida associada. Esta matriz combina, para um conjunto de vazões pré-definidas, as pressões de fundo do poço em função da variação dos demais parâmetros.

Assim, como é possível observar, para m combinações de k parâmetros têm-se n vazões correspondentes, que resulta uma matriz de m versus n valores de pressão de fundo. Então, para a determinação da vazão associada a determinado estado, basta buscar na matriz gerada qual a vazão e pressão de fundo que simultaneamente compõe esse estado e atendem ao modelo matemático de reservatório. Entretanto, dificilmente esses valores são encontrados diretamente na matriz obtida, o que leva à necessidade de inúmeras interpolações algébricas entre os possíveis valores que melhor satisfazem à questão.

Para eliminar a necessidade destas interpolações algébricas, aplica-se a simulação de Monte Carlo (40), de forma a gerar aleatoriamente (30) valores de parâmetros de poço e reservatório, dentro de suas respectivas distribuições de frequência.

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A cada combinação gerada aleatoriamente, obtemos uma pressão de fundo e vazão correspondente. Assim, para um conjunto de m combinações, teremos um conjunto de n vazões. A distribuição de frequência da vazão (4) é levantada a partir desse conjunto e pode ser lançada em gráfico.

Conhecendo-se os parâmetros operacionais (20) correntes de um poço, podemos calcular sua vazão (5) estimada, usando o mesmo procedimento acima descrito, porém usando dados obtidos no estudo do reservatório, a saber: o índice de produtividade (IP) e a pressão estática do reservatório (Pe). Comparando os dois gráficos obtidos, identifica-se a vazão (6) corrente no contexto da distribuição de frequência (4) da pressão do poço (Figura 3). Com base nesse exame, é possível avaliar se esta vazão é admissível e estabelecer o ponto ideal para operação, ou seja, se os valores não estão nos extremos da distribuição (4). Sendo admissível, assume-se que o modelo de comportamento estabelecido está adequado (8). Caso contrário (9) é necessário verificar que parâmetros operacionais (20) estariam promovendo essa alteração e levando o valor da vazão para essa condição identificada. Nesse momento aplica-se o Controle Estatístico de Processos (CEP) (50). Como cada parâmetro operacional (20) tem o seu controle configurado e atualizado para eventuais desvios, é possível verificar quais variáveis são responsáveis por essa condição da vazão. Considera-se aceitável uma variação de aproximadamente três vezes o desvio padrão (11), para maior ou para menor.

A aquisição dos parâmetros e os cálculos relevantes são efetuados por um programa de computador (software) dedicado. O programa permite a geração e visualização de alarmes, caso sejam identificados desvios dos valores esperados para os parâmetros de interesse relacionados à produção de óleo.

O CEP (50) permite identificar alterações de curto prazo nos parâmetros operacionais (20). Porém, nota-se que o comportamento dos parâmetros dos poços de petróleo muda, em médio prazo, como exemplo podem ser citados: o índice de produtividade e a pressão do reservatório. Por esta razão, é necessário atualizar periodicamente a modelagem dos poços no simulador de fluxo (2).

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Uma vez identificado que nenhum dos parâmetros (20) foi responsável pela mudança de comportamento do poço, conclui-se que o modelo utilizado não mais reflete a realidade. Será preciso adotar um novo modelo que seja adequado à situação atual. Para tanto, isto demanda a realização de novos Testes de Produção (TP) (1).

A Figura 4 ilustra as alterações sofridas por uma variável ao longo de certo período de tempo, no caso o percentual de água e sedimentos (BSW) de um poço qualquer.

A análise do CEP (50), juntamente com a SMC (40), permite identificar os momentos apropriados para a realização desses Testes de Produção (1). que caracteriza a necessidade de realização de um Teste de Produção (1) é a ocorrência simultânea de três fatores:

- ausência de causas externas;

- vazão calculada para o poço localizada nos extremos da distribuição de frequência; e

- parâmetros operacionais (20) fora das suas respectivas faixas de variação natural (9).

O TP (1) tem duas finalidades: trazer informações para corrigir o modelo do simulador de fluxo (2), com consequente revisão das Tabelas para o SMC (40); e, revisar as faixas de variação dos parâmetros operacionais (20) no CEP (50).

Resumidamente, conforme mostrado no fluxograma da Figura 5, o método para monitoramento da produção de um conjunto de poços de petróleo, objeto da presente invenção, compreende as seguintes etapas:

- efetuar um teste de produção (1) em um poço ou conjunto de poços, para obter os parâmetros operacionais (20) do poço, tais como, pressões (a montante ou na superfície), temperaturas, RGO, BSW, vazão de injeção de gás, índice de produtividade, pressão estática do reservatório, entre outros;

- proceder à modelagem do poço empregando um simulador de fluxo (2);

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- gerar uma matriz, empregando um simulador de fluxo (2), correlacionando um conjunto de valores pré-definidos de vazões com um conjunto de pressões de fundo de poço que lhes são correspondentes, em função dos parâmetros operacionais (20) obtidos no teste de produção (1);

- levantar a faixa de valores esperada para um dado parâmetro selecionado, e comparar o seu valor calculado ou obtido em campo a partir de testes de produção (1), com a faixa de valores esperada, gerando sua curva de distribuição de frequência (4);

- verificar, empregando software dedicado, se o comportamento do poço é o esperado e se ocorre alguma anomalia (7) em sua operação, empregando, se necessário, interpolações para encontrar o valor corrente;

- efetuar as possíveis correções (10) dos parâmetros operacionais (20) em não conformidade; ou

- atualizar o modelo do simulador de fluxo (2), se for o caso.

Torna-se evidente para um especialista na matéria o potencial de aplicação da ferramenta que aqui foi descrita. Portanto, quaisquer adequações a situações especificas com base nos conceitos apresentados estarão cobertas pelo escopo da presente invenção

Claims (6)

1. REIVINDICAÇÕES

   1- MÉTODO DE MONITORAMENTO ESTATÍSTICO DA PRODUÇÃO DE UM POÇO DE PETRÓLEO, caracterizado por compreender as seguintes etapas:

   - efetuar um teste de produção (1) em um poço ou conjunto de poços, para obter os parâmetros operacionais (20) do poço, tais como, pressões (a montante ou na superfície), temperaturas, RGO, BSW, vazão de injeção de gás, índice de produtividade, pressão estática do reservatório, entre outros;

   - proceder modelagem do poço empregando um simulador de fluxo (2);

   - gerar uma matriz, empregando um simulador de fluxo (2), correlacionando um conjunto de valores pré-definidos de vazões com um conjunto de pressões de fundo de poço que lhes são correspondentes, em função dos parâmetros operacionais (20) obtidos no teste de produção;

   - levantar a faixa de valores esperada para um dado parâmetro selecionado, e comparar o seu valor calculado ou obtido em campo a partir de testes de produção (1), com a faixa de valores esperada, gerando sua curva de distribuição de frequência (4);

   - verificar, empregando software dedicado, se o comportamento do poço é o esperado e se ocorre alguma anomalia (7) em sua operação, empregando, se necessário, interpolações para encontrar o valor corrente;

   - efetuar as possíveis correções (10) dos parâmetros operacionais (20) em não conformidade; ou

   - atualizar o modelo do simulador de fluxo (2), se for o caso.
2. 2- MÉTODO DE MONITORAMENTO ESTATÍSTICO DA PRODUÇÃO DE UM POÇO DE PETRÓLEO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por o levantamento da distribuição de frequência (4) de um determinado parâmetro e a caracterização do comportamento da vazão de produção de

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   2/2 óleo de cada poço poder ser obtido por meio da Simulação de Monte Carlo (SMC) (40).
3. 3- MÉTODO DE MONITORAMENTO ESTATÍSTICO DA PRODUÇÃO DE UM POÇO DE PETRÓLEO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por identificar os desvios no processo produtivo pela aplicação do Controle Estatístico de Processos (CEP) (50).
4. 4- MÉTODO DE MONITORAMENTO ESTATÍSTICO DA PRODUÇÃO DE UM POÇO DE PETRÓLEO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por um programa de computador (software) dedicado efetuar a aquisição dos parâmetros e os cálculos relevantes, combinado com o uso dos simuladores, para originar uma matriz que permite levantar a faixa de valores esperada para um dado parâmetro selecionado.
5. 5- MÉTODO DE MONITORAMENTO ESTATÍSTICO DA PRODUÇÃO DE UM POÇO DE PETRÓLEO, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado por o programa de computador gerar alarmes, caso sejam identificados desvios dos valores esperados dos parâmetros de interesse relacionados à produção de óleo.
6. 6- MÉTODO DE MONITORAMENTO ESTATÍSTICO DA PRODUÇÃO DE UM POÇO DE PETRÓLEO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por efetuar o monitoramento dos poços em tempo real.