MODELOS DE FLUXO FRACIONÁRIO BASEADO EM DADOS DE PRODUÇÃO DOS POÇOS PARA OTIMIZAÇÃO EM OPERAÇÕES DE INJEÇÃO DE ÁGUA
CRMP. Modelos de fluxo fracionário. Otimização. Injeção de água. Gerenciamento ótimo de reservatórios.
O presente trabalho utiliza os modelos de capacitância e resistência baseado no produtor (CRMP) e os modelos de fluxo fracionário Koval e Gentil para determinar a produção de óleo e água em reservatórios com injeção de água. Estes modelos utilizam como dados de entrada apenas o histórico das vazões dos poços. Além disso, propõe-se o modelo de fluxo fracionário Kogen, formulado como um problema não-linear restrito, cuja solução é obtida usando o algoritmo de programação quadrática sequencial (SQP). Os parâmetros dos modelos CRMP, Koval e Gentil são determinados ao solucionar-se um problema de mínimos quadrados. A performance dos modelos estudados é verificada através de um problema de otimização que visa maximizar a rentabilidade do reservatório. A função objetivo é o Valor Presente Líquido (VPL) do reservatório, e as variáveis de controle são as vazões dos poços injetores. Este problema de otimização é resolvido com o método SPQ, e o vetor gradiente é obtido utilizando o método baseado em ensembles. Para validar as estratégias propostas sãoutilizados dois modelos de reservatórios: Brush Canyon Outcrop e Brugge. Os resultados demonstram a capacidade do CRMP em prever as a produção líquida dos poços e indicar a influência dos poços injetores sobre os produtores. Além disso, eles também validam a aplicabilidade dos modelos Koval, Gentil e Kogen para estimar as vazões de óleo e água. Observa-se que o Kogen é capaz de prever com mais acurácia as vazões de óleo e água de poços com distintos níveis de corte de água, enquanto os demais modelos apresentam limitações neste sentido. Comparando o desempenho dos proxies CRMP+(modelos de fluxo fracionário) com um processo de otimização de alta fidelidade, observa-se que o CRMP+Kogen possui os melhores resultados. Para o BCO, o VPL final calculado com o proxy CRMP+Kogen é superior em 20.2% e 2.65% ao resultado obtido com Koval e Gentil, respectivamente. Este proxy também é capaz de gerar um bom ponto inicial para processos de otimização de alta fidelidade, melhorando seus resultados e diminuindo o número de execuções do simulador. A aplicabilidade dos proxies gerados para resolução de problemas de otimização é demonstrada com resultados satisfatórios para previsão da produção de óleo e água.