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Orientador: Denis J. Schiozer Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica, Instituto de Geociencias Resumo: Na análise de decisão aplicada ao desenvolvimento de campos de petróleo deve ser levado em consideração o risco associado a vários tipos de incertezas. Na transição entre as fases de avaliação e desenvolvimento, a importância do risco associado ao fator de recuperação cresce significativamente. O processo é complexo devido a: (1) altos investimentos, (2) grande número de variáveis incertas, e (3) forte dependência dos resultados com a defmição da estratégia de produção. Esta complexidade, em muitos casos, causa dificuldades na utilização de técnicas confiáveis para avaliar o risco corretamente ou demanda excessivo esforço computacional. Por isso, metodologias para quantificar o impacto de incertezas não estão bem defmidas devido à necessidade de simplificações no processo e a falta de conhecimento do impacto dessas simplificações. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é definir uma metodologia através de um estudo detalhado do processo de análise de risco na fase de desenvolvimento através da quantificação de técnicas de simplificação para acelerar o processo sem perda significativa de precisão, destacando: tratamento de atributos, combinação gradativa, agregação de atributos e uso de modelos representativos para integrar efeito de diferentes tipos de incerteza com a defmição de estratégia de produção. A metodologia tem o objetivo de dar suporte as decisões com maior confiabilidade, mostrando os pontos críticos do processo e quantificando o impacto de simplificações que podem ser feitas de maneira a tornar o processo padronizado e de fácil utilização. Os resultados de dois casos estudados mostram que os critérios adotados são bons indicativos da viabilidade da metodologia, melhorando o desempenho e confiabilidade da análise de risco Abstract: Decision ana1ysis applied to the development phase of petroleum field must take into account the risk associated to several types of uncertainties. In the transition of the appraisal to the development phase, the importance ofrisk associated to the recovery factor may increase significantly. The process is complex due to (I) high investments (2) large number ofuncertain variables (3) strong dependence ofthe results with the production strategy definition. This complexity may, in several cases, cause difficulties to establish reliable techniques to assess risk correctly or it demands great computational effort. Therefore, methodologies to quantify the impact of uncertainties are still not well established because simplifications are necessary and the impact of such simplifications is not well known. Therefore, the objective of this work is to define a methodology based on a detailed study of the risk analysis applied to the development phase using simplifications techniques to speed up the process without significant loss of precision, with emphasis to: treatment of attributes, gradual combination, aggregation of attributes, use of representative models to integra te different type of uncertainties and production strategy definition. This study has the objective to make decision process more reliability, showing the critical points of the process and quantifying the simplifications that can be assumed in order to make the process standard and easy to be applied. The results of two selected examples show that the criteria adopted are good indicators of the viability ofthe methodology, improving the performance and reliability ofthe risk analysis processo Doutorado Reservatórios e Gestão Doutor em Ciências e Engenharia de Petróleo

Orientadores: Denis José Schiozer, Célio Maschio Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica Resumo: A simulação numérica de reservatórios é importante na gestão e desenvolvimento de campos de petróleo. Devido à dificuldade de caracterização e representação das propriedades dos reservatórios existem muitas incertezas no processo, que fazem com que os modelos criados possam não ser inicialmente representativos do campo. A assimilação de dados é um processo iterativo que integra dados dinâmicos para calibrar os modelos, minimizando a diferença entre o dado de histórico e o dado simulado, auxiliando no processo de redução de incertezas e aumentando a confiabilidade dos modelos usados na previsão de produção com o objetivo de melhorar o processo de tomada de decisão. Um dos principais desafios atuais deste tipo de processo é o tratamento das propriedades petrofísicas localmente mantendo a consistência geológica. Para viabilizar este tratamento, muitas vezes são feitas simplificações que tornam os modelos inconsistentes com a caracterização geológica. Desta forma, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma metodologia de assimilação de dados de produção, que considere tanto as incertezas nas propriedades petrofísicas do modelo distribuídas espacialmente como incerteza nos atributos escalares, integrando a modelagem geoestatística no processo para que os modelos calibrados sejam geologicamente consistentes. A distribuição e perturbação das propriedades contínuas são realizadas com a Co-Simulação Sequencial Gaussiana (Co-SGS) e, as propriedades categóricas, distribuição das fácies, é realizada usando a Simulação Sequencial da Indicatriz (SIS) e a perturbação usa o Método de Perturbação de Probabilidades (PPM). Os métodos de perturbação de imagens (Co-SGS e o PPM) usam apenas uma imagem para ajustar dados dinâmicos, fazendo com que a resposta fique influenciada pela escolha da imagem, que pode não ser representativa do reservatório. Com o objetivo de minimizar o impacto da escolha da imagem, foi proposta uma adaptação da Co-SGS e do PPM para que um conjunto de imagens por região seja utilizado na construção da informação secundária que condicionará as novas realizações geoestatísticas, aumentando a variabilidade dos modelos calibrados e minimizando o risco de convergência para um mínimo local. A metodologia proposta permite, por meio de modificações regionais controladas, realizar ajustes locais (por poços), minimizando o impacto em poços adjacentes. Uma análise de sensibilidade foi desenvolvida com o objetivo de auxiliar a perturbação das imagens, identificando a correlação entre a caracterização petrofísica local e os dados dinâmicos de cada poço. A metodologia foi aplicada ao benchmark UNISIM-I-H, que contém 14 poços produtores, 11 poços injetores e um histórico de 4018 dias (11 anos) e cuja construção foi baseada no Campo de Namorado da Bacia de Campos. Os resultados obtidos mostram que a metodologia permite obter um conjunto de modelos calibrados respeitando as premissas previamente assumidas na caracterização geológica e petrofísica. A principal contribuição do presente trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia de assimilação de dados de produção que permita lidar com diferentes incertezas, incluindo a caracterização petrofísica, mantendo a consistência geológica dos modelos calibrados. A metodologia permite um ajuste local aumentando a velocidade de convergência e diminuindo a probabilidade de desajuste durante o processo iterativo. Foi proposta a utilização de múltiplas imagens para diminuir o peso da influência da escolha das imagens e aumentar a variabilidade dos modelos calibrados e diminuindo a probabilidade de convergência para um conjunto de soluções parecidas Abstract: Reservoir simulation is important in the development and management of oil fields. Due to the difficulty to characterize and represent reservoir properties, there are many uncertainties in the process, resulting in models that may not be representative of the field. Data assimilation is an iterative process that integrates dynamic data to calibrate the models, minimizing the difference between simulated and history data, assisting uncertainty reduction process and increasing the reliability of the models used in production forecast with the objective of improving the decision making. One of the main challenges of this process is the uncertainty reduction of petrophysical properties is to local perturb while guaranteeing geological consistency. Simplifications are often made that make the models not consistent with the geological characterization. The focus of this work is to develop a data assimilation methodology, which considers both the uncertainties in the spatially distributed model properties and uncertainty in scalar attributes, integrating geostatistical modeling into the process to guarantee that the calibrated models are geologically consistent. The spatial distribution and perturbation of the continuous properties is done with the Sequential Gaussian Co-Simulation (Co-SGS) while for the categorical properties (facies), the Sequential Indicator Simulation (SIS) is used to do simulate de petrophysical properties while the Probability Perturbation Method (PPM) is used to perturb the facies distribution. The image perturbation methods (Co-SGS and PPM) use a single reservoir image as reference to match the dynamic data. This image, which may not be representative of the reservoir model, will influence a posteriori reservoir models. With the purpose of minimizing the impact of the chosen image, an improvement to the usual Co-SGS and PPM was proposed so that a set of images is used to build the secondary information that will condition the new models, increasing calibrated models¿ variability and minimizing the risk of converging to a local minimum. The proposed methodology allows a local perturbation of petrophysical properties, so that the history matching of a single well does not affect the adjacent wells. We developed a sensitivity analysis to help the process by identifying the correlation between the local petrophysical characterization and the dynamic data from each well. The methodology was applied to the benchmark UNISIM-I-H, which has 14 producers, 11 injectors and a total of 4018 days (11 years) of history data, which the building was based on the Namorado field in the Campos Basin. Results show that the proposed methodology allows the calibration of the models by reducing the uncertainty of both petrophysical and scalar attributes, guaranteeing that the geological and petrophysical characterization premises are guaranteed. The main contribution of the present work is the development of a data assimilation methodology that allows to deal with different uncertainties, including the petrophysical characterization, guaranteeing the geological consistency of the calibrated models. The methodology allows a local perturbation, increasing the speed of convergence and decreasing the probability of mismatch during the iterative process. It was proposed the use of multiple images to reduce the influence of the chosen image, increase the variability of the calibrated models and decrease the probability of convergence for a set of similar solutions Doutorado Reservatórios e Gestão Doutor em Ciências e Engenharia de Petróleo CNPQ 146671/2014-7

Orientador: Denis José Schiozer Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica e Instituto de Geociências Resumo: No início do desenvolvimento do campo, muitas dúvidas sobre o modelo estrutural do reservatório ainda persistem, sendo necessária a mitigação desta e do risco antes da proposição do plano final de desenvolvimento do campo. A mitigação das incertezas e riscos pode ser feita de duas maneiras: através de informações adicionais e flexibilidade operacional, porém ambas possuem limitações. As informações possuem valor dentro de um projeto até o ponto onde as vantagens obtidas pelas informações ao projeto não compensam o seu custo de aquisição. A flexibilidade pode ser impraticável pela impossibilidade de alterações práticas nas estratégias ou nas facilidades, quando essas já estão em operação. O valor da informação (VDI) e flexibilização (VDF) são recursos capazes de quantificar a relevância das informações e flexibilizações para reduzir o risco do projeto, como demonstrado pela metodologia proposta por Xavier (2004). No entanto, essa metodologia considera estratégias fixas de produção e um elevado número de poços secos nos casos sem informação, que impactam sensivelmente o valor da informação, superestimando-o. Desta forma, o objetivo deste trabalho é aprimorar a metodologia de quantificação do VDI, com a implementação de um processo automatizado assistido de seleção e otimização de estratégia, incorporando flexibilidade operacional ao projeto, através da redução do número de poços secos e dimensionamento mais preciso de estratégias de produção e facilidades. A metodologia é aplicada em dois casos: o primeiro caso onde o único atributo incerto é o modelo estrutural, voltado para validar a metodologia automatizada de otimização e seleção da estratégia de produção; o segundo exemplo possui quatro atributos incertos e a metodologia foi aplicada de forma completa. Os resultados indicam que na fase inicial do desenvolvimento, o dimensionamento mais apurado das estratégias e facilidades de produção possui impacto direto no valor monetário esperado do projeto, que se reflete no VDI e na análise de risco, o que aumenta a precisão e valor destas ferramentas em projetos com alto grau de incertezas associadas Abstract: At the beginning of field development, many questions regarding the reservoir structural model still remain and it is necessary to mitigate this uncertainty and associated risk before the final field development plan proposition. Mitigation of risks and uncertainties can be done in two ways: through additional information acquisition and operational flexibility, but both have limitations. Information has value within a project up to the point where the benefits obtained do not outweigh its acquisition cost. Flexibility may be not viable due to the impossibility of practical changes in the production strategies or in the facilities when these are already in operation. The value of information (VOl) and value of flexibility (VOF) are resources capable of quantifying the relevance of information and flexibilities in reducing project risk, as demonstrated by the methodology proposed by Xavier (2004). However, this methodology considers fixed production strategies and a high number of dry wells, which significantly impact the value of information, overestimating it. Thus, the objective of this project is to improve this methodology through the implementation of an assisted automated process for strategy selection and optimization, incorporating operational flexibility to the project by reducing the number of dry wells and through a more accurate dimensioning of the production strategies and facilities. The methodology is applied to two cases: the first, where the only uncertain attribute is the structural model, aimed the validation of the automated methodology; the second case has four uncertain attributes and the methodology was applied in a more complete way. The results indicate that, in the initial phase of development, the more accurate design of the production strategies and facilities has a direct impact on the expected monetary value of the project, which is reflected in the VOl and in the risk analysis, increasing the accuracy and the value of these tools in projects with a high degree of associated uncertainty Mestrado Reservatórios e Gestão Mestre em Ciências e Engenharia de Petróleo

Orientador: Denis José Schiozer Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica Resumo: O gerenciamento de dados durante a análise de decisão no desenvolvimento de campos de petróleo tem um papel significativo na melhoria da interpretação das características do reservatório. Portanto, nos últimos anos, diferentes análises têm sido amplamente aplicadas em diferentes etapas, desde a caracterização, simulação, redução de incertezas e otimização de reservatórios até a análise de decisão. Além disso, a definição de uma estratégia de produção eficiente e confiável requer a consideração de diferentes incertezas do reservatório, econômicas e operacionais. Embora seja ideal gerar realizações com todas as combinações possíveis de incertezas, isto pode resultar em centenas ou milhares de realizações independentes, o que exigiria um tempo extremamente elevado para analisar dos resultados. Portanto, a seleção de um subconjunto de modelos, modelos representativos (RMs), do conjunto completo, considerando o espaço de incertezas de todo o conjunto, geralmente é essencial para reduzir o esforço computacional e acelerar a análise. Neste trabalho, inicialmente foi desenvolvido um fluxo de trabalho, incluindo Hierarchical Cluster Analysis (HCA), modelagem geoestatística e quantificação de incertezas para identificar unidades de fluxo e gerar modelos de reservatório para fins de simulação. A seguir, apresentamos uma solução, com base em uma abordagem estatística integrada e incertezas geológicas, para selecionar RMs do conjunto total de modelos 3D baseado em unidades de fluxo (FUs). O método proposto incluiu uma combinação de escala multidimensional e análise de cluster (IMC). Posteriormente, geramos um novo fluxo de trabalho para selecionar um subconjunto de modelos de reservatório combinando clusterização à distância e assimilação de dados sob todos os tipos de incertezas voltadas para o desenvolvimento e gerenciamento de campo. Finalmente, buscamos comparar duas técnicas de redução de cenários com foco no desenvolvimento do campo: (1) técnica de clusterização baseada na distância entre propriedades com coeficiente de correspondência simples (DCSMC) como um método de redução de cenários com foco nas propriedades estáticas; e (2) técnica RMFinder como método de redução de cenários com foco nas propriedades dinâmicas. Finalmente, foi gerada uma nova estrutura robusta de posicionamento de poço usando os RMs obtidos a partir da integração do método DCMC e da ferramenta RMFinder. As metodologias e fluxos de trabalho aplicados para identificar a unidade de fluxo, caracterizar o reservatório, quantificar a incerteza, e selecionar modelos representativos e foram testadas e avaliadas no caso benchmark UNISIM-II-D, considerando diferentes tipos de incertezas e heterogeneidades do reservatório Abstract: Data management is critical in decision analysis for the development of petroleum fields and has significant roles in improving the interpretive ability of reservoir features. Hence, in recent years, it has been widely applied in different phases of reservoir characterization, simulation and management, where a fundamental part is to include subsurface uncertainties. Although it is ideal to generate realizations with all the possible combinations of uncertainties, this can result in hundreds or thousands of independent realizations, which would be extremely time-consuming to analyze the results. Therefore, selecting a subset of models, representative models (RMs), from the full-set showing the uncertainty space of the full ensemble is often essential to reduce the CPU effort and accelerate the analysis. In this work, we first developed a workflow including Hierarchical Cluster Analysis (HCA), geostatistical modeling and uncertainty quantification to identify flow units (FUs) and to generate models for simulation purposes. We also presented a solution, based on an integrated statistical approach and geological uncertainties, to select RMs from the 3D FU models. The proposed method including the integration of multi-dimensional scaling and cluster analysis (IMC). Subsequently, we generated a new workflow to select a subset of reservoir models combining distance-based clustering and data assimilation under all types of uncertainties aimed at the field development and management. Next, two scenario reduction techniques were compared focusing on field development purposes: (1) Distance-based Clustering with Simple Matching Coefficient (DCSMC) as a method of scenario reduction using static features; and (2) RMFinder method as a method of scenario reduction using dynamic features. Finally, we generated a novel robust well placement framework using the obtained RMs from the integration of the DCMC method and RMFinder method. The applied methodologies and workflows to identify flow unit, characterize reservoir, quantify uncertainty, and select representative models were tested and evaluated in a synthetic benchmark case named UNISIM-II-D considering different uncertainty types and reservoir heterogeneity Doutorado Reservatórios e Gestão Doutor em Engenharia Mecânica Funcamp

Orientador: Denis José Schiozer Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica Resumo: A injeção de polímeros é um método químico de recuperação avançada no qual se adiciona polímeros à água de injeção, aumentando sua viscosidade e, consequentemente, diminuindo a razão de mobilidade água-óleo, resultando em uma melhor eficiência de varrido. A avaliação da utilização deste método no desenvolvimento de campos de petróleo e a comparação com outros métodos são complexas e, muitas vezes, é feita de forma simplificada levando a possíveis decisões sub-ótimas. Assim, o objetivo deste trabalho é a aplicação de uma metodologia completa de análise de decisão de forma a se avaliar a viabilidade da aplicação da injeção de polímeros em um campo de óleo pesado através de comparações com injeção de água. A metodologia inclui a otimização de um caso base, geração de cenários incertos, seleção de modelos representativos, seleção da estratégia de produção de cada modelo representativo, combinação das estratégias nos cenários incertos, análise risco-retorno e geração de curvas de risco. Especial atenção é dada às variáveis de projeto e de controle na escolha da estratégia adequada para cada modelo e para o campo. A metodologia fornece ferramentas para o tomador de decisão escolher a melhor dentre diversas opções de projeto possíveis de acordo com seu perfil de risco e é flexível para ser aplicada em diferentes estágios de desenvolvimento do campo ou para ser aplicada com outros métodos de recuperação. Os resultados mostram que comparações simplificadas entre os dois métodos de recuperação, apenas trocando-se o fluido de injeção, podem levar a decisões equivocadas. Para obter as vantagens dos custos adicionais de polímeros, é preciso um planejamento prévio, através de uma análise detalhada com procedimentos que contemplem diversas etapas, de forma que as comparações possam ser feitas de forma adequada e minimizando a possibilidade de serem tomadas decisões equivocadas, escolhendo-se, portanto, uma estratégia mais adequada ao tipo de fluido injetado Abstract: Polymer flooding is a chemical enhanced oil recovery method in which polymers are added to the injection water, increasing its viscosity and decreasing the water-oil mobility ratio, improving sweep efficiency. The evaluation of this method in oil fields development the comparison with other methods are complex and is done often in simplified form, leading to possible sub-optimal decisions. The objective of this work is the application of a complete methodology of decision analysis in order to assess the feasibility of applying the polymer injection in a heavy oil field by comparison with water injection. The methodology includes the optimization of a base case, generation of uncertain scenarios, selection of representative models, selection of production strategy for each representative model, combination of strategies in uncertain scenarios, risk-return analysis and generation of risk curves. The methodology provides tools for the decision maker to choose the best of several possible project options according to his risk profile, and it is flexible to be applied in different field development stages or with other recovery mechanisms. The results show that simplified comparisons between these two recovery methods, only by exchanging the fluid injection, may lead to wrong decisions, and to obtain the advantages of additional polymers costs, pre-planning is needed through detailed analysis procedures that include several stages, so that comparisons can be made properly, minimizing the possibility of taking wrong decisions and hence choosing an adequate strategy to the type of injected fluid Doutorado Reservatórios e Gestão Doutor em Ciências e Engenharia de Petróleo

Orientador: Denis José Schiozer Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica Resumo: A indústria de petróleo possui uma forte demanda por modelos confiáveis de reservatório que sejam capazes de estimar o volume a ser recuperado ao longo das atividades planejadas para o campo. Dados de produção medidos nos poços são usados na calibração do modelo dinâmico do reservatório. Diferentemente da abordagem determinística desenvolvida originalmente, que busca um único modelo que melhor se ajuste aos dados, na abordagem probabilística, este processo de calibração (ajuste de histórico) busca um conjunto de modelos definido por um intervalo de propriedades incertas do reservatório. Atualmente já existe um consenso na indústria sobre a vantagem da aplicação do processo de ajuste de histórico probabilístico. Diversos trabalhos recentes têm demonstrado a importância de conduzir este processo tratando os dados de diferentes poços e naturezas em funções-objetivo separadas. Em relação à abordagem tradicional que combina os dados em uma única função, a abordagem multiobjetivos é capaz de produzir modelos mais consistentes. Este trabalho desenvolve uma metodologia para ajuste de histórico probabilístico multiobjetivos através da proposição de indicadores para sistematizar a análise e a modificação das propriedades do modelo de reservatório. É utilizada, como base, uma metodologia já existente que emprega o AQNS (Afastamento Quadrático Normalizado com Sinal) como métrica para cálculo da função-objetivo referente a cada dado de histórico e um método estatístico para combinação das incertezas e geração de um conjunto de modelos, os quais são simulados. São desenvolvidos indicadores para a análise de influência das incertezas e para a análise e priorização das funções-objetivo. Eles permitem conduzir o processo por etapas, de uma análise mais global das funções até mais local das mesmas, e buscam identificar o tipo de alteração nas propriedades do modelo. A metodologia foi aplicada ao UNISIM-I-H, um modelo de média complexidade em uma etapa de pós-desenvolvimento do campo, com o objetivo de avaliar os indicadores desenvolvidos. Os indicadores demonstraram sucesso na modificação sistemática das propriedades do modelo. Os indicadores de análise de influência dos atributos incertos evidenciaram necessidade de redução de incerteza dos atributos na etapa de análise mais global das funções e de recaracterização das imagens geoestatísticas na etapa de análise mais local. Ao longo do processo, eles indicaram melhora no ajuste das funções e redução da influência dos atributos nas mesmas. Ao final do processo, os indicadores de análise de influência demonstraram a importância de tratar, desde o início, as propriedades incertas com possível influência cruzada com as demais. O índice total, indicador para análise e priorização das funções, demonstrou sucesso na representação da quantidade de modelos por qualidade de ajuste e facilitou a apresentação gráfica da distribuição de afastamentos do conjunto de modelos Abstract: There is a high demand from the petroleum industry for reliable reservoir models that are able to estimate the hydrocarbon volume to be recovered during the planned activities for the field. Production data measured at the wells are applied on the calibration of the dynamic model. Differently from the deterministic approach, which was originally developed and seeks one unique model that better matches the data, in the probabilistic approach, this process of calibration (history matching) seeks a set of models defined by an interval of uncertain properties. Nowadays there is a consensus in the industry for the advantageous application of the probabilistic approach. Many recent works have demonstrated the importance of carrying out this process by dealing with the data from different wells and different types in separate objective functions. In relation to the traditional approach that considers the different data in a unique objective function, the multiobjective approach can provide models that are more consistent. This work develops a probabilistic and multiobjective history matching methodology by proposing indicators to systematize the process of analysis and modification of the model properties. It uses, as a basis, a methodology previously developed that applies the NQDS as objective function for each history data and a statistical method to combine the uncertainties and generate a set of models, which are simulated. The developed indicators in this work aims at analyzing the uncertainty influence on the objective functions and analyzing and prioritizing the functions. They make possible the application of the process in stages, from a global until a local analysis of the objective functions, and aims at identifying type of modification on the model properties. The methodology was applied to UNISIM-I-H, which is a model of medium complexity in a post-development phase of the field, in order to evaluate the developed indicators. The indicators demonstrated to be successful on systematically modifying the model properties. The indicators for analysis of influence of uncertain attributes evidenced need for uncertainty reduction on the attributes during the stage of global analysis of the functions and recharacterization of geostatistical images during the stage of local analysis. They indicated improvement on the history matching quality of the functions and reduction of influence of the attributes along the process. At the end of the process, the indicators for analysis of influence demonstrated the importance of considering, since the beginning, the uncertain properties that potentially present cross influence with other properties. The total index, indicator for analysis and prioritization of the objective functions, was successful on representing the distribution of models by history matching quality and made easier the visual representation of the distribution of deviations for the set of models Mestrado Reservatórios e Gestão Mestre em Ciências e Engenharia de Petróleo

Orientador: Denis José Schiozer Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica e Instituto de Geociências Resumo: A produção de hidrocarbonetos é um negócio que envolve muitos riscos. As incertezas inerentes à produção estão relacionadas às incertezas no estado físico do reservatório e variáveis externas. A incerteza do reservatório pode ser reduzida conforme dados de produção e dinâmicos são adquiridos. A sísmica 4D (S4D) tem sido utilizada na indústria de petróleo, pois a integração de informação geofísica e de engenharia aumenta a capacidade preditiva da simulação de reservatórios. Entretanto, há questões técnicas que devem ser avaliadas antes de se iniciar um projeto de S4D. Vários estudos geofísicos usam o conceito de chance de sucesso para identificar os casos favoráveis onde são avaliados o levantamento sísmico e a magnitude das mudanças sísmicas. Porém, do ponto de vista de engenharia é importante avaliar o impacto da nova informação na operação do campo e o consequente benefício financeiro. A estimativa da chance de sucesso de um projeto de S4D é um desafio. Portanto, este trabalho apresenta uma metodologia que estima a chance de sucesso sob a perspectiva da engenharia de reservatórios. A metodologia foi desenvolvida em três fases. A primeira fase mostra que o erro de saturação de água pode ser utilizado para medir a melhora no entendimento da movimentação de fluidos no reservatório devido à aquisição da S4D. Além disso, mostra que o momento em que a sísmica 4D é adquirida impacta no valor da informação. Na segunda fase a metodologia para determinar o melhor momento para a aquisição da S4D é apresentada. O melhor momento é determinado avaliando o tempo para a chegada de água nos poços e as curvas de erro de saturação. Por fim, a metodologia para a estimativa da chance de sucesso é apresentada. A metodologia é um processo iterativo simples. A metodologia é composta por seis etapas, no qual algumas são bem estabelecidas na literatura. A tese incorpora a data que aquisição da sísmica 4D no processo e avalia a chance de sucesso por meio da variação do beneficio econômico ocasionado pelas incertezas do reservatório. A metodologia foi aplicada para um caso sintético para ilustrar o procedimento do cálculo do valor da informação e da probabilidade de sucesso Abstract: Production of hydrocarbons is a high-risk business. The uncertainties inherent to production are related to the uncertainties in the physical state of the reservoir and external variables. Reservoir uncertainty can be reduced as new production and dynamic data become available. 4D seismic technology has been used in the petroleum industry because the integration of geophysics and engineering information increases the predictive capability of reservoir simulations. However, there are technical issues to be addressed before starting a 4D seismic project. Several geophysical studies use the chance of success concept to identify the favorable cases; evaluating the seismic survey and the magnitude of seismic changes. From the engineering point of view, it is important to evaluate the impact of new information on field operations and the consequent monetary benefit. The estimation of 4D seismic data chance of success before its acquisition is a challenge. Therefore, the thesis presents a methodology to estimate the chance of success of a 4D seismic project from the reservoir engineering perspective. The methodology was developed in three phases. The first phase shows that water saturation error can measure the improvement on the fluid behavior understanding due to 4D seismic data. Moreover, it shows that the time for 4D seismic data acquisition affects its value. The second phase presents the methodology to estimate the best time to acquire 4D seismic data. The best time estimation is determined by evaluating time for water breakthrough and the water saturation error curves. Finally, the chance of success methodology is presented. The methodology is simple and an iterative process. It is divided in six steps, in which some of them are well established in the literature. The thesis incorporates the date of 4D seismic data acquisition in the process and assesses the chance of success through the variation in the economic benefit caused by the reservoir uncertainties. The methodology was applied to a synthetic reservoir model, showing a procedure to estimate the expected value of information and the probability of success Doutorado Reservatórios e Gestão Doutora em Ciências e Engenharia de Petróleo

Orientador: Denis José Schiozer Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica e Instituto de Geociências Resumo: O sucesso econômico de projetos e o desenvolvimento de campos de petróleo dependem não só de atributos de reservatório como também de estratégias de produção. Em reservatórios naturalmente fraturados uma combinação de atributos como: conectividade de fraturas alta, influxo de aquífero forte e molhabilidade variável com parâmetros de projetos como injeção de água, podem resultar na chegada antecipada de água e até mesmo no fracasso do projeto. Os atributos de reservatórios geralmente não são conhecidos no momento da elaboração dos projetos quando a maior parte do investimento é efetuada; para campos marítimos, há ainda pouca flexibilidade para mudanças ao longo do tempo. A avaliação do risco envolvido então se torna muito importante. O resultado de projetos com reservatórios naturalmente fraturados depende muito da estratégia de produção, principalmente do número e da localização de poços. A otimização destes parâmetros aumenta a produção de óleo e a rentabilidade dos projetos. Esta dissertação apresenta uma metodologia de seleção de estratégia de produção que incorpora a análise de risco. As incertezas de reservatório são quantificadas e são selecionados três modelos para representar a variabilidade técnica e financeira. Estes modelos são usados como apoio para a seleção de estratégias de produção sob incertezas. Para este fim, primeiro se faz uma análise de risco onde se escolhem os denominados modelos de reservatórios variados, depois se escolhe uma estratégia de produção através de um estudo comparativo com diferentes métodos de explotação e, por fim, faz-se um estudo da robustez da estratégia escolhida para cada caso através da realização de uma análise de incerteza. No estudo comparativo de estratégias de produção são avaliados os métodos de depleção, injeção de água, gás, água e gás e alternada de água e gás e cada estratégia citada acima é otimizada de maneira assistida. Conclui-se que o estudo atinge o objetivo principal, já que a estratégia de injeção de água e gás é escolhida como a melhor estratégia de produção através da aplicação da metodologia de análise de risco. Esta estratégia é escolhida porque tem o maior valor presente líquido, o menor risco financeiro e ainda apresenta flexibilidade de projeto Abstract: Economical results of an oilfield development depend on both reservoir attributes and strategy selection. For instance, water injection implementation in naturally fractured reservoir can result in early water production and poor economical results if this reservoir has high fracture connectivity, aquifer influx and mixed wettability. Reservoir attributes are generally unknown at the beginning of the project, when most of the investment is made. Since there is no much flexibility for changes during a life cycle of an offshore field, risk analysis is very important at this moment. Optimization of project parameters such as production strategy, well number and well location usually increase oil production and project profitability. This study presents a methodology to select the best production strategy incorporating risk analysis. Reservoir uncertainties are evaluated and all technical and financial variability are resumed in three models. This task is performed using the following steps: risk analysis where three models are selected among five hundred; production strategies comparison and finally a robust test using a complete risk analysis for all three models. The evaluations of the following production strategies are performed: depletion, water injection, gas injection, water and gas injection and water alternating gas injection. Each strategy is optimized using assisted technics and the best economical result is selected for development. This study results are successful and concludes that water and gas injection is the best strategy for this reservoir since it has the highest net present value, the lowest financial risk and adds project flexibility because it injects two different fluids Mestrado Reservatórios e Gestão Mestra em Ciências e Engenharia de Petróleo