Davi Marubayashi Hidalgo
Título
Otimização em Malha Fechada do Desenvolvimento de Campos de Petróleo sob Incertezas Geológicas
Resumo
O objetivo deste trabalho foi analisar os ganhos econômicos, em termos de Valor Presente Lquido (VPL), dos sucessivos ajustes realizados no plano de desenvolvimento (PD) de um campo de petroleo na medida em que novas informações eram disponibilizadas pela perfuração e produção dos pocos. Para isso, a metodologia de otimização em malha fechada do desenvolvimento de campos de petroleo sob incertezas geologicas, tambem denominada de desenvolvimento de campo em malha fechada (DCMF) foi aplicada no modelo benchmark UNISIM-I, baseado no campo de Namorado, do oshore brasileiro. O DMCF utilizou ciclicamente as etapas de ajuste de historico, seleção de modelos representativos e otimização do PD no conjunto de modelos incertos, elaborados com uma quantidade de informação inicial limitada. Os dados de produção e perl de poco que alimentaram os ciclos foram obtidos no modelo de referência que reproduzia o comportamento do reservatorio real. Para aferir os ganhos, foi realizada a comparação entre a resposta do modelo de referência ao utilizar o PD gerado pela metodologia e um PD inicial. Obteve-se um aumento de 29% no VPL ao aplicar a metodologia em comparação com o PD inicial. O DCMF tambem foi capaz de melhorar a tomada de decisões por aumentar sistematicamente o VPL do conjunto de modelos incertos. Os custos computacionais envolvidos, apesar de elevados, não impuseram restrição a sua utilização. Conclui-se que a utilização do DCMF trouxe ganhos econômicos consistentes sendo, portanto, aplicavel em casos reais.
Abstract
The objective of this work was to analyze the economic gains, in terms of Net Present Value (NPV), of the successive adjustments in the development plan (DP) of an oil eld as new information was made available by drilling and production of the wells. The closed-loop optimization of the development of oil elds under geological uncertainties, also referred as Closed Loop Field Development (CLFD) was applied in the UNISIM-I benchmark model, based on the eld of Namorado, of the Brazilian oshore. The CLFD has cyclically used the steps of history matching, selection of representative models and optimization of DP in the ensemble of uncertain models, elaborated with a limited amount of initial information. Production data and well logs used in the cycles were obtained in a reference model that reproduces the behavior of the real reservoir. The comparison between the response of the reference model when using the DP generated by the methodology and an initial DP was used to compare the gains. The results showed a 29.0 % increase in NPV when applying the methodology compared to the initial PD. The CLFD was also able to improve decision making by systematically increasing the NPV of the set of uncertain models. Although the computational costs involved were high, they did not impose a restriction on the use of the methodology. The use of DCMF brought consistent
economic gains and is, therefore, applicable in real cases.