Vinícius Ferreira Carneiro
Resumo
O modelo de pressão de poros serve de subsídio ao projeto de poço predizendo potenciais eventos de risco. Riscos como influxo de fluidos para dentro do poço acarretam em um custo elevado nos projetos exploratórios de petróleo, seja pelo tempo gasto para combatê-los, ou pela perda completa do poço. Infelizmente, em projetos exploratórios não possuímos dados suficientes nem os dados indiretos possuem boa confiabilidade, portanto, esses modelos possuem altas incertezas. O presente trabalho aplicou o método de Monte Carlo para a análise de incerteza e sensibilidade nos modelos de pressão de poros 1D, a fim de quantificar e mensurar seu impacto. Para tanto foram utilizados dados de poços da Bacia de Santos, margem sudeste brasileira. Concluímos: i) que as variáveis que mais impactam na previsão da pressão de poros da Bacia de Santos são o coeficiente de Eaton e o tempo de trânsito da curva de compactação normal; e ii) os cenários medidos mais extremos foram previstos nas simulações com 10.000 realizações.
Abstract
The pore pressure model serves as a subsidy for the well project, predicting potential risk events. Risks such as inflow of fluids into the well result in a high cost in exploratory oil projects, either due to the time spent fighting them, or the complete loss of the well. Unfortunately, in exploratory projects we do not have enough data, nor the indirect data have good reliability, therefore, these models have high uncertainties. The present work applied the Monte Carlo method for uncertainty and sensitivity analysis in 1D pore pressure models, in order to quantify and measure its impact. For this purpose, data from wells in the Santos Basin, southeastern Brazil, were used. We conclude: i) that the variables that most impact the prediction of pore pressure in the Santos Basin are the Eaton coefficient and the transit time of the normal compaction curve; and ii) the most extreme measured scenarios were predicted in the simulations with 10,000 realizations.
