UNIVERSIDAD AUTONOMA “JUAN MISAEL SARACHO”

FACULTAD DE CIENCIAS INTEGRADAS DE VILLA MONTES

CARRERA DE INGENIERÍA DE PETRÓLEO Y GAS NATURAL

PRACTICA Nº 1

DOCENTE: ING. Gustavo Rios

MATERIA: Simulación matemática de reservorios

UNIVERSITARIO: Marcos Ríos Gallardo

VILLA MONTES- TARIJA-BOLIVIA

2015

FUNDAMENTOS CONCEPTUALES

1. Objetivos:

La simulación es la única manera para cuantificar el flujo de múltiples fases en un reservorio heterogéneo, cuando se tiene un plan de producción determinado no solo por las propiedades del reservorio, sino también por la demanda del mercado, planes de inversión y disposiciones gubernamentales.

La simulación se puede usar en todos los tamaños de reservorios, tanto para la toma de decisiones día a día así como para la planificación.

2. Incentivos para la simulación de un reservorio:

Existen métodos de análisis que complementan e incluso compiten con la simulación numérica de reservorios, como ser la prueba de pozos, observación de campo, extrapolación del rendimiento de otros reservorios.

Los incentivos del negocio para todas las aplicaciones actuales de la simulación de reservorios se encuentran dentro de las siguientes categorías:

La economía, el incentivo principal para la simulación del reservorio es el incremento de la rentabilidad mediante una mejor administración del reservorio.

Credibilidad y confiabilidad, para usar la simulación el programa debe ser matemáticamente confiable, y tener credibilidad.

Toma de decisiones, la simulación numérica es una herramienta excelente para predecir las consecuencias de las decisiones de administración del proyecto.

Negociación, aunque no es un factor determinante, la simulación se la usa extensivamente en muchas negociaciones.

Monitoreo de rendimiento, el simulador cuenta con datos geológicos y sísmicos nuevos puede servir para evaluar la calidad de la administración.

3. Ejemplos útiles de la simulación numérica de reservorios:

3.1. Simulación de procesos normales con simuladores de petróleo negro:

Son simuladores que modelan el flujo de agua, petróleo y gas, además de contabilizar la solubilidad del gas en el petróleo dependiente de la presión.

Pero no pueden modelar los cambios en la composición de petróleo o gas. Para obtener datos realistas del simulador, los datos de entrada deben ser completos y razonablemente exactos.

3.2. Aplicaciones de modelos de campo completo:

Los simuladores que modelan reservorios completos son los que tienen los mejores incentivos económicos, los mismos pueden ser aplicados a muchos tipos de estudios.

3.3. Modelos de corte transversal y cilíndricos:

Este tipo de modelo es utilizado para simular segmentos de un reservorio

3.4. Simuladores de propósito especial:

Son simuladores que se utilizan para resolver problemas más complejos que los del petróleo negro, entre estos simuladores se encuentran los utilizados para modelo composicional, termal y procesos químicos.

4. Planificación de un estudio de simulación:

Para efectuar la planificación de un estudio de simulación se deben efectuar las siguientes actividades:

4.1. Definición del problema:

El primer paso para realizar el estudio de simulación es definir el problema de rendimiento del reservorio y algún problema operativo asociado, y en base a los datos adecuados acumulados se determina los objetivos prácticos para el estudio

4.2. Revisión de los datos:

Los datos recolectados deben ser revisados y reorganizados, lo cual debería revelar brechas e inconsistencias que necesitan ser resueltas, por otro lado se debe decidir si la calidad y cantidad de datos es la suficiente para cumplir los objetivos del estudio.

4.3. Selección del enfoque de estudio:

En este paso se debe seleccionar el modelo de simulación más adecuado para resolver el problema definido.

Los factores que influyen en el enfoque de estudio son:

Disponibilidad de simuladores Tipo y número de corridas del simulador necesarias para alcanzar los

objetivos del estudio Tiempo, mano de obra y recursos financieros disponibles Cambios de programación que deben hacerse al simulador

4.4. Diseño del modelo:

El diseño de un modelo de simulación, se encuentra influenciado por varios factores, como ser los objetivos del estudio, la calidad de datos obtenidos, y restricciones de tiempo y presupuesto, además del nivel de credibilidad.

4.5. Soporte de programación:

Esta actividad consiste en confeccionar partes del programa para el problema a mano. Las modificaciones más comunes se relacionan con la administración de pozos y edición de resultados.

4.6. Ajuste histórico:

Generalmente la descripción del reservorio realizada por el modelo, se la valida corriendo el simulador con datos históricos de producción e inyección, y comparadas las presiones calculadas y movimientos de los fluidos con el comportamiento real del reservorio. Los datos que generalmente se usan en el history matching son presión de reservorio y datos de producción. Lo que normalmente se ajusta es:

Permeabilidad del reservorio Relaciones de permeabilidad/saturación relativas Tamaño del acuífero, porosidad, espesor y permeabilidad

4.7. Predicción del comportamiento y análisis de resultados:

Los tipos de prediccion de rendimiento que pueden generarse por una corrida son:

Caudales de producción de petróleo Relación agua-petróleo y relación gas-petróleo Eficiencia de recuperación por área Estimación de recuperación final Rendimiento de la presión del reservorio

La exactitud de las predicciones de rendimiento dependerá de las características del modelo, de la exactitud y cuan completa sea la descripción del reservorio.

4.8. Reportes:

El último paso en un estudio de simulación es la compaginación de resultados y conclusiones que serán plasmados en un reporte claro y conciso.

5. Conceptos de modelaje:

Para seleccionar el simulador apropiado es necesario entender algunos conceptos básicos sobre modelaje de reservorios

6. Concepto de bloques-malla e intervalos de tiempo:

La descripción de flujo de fluidos en el reservorio, se la realiza mediante ecuaciones de diferencia finita, y para usar las mismas se debe tratar al reservorio como si estuviera compuesto de elementos de volumen discretos y calcular los cambios dentro de cada elemento de volumen discretos sobre cada uno de los intervalos de tiempo.

Se conoce como bloque malla a los elementos conceptuales de volumen de un reservorio y se define como time steps a los intervalos de tiempo.

Los bloque malla se los observa como pozos agitados en tanques con lados permeables, donde el contenido de los bloque malla están uniformemente distribuidos dentro del bloque y los caudales a los que fluyen los fluidos se encuentran determinados por la permeabilidad lateral y las diferenciales de presión entre bloques-malla adyacentes.

La analogía del pozo con tanque agitado, nos dice que las propiedades dentro del bloque-malla no varían con la ubicación dentro del bloque, dicha ubicación no está definida.

7. Consecuencias de la discretizacion:

Las consecuencias de la discretizacion se las puede determinar tomando como referencia un modelo de cuatro bloques malla, de un reservorio hipotético de 2 pozos que están siendo inundados. A través de diagramas de saturación de agua se puede observar que en el modelo existe un salto abrupto de saturación entre los bloques 1 y 2 y los bloques 2 y 3, a diferencia del reservorio donde la saturación es una función plana de la distancia. similar al diagrama de presión donde el modelo mostraría una distribución escalonada, mientras que un diagrama actual mostraría una curvatura continua.

7.1. Representación de los pozos:

La presión y saturación asignada a un bloque malla representan valores para el volumen completo del reservorio representado en un bloque, pero generalmente cada bloque-malla representa áreas extensas, y para que las saturaciones y presiones sean representativas en un pozo fluyente se debe recurrir a datos de una fuente externa

7.2. Ponderación de la movilidad:

Para determinar el flujo de agua y petróleo entre 2 bloques, se debe asignar un valor a la movilidad, la cual está en función de la saturación y se ha visto que la saturación en 2 bloques adyacentes varía significativamente, lo cual complica la elección del valor único de movilidad, una forma de solucionar el problema sería usar un promedio de movilidades de los 2 bloques, basado en los siguientes métodos:

Ponderación aguas arriba, la movilidad a usarse en el cálculo del flujo entre 2 bloques adyacentes es determinada por el bloque aguas arriba

Ponderación aguas abajo, la movilidad es determinada por el bloque aguas abajo.

Ponderación mixta, la movilidad utilizada es resultado de alguna combinación entre los bloques aguas arriba y aguas abajo.

Métodos de extrapolación e interpolación, se usa las movilidades de 2 bloques mallas para determinar la movilidad en la interface de los mismos.

7.3. Dispersión numérica:

La dispersión numérica es un artificio de las actuales técnicas de análisis numérico que pueden severas distorsiones en simulaciones de procesos en los cuales existen cambios rápidos de saturación.

7.4. Efectos de orientación de la malla:

El rendimiento calculado en modelos multidimensionales se ve influenciado por la orientación de la malla con respecto a la ubicación de los pozos de inyección y producción. La orientación de la malla tiene efectos en simulaciones donde la fase desplazante es más movible que la fase desplazada.

En la fig.1.5 se muestra un sistema malla de un modelo que contiene un pozo productor y 2 pozos inyectores de vapor. En el simulador el vapor del pozo A se moverá en línea directa al productor, en cambio el vapor del pozo B debe seguir una ruta más larga hacia el productor, por lo tanto, el vapor del pozo B realizara un barrido más eficiente de petróleo que el vapor del pozo A.

En caso de que la malle rote 45 grados los papeles se invierten, siendo el pozo A el que desplace mayor cantidad de petróleo.