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Title: Modelagem e simulação computacional da injeção de água inteligente campos maduros em de petróleo
Other Titles: Computer modeling and simulation of smart water injection mature oil fields
Authors: Campos, Igor Oliveira de Freitas
metadata.dc.contributor.advisor: Pessoa, Fernando Luiz Pellegrini
metadata.dc.contributor.advisor-co: Malgaresi, Gabriel de Veiga Cabral
metadata.dc.contributor.referees: Lima, Ivan Costa da Cunha
Francisco, Flávio da Silva
Mirre, Reinaldo Coelho
Keywords: Recuperação avançada de petróleo;Injeção de água de baixa salinidade;Alteração da molhabilidade;Migração de finos;Reservatório arenítico
Issue Date: 27-Feb-2023
Publisher: Centro Universitário SENAI CIMATEC
Citation: CAMPOS, Igor Oliveira de Freitas. Modelagem e simulação computacional da injeção de água inteligente campos maduros em de petróleo. Orientador: Fernando Luiz Pellegrini Pessoa. 2023. 183 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial) – Centro Universitário SENAI CIMATEC, Salvador, 2023.
metadata.dc.description.resumo: A injeção de água de baixa salinidade (LSW) é uma técnica de recuperação avançada de petróleo (EOR) que se destaca dos métodos de EOR convencionais, devido a algumas vantagens como o baixo custo de implementação, baixo impacto ambiental e versatilidade de aplicação tanto para reservatórios areníticos como carbonáticos. Desde a descoberta do potencial da LSW, inúmeros estudos têm sido conduzidos para investigar o mecanismo responsável pelos efeitos da LSW no aumento de óleo recuperado; no entanto, devido à complexidade das interações físicoquímicas entre o sistema óleo/água/rocha não se chegou em um consenso. Contudo, a variedade de cenários em que os efeitos da LSW podem ou não serem observados sugere que o aumento na recuperação de óleo é o resultado da ocorrência simultânea de vários mecanismos, como alteração da molhabilidade e migração de finos, que são os mecanismos mais defendidos na literatura. No intuito de investigar como esses dois mecanismos contribuem para os efeitos da LSW no aumento do fator de recuperação de campos maduros de petróleo, um simulador unidimensional multifásico de escoamento em meios porosos foi desenvolvido para viabilizar o estudo dos diferentes mecanismos e suas considerações no que tange as variáveis específicas de cada mecanismo. O desenvolvimento do simulador foi baseado em três módulos operacionais, sendo o primeiro módulo destinado a simulação do escoamento da injeção de água de alta salinidade. Os demais módulos foram destinados a simulação de LSW por meio de modelos baseados na alteração da molhabilidade e modelos baseados no mecanismo da migração de finos, respectivamente. Com o desenvolvimento do primeiro módulo foi possível validar o método numérico selecionado ao comparar com a solução analítica. Em seguida, com o auxílio do segundo módulo foram implementados sete modelos baseados em três abordagens físico-químicas distintas e sua performance foi avaliada comparando os resultados preditos com dados experimentais. O modelo que apresentou melhor desempenho foi o Multicomponent ion Exchange (MIE), com erro relativo de 4,3% e desvio padrão de 2,54. Após isso, no intuito de obter percepções adicionais acerca das condições que envolvem a injeção de LSW, uma análise de dados foi feita com os resultados de 17 experimentos, e com isso foi elaborado um pseudocenário com a finalidade de auxiliar na otimização do modelo de MIE por meio de algumas análises de sensibilidade. O terceiro módulo implementa o modelo da migração de finos, e com isso, foi possível investigar como o perfil energético das partículas de finos pode ser impactado com a variação de salinidade e alguns parâmetros físico-químicos. Além disso, foram desenvolvidos quatro modelos para predizer o potencial zeta da caulinita e do quartzo em função da salinidade e do pH. Subsequentemente, na validação do modelo de migração de finos, houve menos precisão do modelo antes do breakthrough, com a frente de avanço da concentração de LSW tendo um erro relativo de 2,4%. Contudo, no geral os resultados mostraram que o terceiro módulo está apto a simular novos cenários.
Abstract: Low salinity waterflooding (LSW) is an enhanced oil recovery (EOR) technique that highlights from conventional EOR methods due to some advantages such as low implementation cost, low environmental impact, and versatility of application for both sandstone and carbonate reservoirs. Since the potential of LSW was discovered, numerous studies have been conducted to investigate the mechanism responsible for the effects of LSW on enhanced oil recovery, however, due to the complexity of the physicochemical interactions between the crude/brine/rock system no consensus has been reached. Nevertheless, the variety of scenarios in which LSW effects may or may not be observed suggests that the increase in oil recovery is the result of simultaneous occurrence of several mechanisms, such as wettability alteration and fines migration, which are the most supported mechanisms in the literature. In order to investigate how these two mechanisms, contribute to the effects of LSW in increasing the recovery factor of mature oil fields, a one-dimensional multiphase flow simulator in porous media was developed to enable the study of different mechanisms and their considerations regarding the specific variables of each mechanism. The simulator development was based on three operational modules, in which the first module is responsible for simulating the injection of high salinity water. The remaining modules were aimed at simulating LSW via models based on the mechanism of wettability alteration and fines migration, respectively. With the development of the first module, it was possible to validate the selected numerical method by comparing it with the analytical solution. Then, with the help of the second module, seven models based on three different physicochemical approaches were implemented and their performance was evaluated by comparing the predicted results with experimental data. The best performing model was the MIE model, with a relative error of 4.3% and a standard deviation of 2.54. Subsequently, in order to gain additional insights into the conditions regarding the injection of low salinity water, a data analysis was performed with the results of 17 experiments, and as a result, a pseudo-scenario was elaborated with the intention of supporting the optimization of the MIE model through some sensitivity analyses. The third module implemented the fines migration model, and thereby it was possible to investigate how the energy profile of the fines can be impacted with varying salinity and some physicochemical parameters. In addition, four models were developed to predict the zeta potential of kaolinite and quartz as a function of salinity and pH. Subsequently, in the validation of the fine migration model, there was less accuracy of the model before the breakthrough, especially with the breakthrough of concentration front during LSW, with a relative error of 2.4%. Nevertheless, the results showed that the module is able to simulate new scenarios.
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1869
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