Dissertação
{pt_PT=History Matching on Real Case Study using Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation} {} EVALUATED
{pt=O ajuste de histórico na engenharia de reservatórios é uma das etapas mais importantes do fluxo de trabalho de geo-modelagem. Esta técnica permite ter um bom conhecimento sobre como o campo está produzindo e também ter um modelo de previsão. O maior desafio é ser capaz de gerar modelos com o nível de complexidade do reservatório que representem a realidade da melhor maneira possível. O objetivo deste trabalho é obter uma correspondência sobre as propriedades de produção em um estudo de caso real de um reservatório turbidítico. Foi utilizado um método baseado em conjuntos para assimilar os dados dinâmicos, o método Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation, a fim de encontrar a melhor combinação de parâmetros de incerteza. O modelo geológico usado é de um conjunto de dados reais e os canais de areia elementares são gerados com ULIKE™: um processo de modelagem baseado em regras que seguem os princípio da caminhada aleatória. Os processos de assimilação de dados produziram conjuntos de modelos históricos que honraram tanto os dados dinâmicos quanto o modelo geológico. Além disso, também foi utilizado um software de correspondência de histórico baseado em desenhos experimentais e modelos proxy usando superfícies/polinômios interpolados e krigagem para inspecionar os impactos dos parâmetros incertos, principalmente os multiplicadores do índice de produtividade. Os resultados mostram que o uso da interpolação para estimar a resposta do reservatório é mais rápido e exige um custo computacional mais baixo, mas requer a confirmação com a resposta numérica de um simulador de reservatório., en=History matching in reservoir engineering is one of the most important steps of the geo-modelling workflow during the production phase of any oil field. This technique allows to have a good knowledge about how the field is producing and also have a forecast model. The biggest challenge is to be able to generate models with the reservoir’s level of complexity that represents reality in the best way possible. The objective of this work is to get a match on production vector properties in a real case study of a turbiditic reservoir. For that matter, it was used an ensemble-based method to assimilate the dynamic data, the Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation method, in order to find the best combination of uncertain parameters used as input to the reservoir simulator. The geological model used is from a real dataset and the elementary sand channels are generated with ULIKE™: a rule-based modeling process based on the random-walk principle. The data assimilation processes produced ensembles of history matched models that honor both dynamic data and the geological model. Furthermore, it was also used an history matching software based on experimental designs and proxy-models using interpolated surfaces/polynomials and kriging to inspect the impacts from the uncertain parameters, mainly the productivity index multipliers. Results show that using interpolation to estimate the reservoir response is a quicker and demands a lower computational cost but requires the confirmation with the numerical response from a reservoir simulator. }
dezembro 5, 2022, 9:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Leonardo Azevedo Guerra Raposo Pereira
Departamento de Engenharia Civil, Arquitectura e Georrecursos (DECivil)
Professor Auxiliar
