Ajuste ao histórico em reservatórios de petróleo usando o Método do Filtro de Kalman con Ensembles (EnKF)

Abstract

A simulação de reservatórios é uma importante ferramenta usada pela indústria do petróleo para o gerenciamento de reservatórios. A fim de obter previsões da produção de óleo confiáveis, diferentes propriedades petrofísicas do reservatório, como porosidade e permeabilidade são usadas nos modelos de reservatórios. Porém, medições diretas dessas propriedades são possíveis apenas em alguns poucos poços. Uma forma de melhorar o conhecimento sobre essas propriedades é através do processo de ajuste ao histórico. O ajuste ao histórico consiste em melhorar estimativas de propriedades do reservatório usadas na construção de um modelo de reservatório de forma que as previsões do modelo se aproximem dos dados medidos em campo. Nesta dissertação apresentamos um estudo para o ajuste ao histórico automático baseado em um modelo areal, isto é, que considera o reservatório plano e horizontal, descrito por apenas duas dimensões geométricas, de um reservatório bifásico (óleo/água), onde desejamos estimar a distribuição de permeabilidades do reservatório. Devido à sua simplicidade e eficiência, o método do Filtro de Kalman com Ensembles (EnKF), é usado para assimilar as medições estáticas e dinâmicas, atualizando continuamente as propriedades do reservatório. O EnKF nos últimos anos tem ganhado muita popularidade, é um método de assimilação de dados para modelos dinâmicos não lineares de alta dimensão e portanto adequado para ser usado no ajuste ao histórico de modelos de simulação de reservatórios. O EnKF foi implementado em Matlab e acoplado ao Matlab Reservoir Simulation Toolbox (MRST), que foi desenvolvido pelo SINTEF para simulação de reservatórios, e foi aplicado a dois casos sintéticos simples. Os resultados mostraram que a rotina EnKF funcionou corretamente, mostrando-se que, para muitos dos parâmetros com incerteza inicial, esta foi reduzida a um nível aceitável, para a produção de petróleo e água.