Trabajo De Simulación Final Black Oil Sg4.docx

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CASO DE ESTUDIO DE UN MODELO DE SIMULACIÓN BLACK OIL A PARTIR EL ARTÍCULO: COMPARISON OF SOLUTIONS TO A THREE-DIMENSIONAL BLACKOIL RESERVOIR SIMULATION PROBLEM

RUBEN ALEXANDER GUERRERO MUÑOZ JUAN DIEGO RAYO GUZMÁN JUAN CAMILO MARTINEZ BENAVIDES DAVID JOSE CALDERIN BRANGO

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER FACULTAD DE INGENIERÍAS FISICOQUÍMICAS ESCUELA DE INGENIERÍA DE PETRÓLEOS BUCARAMANGA 2019

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CASO DE ESTUDIO DE UN MODELO DE SIMULACIÓN BLACK OIL A PARTIR EL ARTÍCULO: COMPARISON OF SOLUTIONS TO A THREE-DIMENSIONAL BLACKOIL RESERVOIR SIMULATION PROBLEM

RUBEN ALEXANDER GUERRERO MUÑOZ JUAN DIEGO RAYO GUZMÁN JUAN CAMILO MARTINEZ BENAVIDES DAVID JOSE CALDERIN BRANGO

MS.c. ANDRES FELIPE ORTIZ MENESES

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER FACULTAD DE INGENIERÍAS FISICOQUÍMICAS ESCUELA DE INGENIERÍA DE PETRÓLEOS BUCARAMANGA 2019

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TABLA DE CONTENIDO 1.

INTRODUCCIÓN .................................................................................................................4

2.

ROLES DEL EQUIPO: ........................................................................................................5 2.1 EXPERTO TÉCNICO: JUAN CAMILO MARTINEZ ...........................................................5 2.2 ENCARGADO DOCUMENTACIÓN: DAVID JOSE CALDERIN ........................................5 2.3 ENCARGADO PRESENTACIÓN: RUBEN ALEXANDER GUERRERO............................5 2.4 LÍDER TÉCNICO: JUAN DIEGO RAYO ............................................................................5

3.

OBJETIVO GENERAL ........................................................................................................5 3.1 OBJETIVOS ESPECIFICOS .............................................................................................5

4.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.................................................................................6

5.

CASO DE ESTUDIO ...........................................................................................................6

6.

PROCEDIMIENTO: .............................................................................................................6 6.1

INICIO DE LA PLATAFORMA DE LANZAMIENTO: ...................................................6

6.2

CREACIÓN “GRID”: ....................................................................................................8

6.3

ESPECIFICACIONES GENERALES DE LAS PROPIEDADES ...................................8

6.4

AGREGAMOS LOS COMPONENTES EN EL MODELO “BLACK OIL” ................... 10

6.5

INCLUIMOS LOS DATOS PVT .................................................................................. 11

6.6

PROPIEDADES ROCA-FLUIDO ................................................................................ 15

6.7

CONDICIONES INICIALES ........................................................................................ 16

6.8

PERFORAMOS LOS POZOS .................................................................................... 16

6.9

DATES: ...................................................................................................................... 17

6.10

EVENTOS DE POZO: ...................................................Error! Bookmark not defined.

7.

RESULTADOS REPORTADOS ........................................................................................ 20

8.

ANÁLISIS DE SENSIBILIDADES ..................................................................................... 21

9.

. PLOTS PLANTEADOS EN EL ARTÍCULO: ................................................................... 24 9.1 PRESIÓN EN LAS CELDAS DONDE SE LOCALIZA EL POZO PRODUCTOR Y EL INYECTOR............................................................................................................................ 24 9.2 SATURACIÓN DEL GAS; GRID POINTS ....................................................................... 25 9.3 PREDICCIÓN POSTERIOR AL AJUSTE DE VARIABLES ............................................ 27

10.

CONCLUSIONES .......................................................................................................... 28

11.

BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................. 29

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1. INTRODUCCIÓN El siguiente trabajo pretende recopilar la información necesaria para reproducir un modelo de simulación Black Oil en CMG (IMEX), a partir de un artículo seleccionado previamente; con la intención de analizar las variables que alteran la productividad del pozo presentado en la lectura y la inyectividad en el reservorio en cuestión. Desarrollando un seguimiento por los integrantes del equipo, donde se plasma paso a paso las opciones, procedimiento realizado y resultados obtenidos al finalizar la simulación. Generando por ultimo una predición del comportamiento del reservorio en el tiempo, partiendo de los ajustes realizados. Como información adicional cabe resaltar que el articulo pretende realizar una comparación de siete compañías de simulación que participaron, en la reproducción del problema planteado, con las propiedades indicadas en el artículo, sin embargo cada compañía realizo sus propios ajustes, distintos en todos los casos, por tal motivo los resultados varian. Para nuestro interes analizaremos exclusivamente los efectos produccidos en CMG.

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2. ROLES DEL EQUIPO: El trabajo en equipo permitió establecer objetivos claros y desarrollar de manera eficiente las incógnitas involucradas en la toma de decisiones para reproducir un modelo simulación paso a paso y con grandes aportes para el beneficio académico de los cuatro. 2.1 EXPERTO TÉCNICO: JUAN CAMILO MARTINEZ 2.2 ENCARGADO DOCUMENTACIÓN: DAVID JOSE CALDERIN 2.3 ENCARGADO PRESENTACIÓN: RUBEN ALEXANDER GUERRERO 2.4 LÍDER TÉCNICO: JUAN DIEGO RAYO

3. OBJETIVO GENERAL Reproducir un modelo de simulación Black Oil en IMEX utilizando el artículo: comparison of solutions to a three-dimensional black-oil reservoir simulation problem 3.1 OBJETIVOS ESPECIFICOS 1. Ajustar el modelo a partir de análisis de sensibilidades para reproducir los resultados reportados en el artículo. 2. Reportar los Plots planteados en el artículo: a. Oil rate vs. Time b. GOR vs. Time c. Informe anual de: I. II.

Presión en las celdas donde se localiza el pozo productor y el inyector. Saturación del gas; Grid Points (1 1 1), (1 1 2), (1 1 3), (10 1 1), (10 1 2), (10 1 3), (10 10 1), (10 10 2), (10 10 3).

3. Predecir del comportamiento del GOR y la tasa de aceite en 5 años posteriores a los datos que brinda el artículo.

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4. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Una inyección de gas se representa a través de la información proyectada en comparison of solutions to a three-dimensional black-oil reservoir simulation problem, para representar la productividad de un pozo ubicado a 10000ft del pozo inyector, proporcionando las propiedades del reservorio y la estratificación del mismo, los datos pertinentes y las restricciones de un reservorio que se encuentra inicialmente insaturado. Se pretende entonces utilizar la data respaldada por el artículo más, las propiedades asumidas por la interacción del equipo en la simulación, para generar resultados aproximados y con mayor exactitud a través de IMEX.

5. CASO DE ESTUDIO Con respecto a la petición del artículo se plasmó el siguiente caso de estudio: Dejar que la presión del punto de burbuja (saturación) sea constante con un valor igual al valor original para la simulación del Black Oil.

6. PROCEDIMIENTO: 6.1 INICIO DE LA PLATAFORMA DE LANZAMIENTO: Para iniciar con la creación del modelo debemos seguir algunos pasos hasta llegar a nuestro objetivo iniciando con la apertura del Technologies Launcher, realizando doble clic en el icono de CMG. Mediante esta interface grafica podemos inicializar las simulaciones y trabajar en ellas.

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Figura 1. Entorno gráfico del Technologies Launcher 2015.10

Builder 2015.10 Allí se abrirá una ventana (ver figura 2), que permite escoger el tipo de simulador a utilizar (IMEX, STARS o GEM), las unidades a trabajar (unidades del Sistema Internacional (SI), unidades de Campo (Field) o unidades de Laboratorio (Lab)), la porosidad (indicando si el yacimiento es fracturado o no) y la fecha de inicio del proceso de simulación.

Figura 2. Ventana para la configuración del simulador

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6.2 CREACIÓN “GRID”: Realizamos la malla con los datos que el articulo nos presenta, de la siguiente manera: Figura 3. Malla Cartesiana

Grafica 1. Sistema de malla

6.3 ESPECIFICACIONES GENERALES DE LAS PROPIEDADES Son incluidas las propiedades de estratificación y reservorio que nos brinda el caso de estudio en el item Array Properties de la siguiente manera:

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Figura 4. Propiedades del yacimiento

Grafica 2. Sección de las capas verticales

Agregamos las propiedades de la profundidad, la porosidad y las saturaciones como nos indicaba correspondientemente el artículo, teniendo en cuenta el espesor de cada capa. Para las permeabilidades I,J utilizamos un Equals y para la permeabilidad en K utilizamos una permeabilidad promedio; adicional realizamos un análisis de sensibilidades presentado en los resultados.

Figura 5. Integración de Permeabilidades

.

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Figura 6. Integración de las Saturaciones So y Sw

6.4

AGREGAMOS LOS COMPONENTES EN EL MODELO “BLACK OIL” Figura 7. Ventana Modelo Black Oil

Con las propiedades PVT hallamos densidad del crudo y punto de burbuja, la GE del gas y la temperatura la tomamos de la Tabla 2. Donde muestran las propiedades iniciales; las propiedades PVT están incluidas en los datos de la Tabla 1. Teniendo en cuenta los datos necesarios para “Quick Black Oil Model”

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Generamos datos de presión máxima de 5000 psi, teniendo en cuenta las indicaciones de las correlaciones del modelo de fluido que no puede exceder 5300 psi. 6.5 INCLUIMOS LOS DATOS PVT Con las siguientes propiedades llenamos las tablas PVT:

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Tabla 1. Propiedades PVT Journal of Petroleum Technology

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Figura 8. Región PVT

Utilizamos el factor de compresibilidad del gas (Z) para tener valores más exactos que nos acercara a reproducir el modelo presentado en el artículo, usamos la fórmula de Presión y Temperatura Reducida.

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Presión

Pr

14.696

0.02261

Z 0.988725

264.7

0.40723

0.964437

514.7 1014.7

0.79185 1.56108

0.950799

2014.7

3.09954

0.901 0.8902

2514.7

3.86877

0.886274

3014.7

4.638

0.961043

4014.7

6.17646

0.989898

5014.7

7.71492

0.990002

9014.7

13.8688

0.999

GE Tr Tc Pc

0.792 1.66164 397 650

Cálculo del factor de compresibilidad Z Grafica 3. Comportamiento del Factor de Compresibilidad

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Figura 9. Rs, Bo vs P

Figura 10. Tabla BOT

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Figura 11. Tabla VOT

Información extraída de las propiedades PVT (Tabla 1).

6.6 PROPIEDADES ROCA-FLUIDO Figura 12. Tabla Permeabilidad Relativa

Tabla 2. Permeabilidades Relativas

Agregamos los datos de las permeabilidades relativas, teniendo en cuenta que Kw es igual a cero para todos los valores evaluados de Sw.

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6.7 CONDICIONES INICIALES Figura 12. Tabla permeabilidad Relativa

Tabla 3. Datos y Restricciones

Utilizamos los datos que presenta la Tabla 3. Y el enunciado nos brinda la premisa de que el yacimiento se encuentra subsaturado. Asumimos los contactos de agua y gas lejanos del reservorio para que no afecten los resultados, ya que no tenemos información de dichos parámetros. Tabla 3. Indica que la presión capilar es igual a cero. (Sin embargo, realizando sensibilidades de estos contactos cercanos a las capas descubrimos que no altera los resultados de producción de aceite ni el GOR en el tiempo). 6.8 PERFORAMOS LOS POZOS Figura 13. Perforación Pozo Inyector

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En la Figura 13. Se muestra la celda donde perforamos nuestro pozo inyector utilizando la Grafica 2 que muestra la perforación de la primera capa (Layer 1) en Grid Point (1 1 1). La Figura 14. representa la perforación del pozo productor en Grid Point (10 10 3) a través de las tres capas en 8400 ft.

Figura 14. Perforación Pozo Productor

6.9 DATES: Figura 15. Datos de simulación

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Para las fechas de simulación tomamos la premisa presentada en la Tabla 3. y en los resultados Grafica 4. Que indica la corrida 10 años posteriores como uno de los parámetros a tener en cuenta. En este tiempo realizamos la simulación para verificar los resultados de nuestra corrida con los del artículo. 6.10

EVENTOS DE POZO Figura 16. Constraints del Pozo Inyector

Tasa de Gas inyectado: 100MMscf/d siendo el único parámetro indicado. Tabla 3. Figura 17. Constraints del Pozo Productor

Tasa de aceite: 20000 Bbl/d y BHPmin: 1000psi las constraints indicadas. Tabla 3. 18

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Figura 18. Corrida del archivo en IMEX

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7. RESULTADOS REPORTADOS Verificamos los resultados obtenidos en el archivo .irf y comparamos con los resultados del artículo estudiado, este último nos brinda las gráficas de aceite y GOR en el tiempo.

Oil rate SC (bbl/day)

9 meses desfase declinación

Oil rate 6.145 bbl/d

Oil rate 5850 bbl/d

Time

Figura 19. Oil rate vs. Time

Grafica 4. Oil rate vs. Time (Artículo)

La Grafica 4. muestra la comparación que hacen de las 7 compañías, pero nuestro enfoque es exclusivamente para CMG. En este caso CMG tiene comportamiento similar a MOBIL por los primeros 7 años y posterior, su curva tiende a ser la misma de INTERCOMP, por tal motivo, la curva de CMG está inmersa en estas dos. Figura 19. Estos fueron los primeros resultados que obtuvimos de la corrida, notamos que existen unos desfases con la productividad a los diez años y en el tiempo de declinación de la tasa de aceite, similar sucede con el GOR Figura 20.

GOR 19.919 ft3/bbl

Gas Oil rate SC (MMscf/Bbl)

GOR 23.025 ft3/bbl

Time

Figura 20. Gas Oil rate vs. Time

Grafica 5. Gas Oil rate vs. Time (Artículo)

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8. ANÁLISIS DE SENSIBILIDADES

Al revisar las variables que podrían afectar los resultados de producción de aceite y el GOR, descubrimos que las que más afectaban estos parámetros, eran Presión de burbuja y el BHPmin. Estudiamos y profundizamos en el artículo con premisas como la variación en la presión de burbuja en el estudio de cada compañía era de 20 psi, por tal motivo descubrimos falta de claridad para la especificación de la propiedad en cada Software, notamos aquí, que podríamos asumir valores para la PB y hallar un posible ajuste para nuestros resultados, En el caso de la BHPmin asumimos valores para realizar el posible ajuste ligado a la PB. Como se muestra a continuación: Meta GOR Oil Rate

19919 ft3/bbl 5850 bbl/d

Resultados variando PB y BHPmin  PB: 4100 psi  BHPmin: 1200 psi

Figura 21. Oil rate vs. Time MOD#1

Figura 22. GOR vs. Time MOD#1

Al realizar este ajuste la tasa de aceite a los diez años genera un valor de 5780 bbl/d y el GOR a un valor cercano de 22500 ft3/bbl, sigue siendo lejano al valor esperado.

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Al aumentar la BHPmin, sucede el fenómeno de disminución de la tasa de gas y análogamente el GOR disminuye, este efecto beneficia la producción de aceite en el pozo para ajustarse a los resultados del artículo.  PB: 4700 psi  BHPmin 1000 psi

Figura 23. Oil rate vs. Time MOD#2

Figura 24. GOR vs. Time MOD#2

En este caso el GOR sufre un aumento considerable de 30000 ft3/bbl y por supuesto como es de esperarse el fenómeno de reducción en la tasa de aceite muy por debajo del dato a ajustar 4300 bbl/d.  PB: 4300 psi  BHPmin 1800 psi

GOR 19990 ft3/bbl Oil rate 5820 bbl/d

Figura 25. Oil rate vs. Time MOD#3

Figura 26. Gas Oil rate vs. Time MOD#3

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Los valores ajustados que fueron más acertados fueron PB: 4300 psi y BHPmin: 1800 psi, permitiendo aproximarse al 99.9% en el GOR y 99.4% en tasa de aceite. Sin embargo, la declinación en el tiempo de la tasa de aceite se acercó al valor esperado en 2 meses de diferencia en todos los casos sucedía este desfase; esta sensibilidad fue la más cercana. Se realizaron ajustes para la permeabilidad K aplicando la ecuación de la transmisibilidad en las tres capas del modelo con base a las permeabilidades intermedias que se tenían, sin embargo, llegamos al resultado de que la permeabilidad más cercana para a los resultados aproximados es 37.5 mD. El análisis se realizó como se muestra a continuación: K de layer 2= 50 mD

Figura 27. Oil rate vs. Time MOD#4

Figura 28. Gas Oil rate vs. Time MOD#4

Los valores de Oil rate: 5781 bbl/d y GOR: 20030 ft3/bbl. K de layer 2= 25 mD

Figura 29. Oil rate vs. Time MOD#5

Figura 30. Gas Oil rate vs. Time MOD#5

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Los valores de Oil rate: 5939 bbl/d y GOR: 19300 ft3/bbl. Determinamos que el mejor ajuste de la propiedad de permeabilidad en la capa 2 es 37.5 mD. Fue la permeabilidad promediada y ajustada que utilizamos para encontrar el punto más cercano de ajuste. 9. . PLOTS PLANTEADOS EN EL ARTÍCULO: d. Informe anual de: I. Presión en las celdas donde se localiza el pozo productor y el inyector. II. Saturación del gas; Grid Points (1 1 1), (1 1 2), (1 1 3), (10 1 1), (10 1 2), (10 1 3), (10 10 1), (10 10 2), (10 10 3). 9.1 PRESIÓN EN LAS CELDAS DONDE SE LOCALIZA EL POZO PRODUCTOR Y EL INYECTOR.

Figura 31. Pressure vs. Time (Injector)

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Figura 32. Pressure vs. Time (Producer)

9.2 SATURACIÓN DEL GAS; GRID POINTS

Figura 33. Saturación del Gas Grid point (1 1 1) : (1 1 3)

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Figura 34. Saturación del Gas Grid point (10 1 1) : (10 1 3)

Figura 35. Saturación del Gas Grid point (10 10 1) : (10 10 3)

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9.3 PREDICCIÓN POSTERIOR AL AJUSTE DE VARIABLES

Figura 36. Predicción 5 años posteriores a la corrida (Oil rate)

Figura 37. Predicción 5 años posteriores a la corrida (GOR)

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El análisis predictivo realizado 5 años posteriores (15 años a partir del inicio de la producción y después de ser ajustado nos arroja que la producción de aceite disminuirá en 2220 bbl/d, en cambio el GOR aumentará en más de 9167 ft3/bbl. Esto quiere decir que, gracias a la inyección de Gas en el transcurso de los años, y a la disminución de la presión del yacimiento el GOR ganará canales de producción según el modelo analizado. 10. CONCLUSIONES

Imex es una gran herramienta para modelar procesos de agotamiento y de recuperación secundaria. Con Imex es posible modelar formaciones geológicas heterogéneas e incorporar interacciones complejas entre los fluidos de modo que sea posible estar más cerca de lo que ocurre en el yacimiento. Usando un promedio aritmético para estimar las permeabilidades en Z, Determinamos que el mejor ajuste de la propiedad de permeabilidad en la capa 2 es 37.5 mD El ajuste de la presión de burbuja y la BHPmin fue de gran importancia en el análisis de sensibilidades, ya quem permitió una mejor estimación de la tasa de aceite y del GOR de nuestro caso base (paper). Se pudo predecir en la simulación que la tasa de aceite en el tiempo disminuirá y el GOR aumentará debido al efecto de la inyección de gas en el transcurso de los años.

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11. BIBLIOGRAFÍA 1. Behie, A. and Vinsome, P.K.W.: "Block Iterative Methods for Fully Implicit Reservoir Simulation," paper SPE 9303 presented at the SPE 55th Annual Technical Conference and Exhibition, Dallas, Sept. 21-24, 1980. 2. Au, A.D.K., Behie, A., Rubin, B., and Vinsome, P.K.W.: "Techniques for Fully Implicit Reservoir Simulation," paper SPE 9302 presented at the SPE 55th Annual Technical Conference and Exhibition, Dallas, Sept. 21-24, 1980. 3. Spillette, A.G., Hillestad, J.G., and Stone, H.L.: "A HighStability Sequential Solution Approach to Reservoir Simulation," paper SPE 4542 presented at the SPE 48th Annual Meeting, Las Vegas, Sept. 30-0ct. 3, 1973. 4. Comparison of Solutions to a Three-Dimensional Black-Oil Reservoir Simulation Problem Aziz s. Odeh, SPE, Mobil Research and Development Corp

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