Diagnosing reservoir models using similarity indicators with 4D seismic data [recurso eletrônico] : a multi-domain and multi-attributes approach = Diagnóstico de modelos de reservatório utilizando indicadores de similaridade com a sísmica 4D : uma abordagem multi-domínio e multi-atributo
Juliana Maia Carvalho dos Santos
TESE
Inglês
T/UNICAMP Sa59d
[Diagnóstico de modelos de reservatório utilizando indicadores de similaridade com a sísmica 4D]
Campinas, SP : [s.n.], 2023.
1 recurso online (124 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientadores: Alessandra Davolio, Denis José Schiozer
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica e
Instituto de Geociências
Resumo: Na última década, a aquisição de dados sísmicos 4D (S4D) incorporou sistemas de monitoramento permanente onde sensores são instalados no fundo do oceano, coletando dados sísmicos de forma recorrente de acordo com a demanda de monitoramento do projeto. Simultaneamente, os fluxos de trabalho...
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Resumo: Na última década, a aquisição de dados sísmicos 4D (S4D) incorporou sistemas de monitoramento permanente onde sensores são instalados no fundo do oceano, coletando dados sísmicos de forma recorrente de acordo com a demanda de monitoramento do projeto. Simultaneamente, os fluxos de trabalho de gerenciamento de reservatórios baseados em modelos evoluíram para incluir incertezas, onde centenas de realizações são consideradas. Processar, interpretar e avaliar todas as informações disponíveis rapidamente é crucial para tomar decisões críticas a tempo. Alguns dos principais passos das abordagens para desenvolver e gerenciar um campo baseadas em modelos dependem de minimizações de erro entre dados modelados e medidos, convencionalmente, através de dados de produção nos poços, e mais recentemente, adaptados para dados S4D. Quantificar estas incertezas é uma tarefa complexa, e estimativas globais para cada realização nem sempre são suficientes para capturar desajustes locais, que podem ser significativos e ocorrer, por exemplo, em uma região importante considerada para a perfuração de poços. O foco deste estudo é, portanto, apresentar um fluxo de trabalho rápido, robusto e com supervisão mínima para medir indicadores de similaridade entre um levantamento monitor sísmico observado e os modelos de simulação de reservatório, considerando-se todas estas complexidades. A metodologia compreende (1) calibrar um modelo petro-elástico; (2) modelagem direta para entendimento de possíveis sinais sísmicos 4D sob vários cenários de produção; (3) adaptação do fluxo de trabalho para lidar com centenas de modelos simulados para medir sua similaridade com o sinal de S4D observado; (4) medidas de erros que combinam estimativas de erros de formato e magnitude das anomalias 4D, com diagnósticos globais e locais (por regiões). O fluxo de trabalho foi aplicado a um reservatório turbidítico ultra profundo localizado no Brasil (denominado campo S), com monitoramento sísmico permanente desde o início de sua produção. A parte inicial do estudo reduziu as incertezas relacionadas à não singularidade na interpretação dos efeitos 4D que ocorrem simultaneamente e mediu seu impacto nas métricas de similaridade entre S4D observada e modelada. Em seguida, o estudo forneceu as principais contribuições da tese, demonstradas em quatro aplicações: (1) rápido diagnóstico de várias iterações de geomodelagem, (2) rápido diagnóstico de iterações de assimilação de dados sísmicos e de poço, (3) avaliação rápida de um novo levantamento monitor sísmico e (4) filtragem de modelos de classificação para estudos posteriores de tomada de decisão. O fluxo de trabalho foi essencial em todo o esquema de gerenciamento do campo S. Para a aplicação (1), sinalizamos, com sucesso, como as anomalias de S4D estavam sendo honradas nos modelos de simulação e quantificamos o impacto da melhora no entendimento das heterogeneidades do reservatório e na introdução de feições interpretadas na S4D na geomodelagem. Para a aplicação (2), quantificamos as melhorias nos modelos de simulação após diversas etapas de assimilação de dados. Para a aplicação (3), avaliamos rapidamente a qualidade dos modelos de simulação existentes com relação a um novo monitor sísmico assim que sua aquisição e processamento foram concluídos, validando a necessidade de recalibrar os modelos de simulação ou não. O fluxo de trabalho ainda foi fundamental para selecionar os melhores modelos, dentre centenas, para o processo de tomada de decisão, na aplicação (4). Por fim, o trabalho apresenta uma comparação entre o diagnóstico realizado em diferentes domínios: os domínios da amplitude sísmica, Impedância-P e saturação, onde discutimos e realizamos recomendações de cada domínio para cada aplicação específica
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Abstract: In the last decade, 4D seismic (4DS) data acquisition has incorporated permanent monitoring systems where sensors are installed at the ocean bottom, collecting seismic data repeatedly according to the project’s monitoring demand. Simultaneously, model-based reservoir management workflows...
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Abstract: In the last decade, 4D seismic (4DS) data acquisition has incorporated permanent monitoring systems where sensors are installed at the ocean bottom, collecting seismic data repeatedly according to the project’s monitoring demand. Simultaneously, model-based reservoir management workflows evolved to include uncertainties, where hundreds of realizations are considered. Processing, interpreting, and assessing all the information available rapidly is crucial to make critical decisions on time. Some of the main stages of model-based approaches for developing and managing a field rely on error minimizations between modeled and measured data, traditionally from well production data, and hereafter adapted to 4DS data. Quantifying these uncertainties is a complex task, and global error estimates for each realization are not always sufficient to capture local misfits, which can be relevant when they occur, for example, in an important region being considered for well drilling. The focus of this study is, therefore, to present a fast, robust and minimal-supervision workflow to measure similarity indicators between observed seismic monitor and reservoir simulation models, considering all these complexities. The methodology comprises (1) calibrating a petro-elastic model; (2) forward modeling to understand elastic changes under various individual and combined production scenarios; (3) adapting the workflow to handle hundreds of simulated models to measure their similarity with the observed 4DS signal; and (4) error measures that combine 4DS signal format and magnitude evaluations with global and local diagnosis for each model. The workflow was applied to an ultradeep Brazilian turbidite reservoir (named field S) with a permanent seismic monitoring system since the field’s production started. The initial part of the study reduced uncertainties related to non-uniqueness in the interpretation of competing 4DS effects and measured their impact at the 4DS similarity metrics. The next step provided the main contributions of the thesis, demonstrated in four applications: (1) feedback on various iterations of geomodeling, (2) feedback on well and seismic data assimilation, (3) quick evaluation of a new seismic monitor, and (4) ranking models for further decision-making studies. The workflow is proven essential in the entire field model-based management outline. For application (1), we successfully flagged which and how the 4DS anomalies were being honored in the simulation models, and it quantified the impact of introducing features interpreted from seismic monitors in the geomodeling and on heterogeneity behavior. For application (2), we quantified simulation model improvements provided by data assimilation. For application (3), we rapidly evaluated the quality of the existing simulation models as soon as a new seismic monitor acquisition and processing was complete, validating the requirement to recalibrate the simulation models or not. The workflow was crucial to filter best models, out of hundreds, for the decision-making process in application (4). Finally, this work presents a comparison between the diagnosis performed in different domains: the seismic amplitude, P-impedance and saturation domains, where we discuss and make recommendations for each domain in each application
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Davólio, Alessandra, 1980-
Orientador
Schiozer, Denis José, 1963-
Coorientador
Maschio, Célio, 1968-
Avaliador
Avansi, Guilherme Daniel, 1984-
Avaliador
Loures, Luiz Geraldo do Carmo Lucchesi
Avaliador
Santos, Marcos Sebastião dos, 1963-
Avaliador
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Juliana Maia Carvalho dos Santos
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