Resumo: Os reservatórios de pré-sal no Brasil foram recentemente identificados como uma fonte altamente promissora de produção de hidrocarbonetos devido ao seu alto potencial. No entanto, esses reservatórios são caracterizados por sistemas porosos extremamente complexos, ricos em vugs e fraturas, que geralmente apresentam grande variação no tamanho e geometria dos poros. Essas características contribuem para a complexidade da simulação do fluxo de fluidos nos reservatórios, aumentando assim a incerteza e a dificuldade na gestão dos mesmos. Para mitigar riscos e incertezas associados à produção de reservatórios do pré-sal, é imprescindível obter uma compreensão abrangente e uma avaliação apropriada do fluxo de fluidos e das propriedades petrofísicas. Isso requer o desenvolvimento de técnicas avançadas de simulação e modelagem capazes de capturar efetivamente as características complexas do reservatório e permitir previsões precisas do comportamento do reservatório. Esta tese apresenta uma investigação abrangente sobre o fluxo de fluidos em meios porosos heterogêneos e a caracterização petrofísica de rochas de reservatório usando uma variedade de técnicas experimentais, de simulação e de análise de dados. Especificamente, a pesquisa se concentra nos reservatórios do Pré-Sal Brasileiro e tem como objetivo desenvolver uma compreensão mais abrangente dos processos complexos associados ao fluxo de fluidos nesses reservatórios, o que tem implicações significativas para a produção de hidrocarbonetos e armazenamento de carbono e hidrogênio. Parte da pesquisa envolveu a realização de experimentos e simulações em amostras de afloramento da Lagoa Salgada, no Rio de Janeiro, Brasil, para investigar o impacto da geometria dos poros no fator de recuperação de fluidos, perfil de saturação e estimativas de permeabilidade relativa. Dados de tomografia computadorizada foram empregados para gerar modelos representativos de amostras de rochas dos reservatórios de pré-sal. Um algoritmo foi aplicado para manipular e processar as imagens adquiridas, e as imagens resultantes foram empilhadas para criar um grid 3D de alta resolução do meio poroso dentro dos reservatórios. Isso envolveu a remoção das regiões relacionadas às partes externas, a aplicação de regras para definição de segmentação e facies, e a estimativa da porosidade e permeabilidade de cada bloco do grid. Para reduzir o tempo computacional, foram aplicadas técnicas de upscaling e, em seguida, uma técnica de history matching foi empregada para coincidir os resultados experimentais e de simulação e estimar a permeabilidade relativa de duas principais facies definidas dentro dos reservatórios. Esse processo permitiu a criação de um modelo de reservatório atualizado capaz de avaliar o desempenho passado e presente, bem como prever o comportamento futuro do fluxo de fluidos. Este trabalho fornece informações valiosas sobre o fluxo de fluidos em sistemas porosos heterogêneos e serve como base para escolhas operacionais. Outra parte da pesquisa examinou os efeitos das características da rede de poros e da heterogeneidade no fluxo de fluidos através de meios porosos complexos e heterogêneos. Técnicas de imagem de CT de alta resolução foram utilizadas para examinar amostras de afloramento, e um Modelo de Rede de Poros (PNM) foi empregado para quantificar a relação entre as principais características do sistema poroso. Além disso, imagens de alta resolução das amostras foram usadas para criar dois cortes transversais para modelagem em escala de poros. A análise mostrou que os poros sem saída e as cavidades presentes na amostra causaram uma quantidade significativa de fluido a permanecer estagnado, levando a um comportamento de canalização do fluido injetado, a uma quebra prematura e a uma baixa eficiência. O estudo também realizou uma série de experimentos de fluxo em plugues de rocha , acoplados a digitalização médica por CT para avaliar a propagação do fluxo e os perfis de saturação. Os resultados destacaram o impacto da heterogeneidade e da presença de poros desconectados ou sem saída nos padrões de fluxo e saturação, revelando um deslocamento preferencial e heterogêneo de fluido em algumas regiões os plugues. A última parte da pesquisa envolveu um estudo abrangente da Formação Barra Velha na Bacia de Santos, empregando uma combinação de dados convencionais de perfuração, análises de microCT (µCT) de dados de plugue, e descrição de laminas petrgráficas para caracterizar e avaliar com precisão as sequências do reservatório. O estudo focou em alcançar uma definição precisa de quatro tipos de rochas de reservatório (RRTs) integrando os valores petrofísicos dos plugues e seus dados de perfuração correspondentes usando o algoritmo de classificação não supervisionada K-means. Os resultados da classificação foram então integrados com diversas técnicas convencionais para avaliar a qualidade e as características geológicas da sequência estudada. Além disso, a modelagem de rede de poros a partir da análise de µCT de plugues foi utilizada especificamente para a caracterização dos poros e gargantas das amostras de núcleos de cada RRT. O estudo utilizou algoritmos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina para desenvolver modelos preditivos para a porosidade da perfuração e o tipo de rocha com base em dados de registro de poços. Os modelos ResNet e 1D CNN foram treinados e avaliados para prever a porosidade da perfuração, enquanto o algoritmo XGBoost foi aplicado para prever o tipo de rocha. Em resumo, esta tese fornece um estudo abrangente e integrado do fluxo de fluidos e caracterização petrofísica de rochas de reservatório, oferecendo valiosos insights nos processos complexos associados ao fluxo de fluidos em meios porosos heterogêneos. As descobertas da pesquisa têm implicações significativas para a produção de hidrocarbonetos e armazenamento de carbono e hidrogênio, podendo facilitar a previsão de tipo de rocha precisa, caracterização petrofísica e o desenvolvimento de modelos preditivos confiáveis Ver menos

Abstract: The pre-salt reservoirs in Brazil have recently been identified as a highly promising source of hydrocarbon production due to their substantial potential. However, these reservoirs are characterized by an intricate pore network, vuggy nature, and heterogeneity, which give rise to variations in pore size and geometry. These features contribute to the complexity of simulating fluid flow within the reservoirs, thereby increasing uncertainty and difficulty in reservoir management. To mitigate risks and uncertainties associated with pre-salt reservoir production, it is imperative to obtain a comprehensive understanding and an appropriate assessment of fluid flow transfer and petrophysical properties. This necessitates the development of advanced simulation and modeling techniques that can effectively capture complex reservoir features and enable accurate predictions of reservoir behavior. This thesis presents a comprehensive investigation into fluid flow in heterogeneous porous media and the petrophysical characterization of reservoir rocks using a range of experimental, simulation, and data analysis techniques. Specifically, the research focuses on the Brazilian Pre-salt reservoirs and aims to develop a more comprehensive understanding of the complex processes underlying fluid flow in these reservoirs, which has significant implications for hydrocarbon production and carbon and hydrogen storage. Part of the research involved conducting experiments and simulations on outcrop samples from Lagoa Salgada in Rio de Janeiro, Brazil, to investigate the impact of pore geometry on fluid recovery factor, saturation profile, and relative permeability estimations. CT imaging was employed to generate representative models of rock samples. An algorithm was applied to manipulate and process the acquired images, and the resulting images were stacked to create a 3D fine-scale grid of the porous media within the reservoirs. This involved removing the regions related to the exterior parts, applying rules for segmentation and facies definition, and estimating the porosity and permeability of each grid block. To reduce computation time, upscaling techniques were applied and following this, a history-matching technique was employed to match experimental and simulation results and estimate the relative permeability of two main defined facies within the reservoirs. This process enabled the creation of an updated reservoir model capable of assessing past and present performance, as well as forecasting future fluid flow behavior. This work provides valuable insights into fluid flow in heterogeneous porous systems and serves as a foundation for sensible operational choices. Another part of the research examined the effects of pore network characteristics and heterogeneity on fluid flow through complex and heterogeneous porous media. High-resolution CT imaging techniques were used to examine outcrop stromatolite samples, and Pore Network Model (PNM) was employed to quantify the relationship between key features of the porous system. Moreover, high-resolution images of the samples were used to create two cross-sections from horizontal and vertical plates for pore-scale modeling. The analysis showed that dead-end pores and vugs present in the sample caused a significant amount of fluid to remain stagnant, leading to a channeling-like behavior of the injected fluid, early breakthrough, and low areal-swept efficiency. The study also conducted a series of core flooding experiments coupled with medical CT scanning to assess flow propagation and saturation profiles. The results highlighted the impact of heterogeneity and the presence of disconnected or dead-end pores on flow patterns and saturation, revealing preferential and heterogeneous displacement of fluid in some regions of the plugs and bypassing it in others. The final part of the research involved a comprehensive study of the Barra Velha Formation in the Santos Basin, employing a combination of conventional well log data, microCT (µCT) analyses of plug data, and thin section description to accurately characterize and evaluate the reservoir sequences. The study focused on achieving a precise definition of four reservoir rock types (RRTs) by integrating the petrophysical values of the plugs and their corresponding well log data using the K-means unsupervised classification algorithm. The classification results were then integrated with several conventional techniques to evaluate the quality and geological characteristics of the studied sequence. Additionally, pore network modeling from µCT analysis of plugs was used specifically for the characterization of pores and throats of plug samples from each RRT. The study utilized deep learning and machine learning algorithms to develop predictive models for plug porosity and rock type based on well log data. The ResNet and 1D CNN models were trained and evaluated for plug porosity prediction. The XGBoost algorithm was also applied to predict rock type. Overall, this thesis provides a comprehensive and integrated study of fluid flow and petrophysical characterization of reservoir rocks, offering valuable insights into the complex processes underlying fluid flow in heterogeneous porous media. The research findings have significant implications for hydrocarbon production and carbon and hydrogen storage and can facilitate accurate rock type prediction, petrophysical characterization, and the development of reliable predictive models Ver menos