Orientador: Adalberto Jose Rosa

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica

Resumo: A análise automatizada de testes de pressão em poços de petróleo tem como objetivo obter os parâmetros da formação através da utilização de técnicas de regressão não linear aplicadas aos dados de pressão de fundo versus tempo obtidos durante o período do teste. Neste trabalho foram...

Resumo: A análise automatizada de testes de pressão em poços de petróleo tem como objetivo obter os parâmetros da formação através da utilização de técnicas de regressão não linear aplicadas aos dados de pressão de fundo versus tempo obtidos durante o período do teste. Neste trabalho foram analisadas e comparadas as performances de vários métodos de regressão não linear aplicados a dados de testes de pressão. Alguns dos métodos considerados baseiam-se na minimização da norma L2, tais como: mínimos quadrados e decomposição em valores singulares. Outros minimizam a norma L1, como mínimos valores absolutos (MVA), mínimos valores absolutos modificado (MVAM), método combinado MVAM-MVA e o método de Nelder-Mead. Uma nova função penalidade foi proposta para o caso de otimização restrita em métodos que se baseiam na resolução de sistemas de equações lineares quadrados. Além disso, para métodos que se baseiam na solução de sistemas de equações lineares sobredeterminados, para os quais não se aplicam as funções penalidade convencionais, foram propostas mudanças nos domínios dos parâmetros com o objetivo de restringir a minimização a regiões física e matematicamente possíveis. Concluiu-se que o método de mínimos valores absolutos modificado (MV AM) e o método combinado (MVAM-MVA) tem melhor desempenho do que os demais no que se refere ao número de iterações, à. convergência a partir de estimativas iniciais pobres ou à. robustez em relação a regiões onde o problema físico-matemático é mal posto. Dois modelos de reservatório foram analisados: reservatório homogêneo infinito e reservatório de dupla porosidade infinito.
Foram comparados os resultados das regressões efetuadas com dados de pressão, com dados da derivada logarítmica da pressão e com o conjunto desses dados. Concluiu-se que o uso do conjunto de dados de pressão e de derivada torna os métodos mais robustos.
Diversos exemplos utilizando dados sintéticos ou reais foram discutidos neste trabalho

Abstract: The objective of an automated well test analysis is to obtain íormation parameters by using nonlinear regression techniques applied to bottom hole pressure versus time data collected during the test period. In this work several nonlinear regression methods were analysed and their...

Abstract: The objective of an automated well test analysis is to obtain íormation parameters by using nonlinear regression techniques applied to bottom hole pressure versus time data collected during the test period. In this work several nonlinear regression methods were analysed and their performances compared. Some of the methods considered are based on the L2-norm minimization, as the least squares and the singular value decomposition. Other methods minimize the Ll-norm, such as the least absolute values (LAV), modified least absolute values (MLAV), the combination (MLAV-LAV) and the Nelder-Mead's method. A new form of penalty-function was proposed to constrain the optimization in methods based on the solution of squared linear systems of equations. For methods based on the solution of over determined linear systems of equations, for which conventional penality-functions can not be applied, changes in the domains of the unknown parameters were proposed in order to restrict the minimization to feasible (physically and mathematically) regions. The modified least absolute values (MLAV) and the combined method (MLAVLA V) presented the best performance among alll methods considered in the study, concerning number of iterations, convergence from poor initial estimates or robustness with respect to infeasible regions. Two reservoir models were analysed: infinite homogeneous reservoir and infinite double-porosity reservoir. The results of the nonlinear para.meter estimation using either pressure data, pressure derivative or pressure and derivative data were compared. The use of both pressure and derivative as the model function yielded better performance than using I only pressure or pressure derivative data. Various examples with synthetic and field data were discussed.