PERFILAGEM DE PRODUÇÃO EM POÇOS INTERMITENTES -...

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ CENTRO DE GEOCIÊNCIAS CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GEOFÍSICA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO PERFILAGEM DE PRODUÇÃO EM POÇOS INTERMITENTES PAULO ALEXANDRE SOUZA DA SILVA BELÉM 2002

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁCENTRO DE GEOCIÊNCIAS

CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GEOFÍSICA

DISSERTAÇÃO DE MESTRADO

PERFILAGEM DE PRODUÇÃO EM POÇOS INTERMITENTES

PAULO ALEXANDRE SOUZA DA SILVA

BELÉM2002

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ

CENTRO DE GEOCIÊNCIAS

CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GEOFÍSICA

PERFILAGEM DE PRODUÇÃO EM POÇOS INTERMITENTES

DISSERTAÇÃO APRESENTADA POR

PAULO ALEXANDRE SOUZA DA SILVA

COMO REQUISITO PARCIAL À OBTENÇÃO DE GRAU DE MESTRE EMCIÊNCIAS NA ÁREA DE GEOFÍSICA

Data da aprovação:

Nota:

COMITÊ DE TESE:

____________________________________Prof. Dr. André José Neves Andrade (Orientador)

____________________________________Prof. Dr. Roberto Célio Limão de Oliveira

____________________________________Prof. Dr. Jadir da Conceição da Silva

BELÉM 2002

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SILVA, PAULO ALEXANDRE SOUZA DA . Perfilagem de Produção em PoçosIntermitentes. Belém, Universidade Federal do Pará. Centro de Geociências, 2002. 31p.

Tese (Mestrado em Geofísica) – Curso de Pós-Graduação em Geofísica,UFPA, 2002.

1. GEOFÍSICA DE POÇO 2. REDE NEURAL ARTIFICIAL 3.PERFILDE PRODUÇÃO I. ANDRADE, André José Neves, Orientador II.Título

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i

Dedico este árduo trabalho aos meus pais, Francisco Pereira da Silva e Clarice

Souza da Silva, pela sólida estrutura familiar, a qual permitiu a este filho cumprir mais esta etapa

da vida terrena.

Ao meu orientador e amigo, Prof. Dr. André Andrade, pela colaboração e

companheirismo durante todas as etapas, os quais foram fundamentais para a realização deste

trabalho.

Aos meus filhos, Luiz, Clarice e Leonardo, pela inspiração.

À minha namorada, pelo carinho, ajuda e compreensão.

Aos meus irmãos, professores e amigos, que colaboraram direta e indiretamente

para a realização deste trabalho.

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ii

AGRADECIMENTOSOs autores expressam seus agradecimentos ao CAPES, e ao convênio de infra-estrutura

ANP/FINEP - UFPA.

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iii

“O homem caminhando firme segundo sua divina consciência,

não deve preocupar-se em aderir a atalhos encantados,

mas sentindo a presença inequívoca de Deus ao seu lado,

deve abrir o coração para o Amor, a mais nobre das ciências ”

Paulo Alexandre Souza da Silva

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SUMÁRIO

DEDICATÓRIA----------------------------------------------------------------------------------------------i

AGRADECIMENTOS--------------------------------------------------------------------------------------ii

EPÍGRAFE---------------------------------------------------------------------------------------------------iii

LISTA DE ILUSTRAÇÕES-------------------------------------------------------------------------------v

RESUMO------------------------------------------------------------------------------------------------------1

ABSTRACT---------------------------------------------------------------------------------------------------2

1- INTRODUÇÃO-------------------------------------------------------------------------------------------3

2- METODOLOGIA----------------------------------------------------------------------------------------5

3- RESULTADOS-------------------------------------------------------------------------------------------8

3.1- AQUISIÇÃO DE DADOS-----------------------------------------------------------------------------8

3.2- VALIDAÇÃO E PROCESSAMENTO DE DADOS---------------------------------------------13

3.3- INTERPRETAÇÃO DOS DADOS-----------------------------------------------------------------16

3.3.1- Rede Neuronal Artificial (RNA)-----------------------------------------------------------------16

3.3.2- Cálculo da Vazão de cada intervalo pela densidade-----------------------------------------18

3.3.3- Cálculo da Vazão de cada intervalo pelo dielétrico------------------------------------------23

3.3.4- Recuperação do potencial do poço--------------------------------------------------------------27

4- CONCLUSÕES------------------------------------------------------------------------------------------28

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS-----------------------------------------------------------------30

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LISTA DE ILUSTRAÇÕES

FIGURAS:

Figura-1: Ensaio para a verificação da calibração das válvulas de gás lift......................................5

Figura-2: Carta de Produção.............................................................................................................6

Figura-3: Exemplo de PL em completação multicamadas..............................................................7

Figura-4: Aquisição de dados da estação 1 (E1)..............................................................................9

Figura-5: Aquisição de dados da estação 2 (E2)............................................................................10

Figura-6: Aquisição de dados da estação 3 (E3)............................................................................10

Figura-7: Aquisição de dados da estação 4 (E4)............................................................................11

Figura-8: Aquisição de dados da estação 5 (E5)............................................................................11

Figura-9: Aquisição de dados da estação 6 (E6)............................................................................12

Figura-10: Aquisição de dados da estação 7 (E7)..........................................................................12

Figura-11: Superposição de dados do Medidor de fluxo por estação............................................13

Figura-12: Superposição de dados da Pressão por estação............................................................14

Figura-13: Superposição de dados da Temperatura por estação...................................................14

Figura-14: Superposição de dados da Densidade por estação........................................................15

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Figura-15: Superposição de dados do Dielétrico por estação .......................................................15

Figura-16: Rede Neuronal Artificial (RNA)..................................................................................17

Figura-17: Somatória do erro quadrático e taxa de aprendizado durante treinamento da RNA ..17

Figura-18: Comparação entre a Saída real e a Saída desejada da RNA, e o erro quadrático .......18

Figura-19: Water Holdup – Yw para cada estação em um ciclo de produção...............................19

Figura-20: Produção de óleo e água dos Intervalos 1 (A), 2 (B) , 3 (C), 4 (D), 5(E) e 6 (F)........20

Figura-21: Produção de água em cada estação (A) e a produção de óleo em cada estação (B).....21

Figura-22: Corte de água para cada estação...................................................................................22

Figura-23: Produção média total por intervalo completado..........................................................22

Figura-24: Water Holdup – Yw para cada estação calculado pelo dielétrico ..............................23

Figura-25: Produção de óleo e água dos Intervalos 1 (A), 2 (B) , 3 (C), 4 (D), 5(E) e 6 (F)........24

Figura-26: Produção de água em cada estação (A) e a produção de óleo em cada estação (B).....25

Figura-27: Corte de água para cada estação...................................................................................26

Figura-28: Produção média total por intervalo completado ........................................................26

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TABELAS:

Tabela-1: Intervalos completados do poço estudado.......................................................................8

Tabela-2: Profundidades e código das medidas estacionárias..........................................................9

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RESUMO

Historicamente, a técnica da perfilagem de produção tem sido utilizada em poços estáveis

para a determinação da natureza e do comportamento do fluido produzido ou injetado nas

formações completadas.

A instabilidade na produção de um poço é caracterizada pela ocorrência de fluxos

instáveis, o que produz inconsistências entre as várias medidas das ferramentas constituintes da

perfilagem de produção convencional, dificultando a sua interpretação. A solução para que o

poço apresente estabilidade compatível com a técnica convencional da perfilagem de produção

raramente é encontrada, principalmente nas completações multizonas, com produção de

hidrocarbonetos em diferentes formações.

Este trabalho apresenta a técnica de aquisição e interpretação de perfis de produção para

qualquer tipo de poço produtor, inclusive para poços intermitentes, sem que seja necessário

qualquer mudança na ferramenta de produção. Esta técnica, denominada de PAINTWELL,

permite que cada intervalo produtor possa ser analisado individualmente, para a determinação da

produção ou injeção, e do tipo de fluido produzido ou injetado, respectivamente.

A integração dos novos procedimentos trazidos pela técnica PAINTWELL, com as

diversas ferramentas existentes para perfilagem de produção, possibilita a única forma aceitável

da utilização de perfis de produção em poços intermitentes, que são cada vez mais comuns na

indústria do petróleo.

A técnica de aquisição e interpretação PAINTWELL foi utilizada com sucesso para um

poço intermitente da região do Lago Maracaibo, na Venezuela, produzindo óleo com alto valor

de corte de água, através de um sistema de levantamento artificial do fluido por injeção de gás

lift .

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ABSTRACT

Usually, the Production Logging (PL) jobs are performed to provide the most knowledge possible

of the nature and behavior of the fluids under stable well production or injection conditions.

A source of difficulties that can be present with all production logs is unstable flow causing

inconsistencies between the measurements. This problem is often magnified during commingles

completions well production operations typically due to very high unstable conditions found.

Repeat passes are routinely performed during conventional PL when an inconsistency arises,

however inconsistency data in most intermittent wells is not repeat if standard PL procedures are

used.

This work shows us how Production logging (PL) services can be done in intermittent wells with

the development of a new well log analysis program, called PAINTWELL, which permits to use

of the same tool string configuration than a conventional PL tools, but following different

acquisition and interpretation procedures.

Now, following the PAINTWELL procedures presented in this work, there is the first acceptable

method to run and interpret production logging tools in intermittent wells, which are very often

found in the market.

The PAINTWELL was performed successfully for an intermittent well on Maracaibo Lake basin,

in Venezuela, which produces oil with high water cut using a gas-lift system as the completion

hardware.

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1- INTRODUÇÃO

Um poço comercial, após ser perfurado, é analisado em uma ou mais zonas de interesse,

para ter sua completação finalizada, e entrar na fase de produção. O poço começa produzindo,

geralmente, de forma natural e estável por um tempo considerável, onde as perfilagens com as

ferramentas PL (Production Logging) são utilizadas para o acompanhamento do perfil de

produção (Schlumberger, 1973). Em uma segunda etapa, começam a aparecer alguns problemas:

diminuição da pressão do reservatório, produção de água ou de gás em detrimento da produção

de óleo, entupimento de canhoneados, aparecimento de parafinas no interior da coluna, corrosão

no revestimento e na coluna de completação e fluxo cruzado entre os diferentes reservatórios

(Earlougher, 1997). As soluções para esses problemas nem sempre são conseguidas em operações

simples, muitas vezes são trabalhos bastante complexos e dispendiosos; inclusive com a

recolocação da plataforma ou sonda no poço para sua recompletação, podendo até mesmo ser

projetado um método artificial de produção, que introduz equipamentos novos à completação

original, tais como: bomba de fundo, mandril de gás-lift com válvulas ou orifícios, hastes

mecânicas e injetores de vapor (Schlumberger, 1973).

Os métodos de produção artificiais são os grandes responsáveis pela maioria das

intermitências causadas nos poços de petróleo. O correto funcionamento de um método artificial

de produção torna-se muito importante na recuperação do poço, e além dos problemas

mecânicos e hidráulicos inerentes ao próprio método, também está passível de ser afetado pela

mudança do perfil de produção dos reservatórios produtores (Pirson, 1977; Schlumberger, 1989).

O método de produção por levantamento artificial não contínuo através do mandril de

gás-lift é um exemplo de poço intermitente, e está baseado no conceito da elevação de pacotes de

fluídos dos intervalos produtores por meio de injeções de um determinado volume de gás no

interior da coluna de produção, através de válvulas de comunicação entre a coluna e o anular.

Estas válvulas estão dispostas em diferentes profundidades e são operadas por pressão de gás no

espaço anular em relação a pressão dentro da coluna. Portanto, a pressão no interior da coluna

estará sendo periodicamente afetada pelas injeções de gás durante a produção dos pacotes de

fluído do reservatório ( Aitken & Racht, 1980; Earlougher, 1997).

A impossibilidade de conseguir-se a estabilização das medidas (pressão, temperatura,

vazão, densidade e constante dielétrica), colabora para a falha na delineação do perfil de

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produção, em perfilagens que foram executadas seguindo os convencionais procedimentos para

os perfis PL (diferentes velocidades da ferramenta PL em frente das zonas de interesse), em

períodos de fluxo e de estática. As variações das medidas, impossibilitam a determinação das

contribuições individuais dos intervalos produtores, uma vez que o regime de fluxo do poço não é

constante; não sendo possível neste caso, a interpretação do perfil. Estas variações são inerentes

aos poços intermitentes, daí então, a necessidade do desenvolvimento de um novo programa de

análises para este tipo de poço, comumente encontrado nos campos petrolíferos maduros.

O programa PAINTWELL, aqui apresentado, utiliza o conceito do método de produção

artificial do poço para estabelecer procedimentos operacionais para uma perfilagem de produção;

onde a inovação deste programa está na observação estacionária dos sensores comuns a

ferramenta PL, medidas nas profundidades de interesse, e que são definidas pela interpretação

dos perfis RG (Raios Gama natural) e CCL (Localizador de Luvas).

O programa de análises para poços intermitentes, PAINTWELL, trata de observações

com medições em profundidade e no tempo da ferramenta PL, e não mais de simples perfilagem

em profundidade, como realizado nos casos de poços estáveis. O PAINTWELL considera todos

os eventos ocorridos no período de produção de uma forma contínua, inclusive aqueles

relacionados ao método de produção do poço.

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2- METODOLOGIA

O programa PAINTWELL para uma perfilagem de produção em poços intermitentes,

principalmente aqueles que utilizam o método de produção por levantamento artificial não

contínuo através do mandril de gás-lift, começa na determinação da periodicidade com que

ocorrem as mudanças das medidas adquiridas pelos sensores da ferramenta PL. Uma vez

verificada a periodicidade da curva da pressão, tanto no fundo do poço (Figura 1) quanto na

superfície através da carta de Produção (Figura 2), posiciona-se a ferramenta PL nas

profundidades de interesse, definidas pela interpretação dos perfis RG e CCL. A aquisição dos

dados começa no fundo do poço, abaixo da profundidade do intervalo de interesse mais profundo.

As próximas medições serão realizadas nos intervalos acima do intervalo anterior. A última

medição, será então, realizada na profundidade acima do intervalo de interesse mais raso. Todos

os sensores são analisados utilizando a superposição das curvas obtidas em um ciclo de produção.

Figura-1: Ensaio para a verificação da calibração das válvulas de gás lift.

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A resolução e a precisão do perfil de produção estarão intimamente ligadas com a

configuração compacta da ferramenta PL, com o tempo de duração de cada medida realizada e

com o número de medidas estacionárias (estações). Um menor comprimento da ferramenta de PL

proporcionará a observação de intervalos canhoneados muito próximos (Figura 3). O tempo de

duração de cada estação é definido em função do período de ocorrência das intermitências ou dos

disparos das válvulas (Figura 1). O tempo mínimo para a duração de cada estação é igual a duas

vezes o tempo da duração do ciclo de produção. O número de medidas estacionárias será definido

pelo número de zonas de interesse. A contribuição individual de cada zona canhoneada é

determinada pela diferença da observação realizada em uma profundidade imediatamente

superior a esta zona, em relação a uma observação realizada em uma profundidade

imediatamente inferior a mesma. A somatória das contribuições individuais, interpretadas pelo

PAINTWELL, resultarão no perfil de produção do poço.

Figura-2: Carta de Produção.

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O programa de análises PAINTWELL finaliza o estudo de produção do poço intermitente,

formulando sugestões para a melhoria do seu potencial , tais como:

Alteração da abertura do poço (choke)..

Recanhoneio ou ampliação de intervalos

Isolamento de algumas zonas produtoras

Recuperação do fundo de poço.

Recuperação de Revestimento (Pack-off).

Recuperação de tubos de produção.

Limpeza do interior da coluna.

Substituição de obturadores (Packer).

Realização de novos testes de produção.

Determinar mudança da coluna de completação.

Fechamento do poço.

Figura-3: Exemplo de PL em completação multicamadas

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3- RESULTADOS

Um poço do campo Lagunillas, localizado no Lago Maracaibo, Venezuela, foi escolhido

para aplicarmos o PAINTWELL, com o objetivo de determinar o perfil de produção dos

intervalos completados e interpretar o referido perfil para a recuperação do potencial deste poço.

Antes da realização da perfilagem de produção, este poço encontrava-se produzindo

aproximadamente 480 barris brutos por dia, com 70% de água.

3.1- AQUISIÇÃO DE DADOS

Considerando que o poço encontrava-se com as válvulas de gás lift calibradas,

levantando eficientemente os pacotes de fluidos, podemos afirmar que o poço estava em

condições adequadas para a obtenção do perfil de produção através do PAINTWELL. A

Figura 1 mostra um típico ensaio que pode ser realizado para constatar que as válvulas de gás lift

estão em seu ponto ótimo de trabalho. O ensaio consiste da visualização dos disparos sucessivos

das válvulas, medidos por sensores de pressão e de temperatura localizados no interior da coluna

de produção, à profundidade dos disparos. Observa-se que antes da pressão na coluna se

estabilizar próximo do valor da pressão do reservatório, ocorre o disparo seguinte, e assim

sucessivamente; fazendo com que tenhamos o progressivo levantamento dos pacotes contendo

fluidos pelo interior da coluna.

O comportamento de superfície do poço é mostrado pela carta de produção (Figura 2),

que acompanha o histórico das pressões da cabeça do poço e do revestimento. Observamos que

tanto a pressão do revestimento, correspondente a pressão da injeção do gás lift, quanto a pressão

da cabeça do poço, são intermitentes. Entretanto, é possível verificar a periodicidade dos

eventos. O tempo de duração do ciclo, mostrada na carta de produção, é de aproximadamente 20

(vinte) minutos. Os intervalos completados do poço estudado são mostrados na Tabela 1.

Tabela-1: Intervalos completados do poço estudado.

Intervalo 1 X683 m - X686 mIntervalo 2 X689 m - X692 mIntervalo 3 X702 m - X705 mIntervalo 4 X708 m - X711 mIntervalo 5 X736 m - X742 mIntervalo 6 X745 m - X748 m

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Aplicando a técnica PAINTWELL, determina-se as profundidades para a realização de

medidas estacionárias com duração de 40 (quarenta) minutos, mostradas na Tabela 2.

Tabela-2: Profundidades e código das medidas estacionárias.

E1-Estação 1 X652 mE2-Estação 2 X687 mE3-Estação 3 X697 mE4-Estação 4 X706 mE5-Estação 5 X727 mE6-Estação 6 X744 mE7-Estação 7 X764 m

A ferramenta de PL (Schlumberger, 1973) utilizada, fez medições estacionárias de

Pressão (Psi), Medidor de fluxo (Rps), Densidade (g/cc),Temperatura (F) e Dielétrico(UD), as

quais são apresentadas nas Figuras de 4 a 10, respectivamentes por cada estação definida na

Tabela 2.

Figura-4: Aquisição de dados da estação 1 (E1)

0 5 10 15 20 25 30 35 40500600700

Tempo (min)

Pressão

0 5 10 15 20 25 30 35 400

0.51 Flowmeter

0 5 10 15 20 25 30 35 40

0.90.95

1

Densidade

0 5 10 15 20 25 30 35 40185

186

187Temperatura

0 5 10 15 20 25 30 35 4070

75

80

Tempo (min)

Dielétrico

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Figura-5: Aquisição de dados da estação 2 (E2)

Figura-6: Aquisição de dados da estação 3 (E3)

0 5 10 15 20 25 30 35 40500600700

Tempo (min)

Pressão

0 5 10 15 20 25 30 35 400

0.51 Flowmeter

0 5 10 15 20 25 30 35 40

0.90.95

1

Densidade

0 5 10 15 20 25 30 35 40185

186

187Temperatura

0 5 10 15 20 25 30 35 4070

75

80

Tempo (min)

Dielétrico

0 5 10 15 20 25 30 35 40500600700

Tempo (min)

Pressão

0 5 10 15 20 25 30 35 400

0.51 Flowmeter

0 5 10 15 20 25 30 35 40

0.90.95

1

Densidade

0 5 10 15 20 25 30 35 40185

186

187Temperatura

0 5 10 15 20 25 30 35 4070

75

80

Tempo (min)

Dielétrico

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Figura-7: Aquisição de dados da estação 4 (E4)

Figura-8: Aquisição de dados da estação 5 (E5)

0 5 10 15 20 25 30 35 40500600700

Tempo (min)

Pressão

0 5 10 15 20 25 30 35 400

0.51 Flowmeter

0 5 10 15 20 25 30 35 40

0.90.95

1

Densidade

0 5 10 15 20 25 30 35 40185

186

187Temperatura

0 5 10 15 20 25 30 35 4070

75

80

Tempo (min)

Dielétrico

0 5 10 15 20 25 30 35 40500600700

Tempo (min)

Pressão

0 5 10 15 20 25 30 35 400

0.51 Flowmeter

0 5 10 15 20 25 30 35 40

0.90.95

1

Densidade

0 5 10 15 20 25 30 35 40185

186

187Temperatura

0 5 10 15 20 25 30 35 4070

75

80

Tempo (min)

Dielétrico

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Figura-9: Aquisição de dados da estação 6 (E6)

Figura-10: Aquisição de dados da estação 7 (E7)

0 5 10 15 20 25 30 35 40500600700

Tempo (min)

Pressão

0 5 10 15 20 25 30 35 400

0.51 Flowmeter

0 5 10 15 20 25 30 35 40

0.90.95

1

Densidade

0 5 10 15 20 25 30 35 40185

186

187Temperatura

0 5 10 15 20 25 30 35 4070

75

80

Tempo (min)

Dielétrico

0 5 10 15 20 25 30 35 40500600700

Tempo (min)

Pressão

0 5 10 15 20 25 30 35 400

0.51 Flowmeter

0 5 10 15 20 25 30 35 40

0.90.95

1

Densidade

0 5 10 15 20 25 30 35 40185

186

187Temperatura

0 5 10 15 20 25 30 35 4070

75

80

Tempo (min)

Dielétrico

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13

3.2- VALIDAÇÃO E PROCESSAMENTO DE DADOS

Após a aquisição dos dados, torna-se imperativo a validação dos mesmos. A partir das

comparações dos valores medidos pelos sensores da ferramenta de PL por dois ciclos de

produção, obteve-se valores semelhantes quando comparamos os ciclos. Observa-se também que

os sensores mediram valores compatíveis com valores de referência da área, e que os disparos das

válvulas de gás-lift puderam ser detectadas em todas as medidas realizadas.

O processamento de dados em poços intermitentes, imediatamente após a validação dos

mesmos, objetiva a superposição das curvas de todas as estações para as medidas realizadas por

cada sensor. Nesta etapa, já é possível uma análise qualitativa da perfilagem de produção

realizada. A superposição das curvas dos dados das estações é mostrada a seguir para cada

sensor, nas Figuras de 11 a 15.

Figura-11: Superposição de dados do Medidor de fluxo por estação

10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

Tempo (min)

E1E2E3E4E5E6E7

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14

Figura-12: Superposição de dados da Pressão por estação

Figura-13: Superposição de dados da Temperatura por estação

0 5 10 15 20 25 30 35 40185

185.2

185.4

185.6

185.8

186

186.2

186.4

186.6

186.8

187

Tempo (min)

E1E2E3E4E5E6E7

0 5 10 15 20 25 30 35 40450

500

550

600

650

700

750

Tempo (min)

E1E2E3E4E5E6E7

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15

Figura-14: Superposição de dados da Densidade por estação

Figura-15: Superposição de dados do Dielétrico por estação

0 5 10 15 20 25 30 35 400.86

0.88

0.9

0.92

0.94

0.96

0.98

1

Tempo (min)

E1E2E3E4E5E6E7

0 5 10 15 20 25 30 35 4070

71

72

73

74

75

76

77

78

79

80

Tempo (min)

E1E2E3E4E5E6E7

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16

3.3- INTERPRETAÇÃO DOS DADOS

O poço estudado apresenta produção bi-fásica (óleo e água), e como vimos anteriormente,

existem variações das medidas em profundidade e também em tempo. Isto demonstra a

necessidade de conhecermos bem as relações entre pressão, volume e temperatura dos fluidos

produzidos. A análise do fluído produzido por um campo petrolífero é realizado em laboratório,

obtendo-se a tabela PVT. Na ausência de valores encontrados em laboratório, diversos programas

computacionais aproximam razoavelmente estes valores a partir dos intervalos pré-determinados

de pressão, temperatura e densidade dos fluidos produzidos (Aitken & Racht, 1980; Earlougher,

1977).

A interpretação da perfilagem de produção em poços intermitentes, onde as medidas dos

sensores sofrem variações em profundidade e no tempo, não pode ser encontrado através de uma

interpretação convencional. A alteração dos procedimentos para perfilagem de produção em

poços ditos intermitentes, agora realizados por estações , fez com que houvesse a necessidade do

desenvolvimento de uma solução computacional para o cálculo instantâneo da área ocupada pela

água na seção transversal do revestimento, durante as estações, conhecida por “water holdup”, e

representada por “Yw”. A solução computacional apresentada, utiliza uma rede neuronal

artificial (RNA) para o caso de cálculo de vazões a partir das medidas do sensor densidade, o que

não é necessário para o cálculo de vazões a partir das medidas do sensor dielétrico.

3.3.1-Rede Neuronal Artificial (RNA)

Neste poço, utilizou-se uma RNA direta, com 2 camadas ocultas, usando funções de

ativação sigmóide para todas as camadas, momento, retropropagação do erro e taxa de

aprendizado variável (Haykin, 2001; Azevedo et al., 2000; Moreira & Fiesler,1995 e Rumelhart

& McClelland, 1986). As entradas da rede são a Pressão (P), Temperatura (T) e Densidade (D), e

a saída da RNA é a WATER HOLDUP - Yw . A RNA utilizada é mostrada na Figura 16. Para

evitar problemas numéricos, os valores das variáveis de entrada são normalizados para facilitar o

processo de treinamento da RNA. Assim, os valores de pressão são divididos por 1000 e a

temperatura é apresentada em uma escala entre 0 e 1 utilizando-se a relação ( ) 2185)( −= FTT ).

Apenas os valores de densidade são apresentados sem sofrerem modificações.

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17

Figura-16: Rede Neuronal Artificial (RNA)

O treinamento da RNA foi realizado apresentando os padrões de entrada/saída da tabela

PVT em lote (batch training), utilizando o algoritmo de retropropagação do erro com fator de

momento ( 9,0=α ) e taxa de aprendizado variável. A RNA foi treinada durante 350.000 épocas e

a somatória do erro quadrático do erro obtido ao final do treinamento da rede foi de 1.657 x 10−3,

com o erro quadrático médio por padrão sendo igual a 8.3705 x 10−6. A Figura 17 apresenta o

gráfico que mostra a evolução da somatória do erro quadrático e da taxa de aprendizado ao longo

do processo de treinamento.

Figura-17: Somatória do erro quadrático e taxa de aprendizado durante treinamento da RNA

f1(.)

f1(.)

f1(.)

h1

h2

h3

f2(.)

f2(.)

f2(.)

m1

m2

m3

+ 1 + 1

f3(.)

y

+ 1

P

T

D

Yw

Pesos Pesos

Pesos f1(.): sigmóidef2(.): sigmóidef3(.): sigmóide

0 0 .5 1 1 .5 2 2 .5 3 3 .5

x 1 05

1 0-3

1 0-2

1 0-1

1 00

E R R

0 0 .5 1 1 .5 2 2 .5 3 3 .5

x 1 05

0

0 .0 2

0 .0 4

0 .0 6

0 .0 8

0 .1

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18

Todos os padrões de treinamento disponíveis (198 amostras) foram utilizados para treinar

a RNA. Para fazer a validação da RNA após o processo de treinamento, comparou-se a saída da

rede com a saída desejada, observando-se também o comportamento do erro quadrático de cada

padrão de entrada (Andrade & Luthi, 1997; Fischetti & Andrade, 1999), o que é mostrado na

Figura 18.

Figura-18: Comparação entre a Saída real e a Saída desejada da RNA, e o erro quadrático

3.3.2- Cálculo da Vazão de cada intervalo pela Densidade

A diferença entre as velocidades das fases, chamada de “SLIPPAGE VELOCITY – Vs”,

pode agora ser calculada sem problemas para poços intermitentes, uma vez que a “WATER

HOLDUP – Yw” é calculada pela RNA, cujo resultado é mostrado na Figura 19.

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

YredeYdesejada

0 20 40 60 80 100 120 140 160 1800

0.2

0.4

0.6

0.8

1x 10-4

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19

Figura-19: Water Holdup – Yw para cada estação em um ciclo de produção

A equação que calcula esta diferença depende da densidade do óleo no fundo do poço

(ρo), da densidade da água no fundo do poço (ρw) e da WATER HOLDUP – Yw. Esta equação é

mostrada abaixo (Schlumberger, 1973):

Vs (ft/min) = 39,414 x (ρw-ρo)0,25 x e -0,788 x Ln[1,85/(ρw- ρo)] x (1-Yw) (1)

A partir do cálculo de Vs, pode-se calcular as velocidades da fase água (Vw) e a da fase

óleo (Vo), uma vez que a velocidade média da mistura (Vmed) é calculada pelo medidor de

fluxo. A equação que relaciona Vmed, Vw e Vo (Schlumberger, 1973) é mostrada a seguir:

Vmed = [Yw x Vw + (1-Yw) x Vo] (2)

e como por definição Vo = Vs +Vw, então temos :

Vw = Vmed – [Vs/(1-Yw)] (3)

12 14 16 18 20 22 24 26 28 300

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Tempo (min)

E1E2E3E4E5E6E7

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20

Assim, calculamos a vazão de óleo (Qo) e a vazão de água (Qw) para cada intervalo,

(Figura 20).

Figura-20: Produção de óleo e água dos Intervalos 1 (A), 2 (B) , 3 (C), 4 (D), 5(E) e 6 (F)

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30-200

0

200

400

(D)

Qwt4Qot4

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30-200

0

200

400

(E)

Qwt5Qot5

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30-200

0

200

400

Tempo (min)

(F)

Qwt6Qot6

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30-200

0

200

400

(A)

Qwt1Qot1

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30-200

0

200

400

(B)

Qwt2Qot2

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30-200

0

200

400

(C)

Qwt3Qot3

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21

As contribuições de cada intervalo em barris por dia podem também ser mensuradas se

analisarmos a Figura 21, que mostra a produção instantânea de água e de óleo para cada estação.

A distribuição do corte de água durante as estações pode ser observada na Figura 22 . A produção

média de cada intervalo pode ser verificada na Figura 23.

Figura-21: Produção de água em cada estação (A) e a produção de óleo em cada estação (B)

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

0

200

400

600

(A)

E1E2E3E4E5E6E7

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

0

200

400

600

800

Tempo (min)

(B)

E1E2E3E4E5E6

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22

.

Figura-22: Corte de água para cada estação

Figura-23: Produção média total por intervalo completado

0 12 23 34 45 56 67-100

0

100

200

300

400

500

600

Intervalo Produtor entre Estações

Água (Bwpd)Óleo (Bopd)Qtotal

12 14 16 18 20 22 24 26 28 300

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Tempo (min)

WC1WC2WC3WC4WC5WC6

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23

3.3.3- Cálculo da Vazão de cada intervalo pelo Dielétrico

A diferença entre as velocidades das fases, chamada de “SLIPPAGE VELOCITY – Vs”,

pode agora ser calculada sem problemas para poços intermitentes, uma vez que a “WATER

HOLDUP – Yw” é calculada diretamente pelo dielétrico, cujo resultado é mostrado na Figura 24.

Figura-24: Water Holdup – Yw para cada estação calculado pelo dielétrico

Agora, para o cálculo de Vs, Vmed, Vw , Vo e vazões (Schlumberger, 1973), utilizamos

novamente as equações (1), (2) e (3).

Vs (ft/min) = 39,414 x (ρw-ρo)0,25 x e -0,788 x Ln[1,85/(ρw- ρo)] x (1-Yw) (1)

Vmed = [Yw x Vw + (1-Yw) x Vo] (2)

Vw = Vmed – [Vs/(1-Yw)] (3)

12 14 16 18 20 22 24 26 28 300

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Tempo (min)

E1E2E3E4E5E6E7

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24

Assim, calculamos a vazão de óleo (Qo) e a vazão de água (Qw) para cada intervalo,

(Figura 25).

Figura-25: Produção de óleo e água dos Intervalos 1 (A), 2 (B) , 3 (C), 4 (D), 5(E) e 6 (F)

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30-200

0

200

400

(D)

Qwt4Qot4

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30-200

0

200

400

(E)

Qwt5Qot5

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30-200

0

200

400

Tempo (min)

(F)

Qwt6Qot6

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30-200

0

200

400

(A)

Qwt1Qot1

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30-200

0

200

400

(B)

Qwt2Qot2

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30-200

0

200

400

(C)

Qwt3Qot3

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25

As contribuições de cada intervalo em barris por dia podem também ser mensuradas se

analisarmos a Figura 26, que mostra a produção instantânea de água e de óleo para cada estação.

A distribuição do corte de água durante as estações pode ser observada na Figura 27 . A produção

média de cada intervalo pode ser verificada na Figura 28.

Figura-26: Produção de água em cada estação (A) e a produção de óleo em cada estação (B)

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

0

200

400

600

(A)

E1E2E3E4E5E6E7

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

0

200

400

600

800

Tempo (min)

(B)

E1E2E3E4E5E6

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26

.

Figura-27: Corte de água para cada estação

Figura-28: Produção média total por intervalo completado

12 14 16 18 20 22 24 26 28 300

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Tempo (min)

WC1WC2WC3WC4WC5WC6

0 12 23 34 45 56 67-100

0

100

200

300

400

500

600Produção Média de Água e Óleo

Intervalo Produtor entre Estações

Pro

duçã

o (B

/D)

Água (Bwpd)Óleo (Bopd)Qtotal

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27

3.3.4- Recuperação do Potencial do Poço

A recuperação do potencial do poço estudado poderá ser realizada, a partir de ações

selecionadas pelo resultado do programa de análises PAINTWELL. As principais são:

Determinar gradiente estático, gradiente dinâmico, parâmetros das formações e

produtividade dos fluidos com a realização de teste de formação ou de produção

(Earlougher, 1997 e Schlumberger, 1989) para os intervalos 1,2 e 3.

Determinar gradiente estático, gradiente dinâmico, parâmetros das formações e

produtividade dos fluidos com a realização de teste de formação ou de produção para os

intervalos 4,5 e 6.

Recanhoneio e/ou ampliação dos intervalos 1,4 e 5, para que os mesmos produzam

significativamente.

Isolamento parcial das zonas 2,3 e 6, com recanhoneio em intervalos mais superiores,

com o objetivo de diminuir a produção de água.

Projetar um novo sistema de gás-lift para diminuir o corte de água das zonas produtoras, e

otimizar o tempo de produção, uma vez que o poço encontra-se produzindo somente em 2/3

do ciclo de produção, conforme mostra as medidas do sensor medidor de fluxo na Figura 11.

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28

4- CONCLUSÕES

O sucesso da interpretação dos dados obtidos com os perfis PL em poços intermitentes,

apresentada neste trabalho, está baseado na observação em profundidade e no tempo das medidas

obtidas pelos sensores da ferramenta PL. Os cálculos são realizados a cada instante do ciclo

produtivo, e a superposição das curvas representativas das medições são automatizadas,

permitindo assim que o perfil de produção das zonas completadas do poço seja conhecido.

Rigorosamente, toda e qualquer formação petrolífera tem fluidos, com comportamento

descritos por tabelas do tipo PVT, diferentes de outra formação. Portanto, o erro na interpretação

de dados de perfis PL está no uso de um mesmo comportamento dos fluidos em relação as

variações de pressão, volume e temperatura, para mais de uma acumulação de hidrocarbonetos.

No caso do poço estudado, este problema ainda é maior, uma vez que os valores de pressão,

temperatura e densidade modificam-se a cada instante. Este trabalho apresenta uma rede neuronal

artificial, treinada com os dados da tabela PVT, como forma de minimizar os efeitos destas

variações na interpretação das medidas do sensor densidade; uma vez que as redes neuronais

artificiais vêm mostrando-se como uma excelente ferramenta de auxílio na interpretação de

perfis.

A comparação entre os resultados obtidos a partir da utilização das medidas do sensor

densidade com os resultados obtidos a partir do sensor dilétrico, mostra a eficiência do método

apresentado neste trabalho, para a realização e a interpretação de perfis de produção em poços

intermitentes. A diferença entre os resultados obtidos pelos dois diferentes sensores, submetidos

aos mesmos procedimentos de aquisição de dados, deve-se a fatores dinâmicos da produção do

poço e ao princípio de funcionamento das ferramentas utilizadas; ressaltando-se entre eles, o alto

valor da produção de água em relação a produção de petróleo, a utilização de uma única tabela

PVT na interpretação do perfil de produção para fluidos provenientes de diferentes formações e a

utilização de um sensor de densidade que opera com o princípio do diferencial de pressão. Estes

fatores problemáticos podem ocorrer isoladamente ou em conjunto, dificultando ainda mais a

interpretação dos dados adquiridos. Portanto, haverá sempre a necessidade de engenheiros

especialistas em perfis de produção para acompanhar todas as etapas da operação, desde a

realização do programa da perfilagem até a validação dos dados da mesma.

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29

Comparando-se os resultados obtidos com o método PAINTWELL com os valores

previamente disponibilizados pela gerência de produção, responsável pelo poço estudado, tem-se

praticamente o mesmo valor bruto de produção (aproximadamente 500 barris por dia), mas um

menor valor para o corte de água. Isto ocorre devido o poço ter sido fechado para a realização da

verificação mecânica das condições do poço antes da perfilagem. O fechamento do poço restaura

a pressão e o contacto óleo/água do reservatório, diminuindo assim a produção de água das

formações por um período diretamente proporcional ao tempo de fechamento do poço.

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