Modelagem 3D de Pressão de Poros a partir de Dados de Poços

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1 Noelia Victoria Valderrama Cruz Modelagem 3D de Pressão de Poros a partir de Dados de Poços Dissertação de Mestrado Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do título de Mestre pelo Programa de Pós- Graduação em Engenharia Civil da PUC-Rio. Orientador: Sergio Augusto Barreto da Fontoura Rio de Janeiro, agosto de 2009

2 Noelia Victoria Valderrama Cruz Modelagem 3D de Pressão de Poros a partir de Dados de Poços Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do título de Mestre pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil da PUC-Rio. Aprovada pela Comissão Examinadora abaixo assinada. Prof. Sergio Augusto Barreto da Fontoura Orientador Departamento de Engenharia Civil PUC-Rio Prof. Alberto Sampaio Ferraz Jardim Sayão Departamento de Engenharia Civil PUC-Rio Luiz Alberto Santos Rocha Petrobrás Prof. Paulo Couto UFRJ Prof. José Eugenio Leal Coordenador Setorial do Centro Técnico Científico - PUC-Rio Rio de Janeiro, 28 de agosto de 2009

3 Todos os direitos reservados. É proibida a reprodução total ou parcial do trabalho sem autorização da universidade, da autora e do orientador. Noelia Victoria Valderrama Cruz Graduou-se em Engenharia Civil pela UNI Universidade Nacional de Engenharia - Peru em Dezembro Trabalhou em projetos e execuções de obras de construção civil. Como geotécnica desenvolveu projetos de estabilidade de barragens para rejeito de mineração. Valderrama Cruz, Noelia Victoria Ficha Catalográfica Modelagem 3D de pressão de poros a partir de dados de poços / Noelia Victoria Valderrama Cruz; orientador: Sergio Augusto Barreto da Fontoura f. : il. (color.) ; 30 cm Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Inclui bibliografia 1. Engenharia civil Teses. 2. Modelagem de bacias. 3. Gradiente de pressão de poros. 4. Subcompactação 5. Poços. 6. Método de Eaton. 7. Método de Bowers. I. Fontoura, Sergio Augusto Barreto da. II. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departamento de Engenharia Civil. III. Título. CDD: 624

4 Ao Señor de los Milagros A minha mãe Emperatriz pelo apoio incondicional A minha irmã Emperatriz pela força e coragem A minha família toda, pelo seu apoio

5 Agradecimentos Ao professor Dr. Sergio Fontoura, pela orientação e pelo seu apoio. Aos meus pais Emperatriz e Teobaldo que me apoiaram sempre em todos os momentos. Aos meus irmãos pela força e carinho transmitido em suas mensagens e ligações Carlos, Salomón, Edwin, especialmente minha irmã Emperatriz. A meu tio Cesar que, embora esteja no Peru me deu seu carinho e apoio para seguir com confiança em todo este tempo. À Julien por seu carinho, companheirismo, calma nos momentos de angustia e pelo seu apoio incondicional. À Vivian pelas sugestões durante a execução do trabalho e também pela paciência e amizade. Aos meus amigos pelo seu carinho nos momentos de dificuldade, me fazendo sentir em casa embora esteja longe dela. Em especial a Natacha e Jackeline. Aos amigos do GTEP, especialmente a Nelly, Shelly e Paul pelo apoio e amizade. À Helena e à equipe do EDISE por fornecer os dados para este trabalho. À Knowledge Systems pela disponibilidade da licença do programa. A todos os professores do Departamento de Engenharia Civil pelos ensinamentos transmitidos. Ao Departamento de Engenharia Civil da PUC-Rio, à ANP e ao GTEP pelo apoio financeiro.

6 Resumo Cruz, Noelia Victoria Valderrama; Fontoura, Sergio Augusto Barreto da. Modelagem 3D de Pressões de Poros a Partir de Dados de Poços. Rio de Janeiro, p. Dissertação de Mestrado - Departamento de Engenharia Civil, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. A modelagem tridimensional (3D) de gradiente de pressões de poros geralmente é feita utilizando dados sísmicos e calibrada com dados de poços, não sendo comum na indústria de petróleo a geração de modelos 3D baseados exclusivamente em dados de poços. A utilização de dados de poços para modelos unidimensionais do gradiente de pressão de poros, contudo, é trivial. Neste trabalho são apresentadas modelagens 3D de pressão de poros pelo método de Eaton e pelo método de Bowers, exclusivamente a partir de dados de poços (14) de um campo brasileiro. A metodologia utilizada foi baseada no programa Drillowrks 3D, da Knowledge Systems, sendo considerado apenas o fenômeno da subcompactação como possível mecanismo gerador das sobrepressões. Embora os dados sísmicos sejam os mais usados na indústria de petróleo e gás para a modelagem 3D de pressão de poros, um estudo de caso apresentado neste trabalho mostra que o uso de dados de poços para a modelagem 3D de pressão de poros é satisfatório, atingindo-se erros inferiores a 1ppg para ambas as metodologias, em relação a medidas diretas de pressão de poros. Palavras-chave Modelagem de bacias, gradiente de pressão de poros, subcompactação, poços, método de Eaton, método de Bowers.

7 Abstract Cruz, Noelia Victoria Valderrama; Fontoura, Sergio Augusto Barreto da (Advisor). 3D Pore Pressure Modeling from Well Data. Rio de Janeiro, p. Msc. Dissertation - Department of Civil Engineering, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Tridimensional (3D) modeling of pore pressure gradient is usually based on seismic data and calibrated with well data. Tridimensional models based exclusively in well data are not common in the oil industry. However, well data are regulary used to derive unidimensional models of the pore pressure gradient. The current work presents 3D models of pore pressure gradient using the Eaton method and Bowers method, derived from 14 wells data in a Brazilian field. The methodology used was based in the software Drillowrks 3D, from Knowledge Systems. The undercompaction mechanism was considered as the overpressure generator. Although the seismic data are the most commonly used in oil and gas industry for 3D pore pressure modeling, a case study presented herein shows that using wells data for 3D pore pressure modeling is satisfactory, with errors less than 1ppg in both methods in respect to direct measurements of pore pressure. Keywords Basin modeling, pore pressure gradient, undercompaction, well data, Eaton method, Bowers method.

8 Sumário 1 Introdução Objetivo Escopo da Dissertação 15 2 Revisão Bibliográfica Pressões de Poros Anormais Generalidades de Pressão de Poros Modelagem 3D de Pressões de Poros Modelagem com medidas sísmicas Modelagem com dados de poços Modelagem de Bacias 28 3 Análise e preparação dos dados Características Gerais do Campo Dados Disponíveis Preparação de dados Suavização de Perfis Tratamento dos Perfis Medições diretas de pressão de poros Seleção de poços para a modelagem 3D Escolha de poços para validação do modelo 52 4 Análise de pressão de poros Análise de gradiente de pressão de poros unidimensional Gradiente de Sobrecarga Curva Virgem de Bowers Gradiente de Pressão de Poros (GPP) Calibração Análise de gradiente de pressão de poros 3D Geração do Cubo de Dados Cálculo do Gradiente de Sobrecarga 3D Geração da Curva Virgem 3D 69

9 Gradiente de Pressão de Poros 3D Validação dos resultados 76 5 Conclusões e Sugestões 78 Referencias Bibliográficas 80

10 Lista de figuras Figura 2.1. Ocorrências de sobrepressões no mundo (Fertl e Chilingarian, 1977). 18 Figura 2.2. Cubo de Gradiente de Pressão de Poros estimada: (a) usando velocidade stacking, (b) usando velocidade tomográfica. Modificado de Sayers e Johnson (2000). 24 Figura 2.3. Estimativa da pressão de poros usando inversão tomográfica no Golfo do México, modificado de Dutta, 2002 appud Lee et al., Figura 2.4. Fluxo de trabalho para previsão de pressão de poros. Modificado de Lopez et. al. (2004). 25 Figura 2.5. Fluxo de Trabalho para estimativa de pressão de poros (Cuvillier et al., 2000). 28 Figura 2.6. Exemplo de seção sísmica interpretada (acima), e a conseqüente previsão de pressão de poros (abaixo). Modificado de Huffman (2002). 29 Figura 2.7. Utilização da modelagem de bacias na análise de migração de fluidos na Bacia de Congo (Modificado de Schneider et al., 2000). 30 Figura 2.8. Comparação de atributos de amplitude e Poisson no setor sudeste d área em estudo (Alfhild et al., 2002). 30 Figura 2.9. Fluxo de trabalho para estimativa de pressão de poros com dados integrados. Modificado de Dutta e Khazanehdari (2006). 31 Figura Pressão de poros 3D usando velocidade sísmica de alta resolução. (Modificado de Dutta e Khazanehdari, 2006). 32 Figura (a) Modelo da sequência estratigráfica e estrutural da área de estudo, incluindo os poços disponíveis, (b) Seção do modelo de velocidade (ft/s) de alta resolução com dados sísmicos e de poços. Modificado de Bachrach et al. (2007). 33 Figura Estimativa da pressão de poros (a) velocidade sônico upscaled e velocidade normal, (b) pressão de poros 1D e (c) pressão de poros (psi) 3D. Bachrach et al. (2007). 34 Figura 3.1. Seção geológica esquemática da bacia SLM. 36 Figura 3.3. Perfis de Litologia de alguns poços no campo SLM. (Extraído para visualização do software Petrel) 38 Figura 3.4. Trajetórias dos 24 poços a partir da mesa rotativa (topo) e variação

11 da LDA de 900m até 2000m. (Extraído para visualização do software Petrel). 40 Figura 3.5. Localização dos 24 poços com dados disponíveis para estimativa de pressão de poros. 41 Figura 3.6. Suavização dos perfis GR (esquerda) e DT (direita) do poço SLM 2DP. 43 Figura 3.7. Comparação dos perfis para descartar trechos com possíveis leituras erradas. 44 Figura 3.8. Discriminação da litologia de rochas argilosas com perfil GR para os poços (a) SLM 1DA, (b) SLM 02DP, (c) SLM 16D e (d) SLM Figura 3.9. Criando o perfil indicador de porosidade (a) perfil GR com a LBF, (b) perfil sônico com os pontos marcados de rochas argilosas e (c) sônico discrimando suavizado. 46 Figura Estimativa do perfil densidade ao longo da trajetória do poço, (a) perfil densidade original, (b) perfil sintetico e (c) Perfil densidade composto. 47 Figura Medidas de pressões de poros com TFC no campo SLM. 48 Figura Poços selecionados para trabalhar na modelagem 3D do campo SLM. 51 Figura Histograma da população (rosa) e do modelo (azul) da (a) densidade e (b) sônico, para a análise do poço SLM 19D. 53 Figura Histograma da população (rosa) e do modelo (azul) da (a) densidade e (b) sônico, para a análise do poço SLM Figura 4.2. Gradiente de Sobrecarga (GS) nos Poços SLM 1DA, SLM 5, SLM 41 e SLM 44 de esquerda à direita. 57 Figura 4.3. Curva Virgem inicial com A e B de 14,2 e 0,724 respectivamente. 59 Figura 4.4. Estimativa de GPP pelo método de Eaton, (a) usando a curva virgem (vermelho) como curva de compactação normal e, (b) usando o TCN (azul). 61 Figura 4.5. Calibração do poço SLM 27D (a) antes da calibração (A=14,2) e (b) após a calibração (A=16,8). 62 Figura 4.6. Gradiente de pressão de poros pelos métodos de Eaton e Bowers para os poços (a) SLM 4 e (b) SLM 19D. 63 Figura 4.7. Curva Virgem após a calibração para o campo SLM (A=16,35; B=0,724 e Dt ml =189µs/ft). 65 Figura 4.8. Curva virgem: análise de dispersão de dados da curva virgem (a)

12 considerando todos os poços, coeficiente de correlação de 0,15 e, (b) coeficiente de correlação 0,65 sem os poços SLM 8DA e SLM Figura 4.9. Fluxo de trabalho para a modelagem 3D de GPP para os métodos Eaton e Bowers. 67 Figura Cubos de dados gerados a partir de 14 poços (a) Densidade e, (b) Sônico de rochas argilosas. 68 Figura Cubo de Gradiente de Sobrecarga 3D. 68 Figura Curva virgem 3D usando A=16,35, B=0,724 e Dt ml =189µs/ft. 69 Figura Cubo de GPP pelo método de Eaton 70 Figura Cubo de GPP pelo método de Eaton. (a) subpressões e (b) sobrepressões. 71 Figura GPP pelo método de Bowers 72 Figura Cubo de GPP pelo método de Bowers. (a) subpressões e, (b) sobrepressões. 72 Figura GPP na profundidade de 2740m (a) Eaton e, (b) Bowers. 73 Figura Corte na profundidade de 2740m dos modelos de sônico de rochas argilosas (esquerda) e do registro sônico normal (curva vigem, direita). 74 Figura Sobrepressões no campo SLM pelos métodos de Eaton (esquerda) e Bowers (direita). 75 Figura GPP dos poços de validação SLM 4 e SLM 19D pelo método de: (a) Eaton e, (b) Bowers. 77

13 Lista de tabelas Tabela 1. Seção geológica esquemática da bacia SLM. 37 Tabela 2. Lista dos 24 poços analisados com respectivos registros de perfis e medições diretas de PP. 40 Tabela 3. Lista do Expoente X (Eaton) e parâmetros A, B e Dt ml (Bowers) dos 14 poços. 63 Tabela 4. Erros pelos métodos de Eaton e Bowers para os poços SLM 4 e SLM 19D. 64 Tabela 5. Erros pelos métodos de Eaton e Bowers 3D para os poços SLM 4 e SLM 19D 76

14 1 Introdução Pressões de poros ditas anormalmente altas, representam a principal causa de problemas na perfuração de poços, como instabilidade das paredes do poço, prisão de coluna, influxo de fluído da formação para o interior do poço (kick) e se o mesmo vier a ficar incontrolável, levará ao que denominamos blowout. Tais ocorrências podem resultar em perdas humanas e econômicas. Assim para minimizar estes riscos, estimativas para pressões de poros podem ser feitas de duas formas: medições diretas, onde são realizadas pontualmente em formações permeáveis num poço perfurado e, medições indiretas feitas em formações impermeáveis (rochas argilosas). Os métodos indiretos utilizam o modelo universal de Terzaghi para estimar as pressões de poros, uma vez que relacionam dados sísmicos e/ou perfis de poços com a porosidade que é relacionada com a tensão efetiva. A pressão de sobrecarga é estimada a partir do perfil densidade ou atributo densidade no caso da modelagem com dados sísmicos. A maioria destes métodos justificam a existência de sobrepressão ao mecanismo de subcompactação. Contudo para fins de calibração estes métodos consideram que as pressões de poros medidas em arenitos são iguais às pressões adjacentes em rochas tipo folhelho. A previsão do gradiente de pressão de poros de poços pode ser feita com dados de perfilagem de poços próximos como correlação. No entanto, quando não se tem poços perfurados, faz se uso de dados sísmicos para tal estimativa. Os perfis de poços apresentam informações mais detalhadas e pontuais à diferença dos dados sísmicos de superfície, que tem a vantagem de abranger maior volume de análise. Comumente os modelos 3D de pressão de poros estimados com dados de poço, diferem dos modelos com dados de sísmica, devido às diferenças das escalas de trabalho. Para poder trabalhar com ambos os dados é necessário calibrar os modelos para a escala desejada. Este ponto é amplamente tratado por diversos autores. Os poços usados na estimativa do modelo de pressões de poros são chamados de poços de correlação. Nestes poços, a retroanálise é um passo muito importante, pois indicará o comportamento da pressão de poros lida

15 15 (medições diretas), em relação ao modelo de previsão de pressão de poros. Quando se tem um número suficiente de poços perfurados, a geração da visualização tridimensional das pressões de poros é possível e ajudará no planejamento de futuros poços projeto, fornecendo uma visão global da pressão de poros, identificando regiões de pressões anormais, enquanto que modelos convencionais 1D se limitam à região estudada. A visualização 3D permitirá obter conhecimento mais amplo da litologia e estrutura da formação, da hidrogeologia dos sedimentos e das trajetórias de fluxo. Todas estas informações servirão para que o analista possa definir a migração de fluidos; zonas de risco de altas pressões de poros, entre outras informações úteis para o planejamento e perfuração de poços. Este tipo de modelagem é conhecido como modelagem de bacias, sendo a modelagem de gradiente de pressão de poros uma parte da mesma Objetivo O objetivo deste trabalho é identificar as vantagens e desvantagens da estimativa de um modelo 3D de pressão de poros por meio de dados de poços, apenas. Pretende-se avaliar a ocorrência de pressões anormais na área de estudo e, ainda, tecer um comparativo entre os métodos de Eaton e Bowers, utilizados para a estimativa de pressão de poros na área de estudo Escopo da Dissertação Esta dissertação divide-se em 5 capítulos. No presente, são apresentados a introdução, motivação e objetivo. O segundo capítulo trata-se da revisão bibliográfica de modelagem tridimensional de gradiente de pressão de poros, com uma breve apresentação de conceitos básicos de pressões anormais e estimativas de gradiente de pressão de poros. Em seguida é descrita a modelagem tridimensional de gradiente de pressão de poros dividida em: modelagens com medidas sísmicas, modelagens com dados de poços e modelagens de bacias. No terceiro capitulo é feita uma descrição da área de estudo, assim como a análise dos dados disponíveis, preparando-os para a modelagem de gradiente de pressão de poros. A análise consistiu em detectar regiões onde as leituras dos perfis não são confiáveis e efetuar a suavização dos perfis com presença de

16 16 ruído. Depois, foi feita a preparação dos dados completando o perfil de densidade e descriminando as camadas de folhelho/argila no perfil sônico. Finalmente, foram escolhidos poços para validação do modelo de GPP, e realizada uma análise da representatividade destes poços em relação às regiões onde estes estão localizados. No quarto capítulo foi feita a análise de pressão de poros tridimensional, sendo que previamente realizou-se a retroanálise unidimensional onde foram encontrados os valores médios dos métodos Eaton e Bowers. Estes valores médios foram utilizados no modelo tridimensional do gradiente de pressão de poros. A seguir, são apresentados os resultados dos modelos para ambos os métodos, fazendo uma comparação entre eles e validando o modelo com os poços escolhidos previamente. No quinto capítulo são descritas as conclusões como resultado desta dissertação e são sugeridas recomendações para trabalhos futuros.

17 2 Revisão Bibliográfica Este capítulo apresenta uma revisão de estudos de estimativa 3D de pressão de poros e alguns conceitos de pressões anormais a fim de contextualizar a sua importância neste estudo Pressões de Poros Anormais As pressões ditas anormais são aquelas que diferem da pressão hidrostática (pressão de poros normal), ou seja, a pressão exercida por uma coluna de água em um ponto a certa profundidade. Segundo Falcão (2002) a pressão normal varia de acordo com o meio, assumindo os valores de 8,33 lb/gal (1g/cm 3 ) em água doce e 8.9 lb/gal (1,07 gr/cm 3 ) em água saturada com ppm de NaCl. Rocha e Azevedo (2007) entendem como pressão normal aquelas entre 8,5 lb/gal (1,02 g/cm 3 ) e 9 lb/gal (1,08 g/cm 3 ). A pressão de poros anormal é a pressão exercida pelo fluido contido nos poros da formação em um determinado ponto, cujo valor pode ser maior (sobrepressão) ou menor (subpressão) que a pressão normal. Não é comum a ocorrência de subpressões. No entanto, elas existem e são difíceis de serem identificadas durante a perfuração. Possíveis ocorrências podem ser verificadas quando um poço é perfurado acima do nível da água ou quando não é feita a compensação de perda de pressão da formação durante a produção de hidrocarbonetos. Estes campos são conhecidos como campos depletados (Fertl e Chilingarian, 1977). Algumas ocorrências de subpressões no mundo estão localizadas no Canadá (bacia West Canadá-Alberta) e nos U.S.A. (Silurian Clinton sand-eastern Ohio, San Juan Basin-New México e Colorado, bacias Red Desert e Green River-Wyoming). Em cada um destes casos as bacias estavam elevadas em relação ao nível da água e se encontraram reservatórios de gás, os quais ao serem perfurados experimentaram uma redução de temperaturas (Swarbrick e Osborne, 1998). Não se conhece ocorrências de subpressões no Brasil. Por isso não é considerado um problema esperado para o campo em estudo nesta dissertação.

18 18 A sobrepressão é de comum ocorrência e tem sido tema de muitos trabalhos de pesquisa. Segundo Swarbrick e Osborne (1998), os fatores que determinam a existência da sobrepressão são os mecanismos geradores, permeabilidade da formação, o tipo de fluido contido nos poros e o tempo geológico. No Brasil, se conhecem ocorrências de sobrepressões no Amazonas, Pará, Maranhão, Rio Grande do Norte, Alagoas, Sergipe, Espírito Santo, Rio de Janeiro, São Paulo e Rio Grande do Sul (Rocha e Azevedo, 2007). Este fenômeno é o resultado da retenção de fluidos da formação. De forma geral, o fluido fica retido nos poros, porém ao não encontrar caminho para sua expulsão e conseqüente dissipação da sobrepressão resulta em desequilíbrio. Este desequilíbrio é conseqüência de diferentes mecanismos geradores, dentre os quais, os mais comuns em bacias sedimentares são a subcompactação associada ao soterramento rápido, e a expansão de fluidos associada à geração de hidrocarbonetos (gás) (Swarbrick e Osborne, 1998). No mundo podem ser encontradas sobrepressões em diversos tipos de ambientes sedimentares e tectônicos. Segundo Yassir e Bell (1996), as seqüências sedimentares associadas variam de idades desde o Jurássico até o Terciário e podem ocorrer de algumas centenas de metros de profundidade até mais de m. Segundo Fertl e Chilingarian (1977), as sobrepressões ocorrem com freqüência em seqüências de folhelhos/arenitos e/ou em grandes seções de carbonatos e evaporitos. A Figura 2.1 são mostradas algumas localizações de ocorrências de sobrepressões. Figura 2.1. Ocorrências de sobrepressões no mundo (Fertl e Chilingarian, 1977).

19 Generalidades de Pressão de Poros O conhecimento da pressão de poros é importante para diminuir os riscos durante a perfuração. Diante disso, a estimativa da pressão de poros, em paralelo com o gradiente de colapso inferior, tem aplicação direta na determinação do valor mínimo do peso de lama, que em condições normais de perfuração para conservar a estabilidade do poço, não pode ser menor que a pressão de poros. Para entender o comportamento da pressão de poros ao longo de um poço, campo ou bacia, podem ser utilizados métodos de medição direta e métodos indiretos de previsão. As medições diretas são testes feitos dentro do poço e restritos à formações permeáveis. Estes testes medem a pressão de poros estática da formação, geralmente com medições pontuais, limitando-se ao reservatório e são utilizadas para calibrar os modelos de estimativa de pressões de poros. Os métodos de previsão em folhelho, conhecidos como métodos indiretos, assumem que a pressão de poros medida em arenitos é igual às pressões adjacentes em folhelho possibilitando a estimativa e a calibração com as medições diretas. Em geral, os métodos indiretos de previsão de pressão de poros, utilizam dados sísmicos e/ou de perfis para estimar a pressão de poros em folhelhos/argilas. Estes métodos foram desenvolvidos para folhelhos por apresentarem baixa permeabilidade, comportamento definido de compactação e existência quase nula de alterações diagenéticas após o soterramento. Segundo Hubbert et. al. (1959, apud Hottman & Jhonson, 1965) a tensão efetiva atuante nos poros da argila depende somente do grau de compactação. Em função disso, a porosidade tornou-se uma medida bastante usada para medir o grau de compactação em argilas. Em geral os métodos de previsão utilizam um indicador de porosidade (velocidade, sônico, resistividade entre outros) para relacionar com a tensão efetiva e, posteriormente, estimar a pressão de poros pelo método geral de Terzaghi (1943). Hottman & Jhonson (1965) propuseram a hipótese de que em seqüências de arenito e folhelho, para fins de estimativa de pressão de poros, as pressões lidas em arenitos são iguais às pressões em folhelhos, considerando que o arenito entra em equilíbrio de pressões com as camadas de folhelho subjacentes. Logo, para fins de calibração, os valores estimados de pressão de poros devem ser equivalentes às medições diretas.

20 20 Esta hipótese, no entanto, nem sempre é verdadeira. Shaker (2002) descreveu as possíveis causas das diferenças entre as pressões estimadas e as lidas, relacionadas à velocidade de soterramento, geologia, estrutura da formação e origem das pressões anormais. Segundo Falcão (2002) a incerteza no valor estimado da pressão de poros é usualmente compensada ao se associar um fator de segurança que varia de 0.5ppg a 1.0ppg, impondo um limite para o valor do peso de lama, o qual deve estar entre o gradiente de fratura e pressão de poros (se este fosse maior que o colapso inferior). A pressão de poros pode ser estimada por diferentes métodos, contudo, os métodos mais usados, segundo Yoshida et al. (1996), são o método da profundidade equivalente (Hottman & Jhonson, 1965) e o método de Eaton ( ). Não obstante, nos últimos anos, o método de Bowers (1995) ganhou popularidade, sendo utilizado na modelagem com dados sísmicos por Sayers (2000). Contudo Doyen et al. (2004) apresentou uma extensão do método de Bowers com adição de informações probabilísticas na estimativa de pressão de poros. Nesta dissertação trabalhou-se com os métodos de Eaton, por ser um dos mais usados e o método de Bowers, por permitir conceitualmente a modelagem tridimensional. Será realizada uma análise comparativa das metodologias de estimativa de pressão de poros tridimensional Modelagem 3D de Pressões de Poros A modelagem tridimensional (3D) de pressão de poros pode ser usada em vários estágios da exploração e produção de hidrocarbonetos. É dividida em quatro etapas de acordo com sua necessidade por Alfhild et al. (2002) em exploração, avaliação, desenvolvimento e produção: Exploração: as áreas promissoras de prospecção são examinadas inicialmente por dados sísmicos de subsuperfície de alta resolução. Estes dados auxiliam na melhoria da geração de modelos geológicos, compreender o sistema de reservatório. Com estes dados é possível propor a localização dos poços exploratórios e, fornecer informações para a análise de risco. Avaliação: os engenheiros de perfuração utilizam os modelos mecânicos e modelos de pressão tridimensional (3D), ambos construídos com base

21 21 em dados sísmicos, para prever zonas de risco na formação, tais como zonas de fluxo de águas rasas e sobrepressões. Desenvolvimento: Uma vez avaliado o campo como potencial produtor, pode-se gerar mapas das propriedades do reservatório nas regiões entre poços, usando dados sísmicos calibrados com dados de poços. Os engenheiros, com auxílio de geólogos e geofísicos utilizam dados de registros e testes de poços para gerar descrições dos reservatórios que, vinculados a dados sísmicos podem ser gerados modelos de reservatórios. Produção: pode-se usar a sísmica 4D, para reproduzir as mesmas condições de levantamento do mesmo cenário em intervalos de tempo previamente definidos, a fim de analisar mudanças de saturação e pressão. O objetivo é definir a melhor localização de novos poços produtores e poços de injeção, de forma a prolongar a vida produtiva do campo. Na exploração inicialmente, usam-se dados sísmicos para a modelagem, sendo comum modelar toda a bacia a fim de reconhecer possíveis reservatórios. Este tipo de modelagem em grande escala é chamado de modelagem de bacias. Os modelos de áreas/regiões específicas recebem diferentes nomes dependendo do tipo de análise. Estes podem ser: modelo de campo, modelo de reservatório, entre outros. Para cada escala de modelo a pressão de poros pode ser estimada, logo, quando se tem dados de poços estes podem ser integrados à modelagem de pressão de poros. Diferentes métodos geoestatísticos tornam possível esta integração de dados, logo, existem modelos com base em dados sísmicos e calibrados com dados de poços. Quando estão disponíveis apenas dados sísmicos, a estimativa de pressão de poros dos poços de projeto geralmente faz uso do cubo de velocidade sísmica, que é relacionado com a porosidade, que por sua vez é relacionada com a tensão efetiva para estimar a pressão de poros mediante correlações. Na existência de dados de poços previamente perfurados, os mesmos servirão para estudos de retroanálise do poço, unidimensional (1D), que visa estudar o comportamento das pressões de poros nos poços perfurados em relação ao modelo prévio, para calibrar o modelo de pressão de poros. Os dados dos poços usados como poços de correlação para futuros poços de projeto, dependerá de sua localização; geologia estrutural e estratigráfica da área, entre outras informações que têm por finalidade analisar a

22 22 representatividade dos poços com respeito à região na qual se projetará o poço. Quando houver uma quantidade considerável de poços, os mesmos podem ser usados para a estimativa de modelos 3D. De forma mais minuciosa, os dados de poços podem ser usados conjuntamente com os dados sísmicos para melhorar e/ou atualizar o modelo de pressão de poros 3D e, assim melhorar o modelo para futuros poços. Cabe ressaltar que a projeção de poços envolve várias especialidades além da análise de pressão de poros, sendo a estimativa de pressão de poros apenas uma das informações necessárias para reduzir os riscos na perfuração. Existe ainda a modelagem em tempo real, que envolve a calibração com medidas tipo LWD (logging while drilling) ou MWD (Measurement while drilling) quando o poço está sendo perfurado. Segundo Kemp (2007) a modelagem em tempo real, com auxílio da visualização 3D, ajuda a ampliar o programa técnico de riscos no planejamento de poços. Diante da diversidade de opções apresentada, Mukerji et al. (2002), faz uma divisão da modelagem para estimativa de geopressões em três grupos: a) Modelagem com medidas sísmicas: são usados métodos geofísicos para obter dados e estimar a pressão de poros. Estes dados incluem sísmica de reflexão pré-perfuração (pré-drill), medidas durante a perfuração e, após a perfuração, registros de poços e VSP (Perfis Sísmicos Verticais); b) Modelagem com dados de poços: obtidos após a perfuração, estes são os mais usados para modelos de física de rochas e geração de modelos de geopressões e; c) Modelagem de bacias: são modelagens em grande escala, podendo obter as tendências regionais de fluxo e pressão de poros. Estes três tipos de modelagem serão apresentados com foco na estimativa de pressão de poros tridimensional Modelagem com medidas sísmicas Quando ainda não se tem poços perfurados, a única informação disponível é a sísmica. Este tipo de dado abrange um volume maior que qualquer outro método de aquisição de dados (perfis, testes e testemunhos em poços), porém com menor resolução. Dados sísmicos podem ser obtidos em levantamentos terrestres (onshore), no mar (offshore) ou ainda de forma mais direcionada, por sísmica de poços (Check-shots e Vertical Seismic Profiles). A maior diferença entre o

23 23 levantamento onshore/offshore e a sísmica de poço está nas escalas de trabalho. A sísmica onshore/offshore fornece maior volume de dados com menor resolução enquanto a sísmica de poço oferece maior escala de detalhe nos dados obtidos, porém com abrangência restrita. Os dados sísmicos são usados na exploração para a caracterização geológica; estratigráfica e estrutural da bacia, buscando localizar possíveis reservatórios. Com o tratamento (inversão) destes dados sísmicos, os mesmos podem ser utilizados para obter atributos que são usados nos modelos das propriedades físicas da formação. Estes modelos auxiliaram na observação de possíveis riscos à perfuração (geohazards), como a existência de regiões de pressões anormais. Os modelos tridimensionais podem ser atualizados e melhorados com dados de perfuração de poços. Neste sentido, a geoestatística é comumente usada para integrar as diferentes escalas de dados, considerando a variação espacial das propriedades modeladas. Sayers et al. (2000, 2002) apresentam uma comparação de vários métodos prestack (pré-empilhamento) e tomografia para determinar a velocidade intervalar. Os autores concluem que a tomografia apresenta melhores resultados no processamento da velocidade para a estimativa de pressão de poros indicando seu uso para este fim. Afirmam também que os métodos convencionais prestack não levam em conta as variações litológicas e estratigráficas do meio, enquanto a tomografia apresenta uma melhor visualização 3D. A estimativa do gradiente de pressão de poros foi estimada através do modelo universal de Terzaghi, para este cálculo precisou-se da tensão de sobrecarga e a tensão efetiva. A densidade, para a estimativa da sobrecarga, foi calculada pela equação da Amoco (Equação 2.1): h ρ = ,6 2.1 Onde ρ é a densidade (em ppg), em função da profundidade h (em pés) a partir do fundo do mar. Em seguida, a tensão efetiva foi estimada pelo método de Bowers (Equação 2.2). V V σ' = A Onde V é a velocidade (em m/s), V ml é a velocidade dos sedimentos no fundo do mar, tomando o valor de 1480 m/s. Os parâmetros A e B descrevem a ml 1/ B 2.2

24 24 variação da velocidade com o incremento da tensão efetiva. Foram encontrados valores de A=28,3711 e B=0,6207 para águas profundas do Golfo de México Finalmente a pressão de poros foi estimada pelo modelo universal de Terzaghi (Equação 2.3). σ' =σ PP 2.3 Onde σ é a tensão de sobrecarga e PP é a pressão de poros. Esta metodologia apresentada com mais detalhes no capítulo 4. Os cubos de PP obtidos são mostrados na Figura 2.2, sendo (a) pressão de poros estimada usando a velocidade intervalar processada por stacking e, (b) usando a velocidade refinada por tomografia. Observa-se o contraste da resolução entre as duas metodologias de processamento de velocidade. A velocidade refinada apresenta melhor distribuição espacial, permitindo visualizar melhor a variação da pressão de poros. Figura 2.2. Cubo de Gradiente de Pressão de Poros estimada: (a) usando velocidade stacking, (b) usando velocidade tomográfica. Modificado de Sayers e Johnson (2000). Em 2002, Dutta apresenta um histórico de relações de velocidade com a porosidade e desta com a tensão efetiva. Entre elas uma metodologia que o próprio autor apresentou em 1987 para estimar a tensão efetiva, relacionando-a com a porosidade, o índice de vazios e a temperatura. A Figura 2.3 mostra o resultado de um dos trabalhos revisados por Dutta (2002), a estimativa da pressão de poros no campo Golfo de México (offshore). Em escala de cores, o verde representa pressão normal e o amarelo o início da sobrepressão (10ppg). Este resultado foi obtido analisando velocidades sísmicas em conjunto com inversão tomográfica de velocidade.

25 25 Figura 2.3. Estimativa da pressão de poros usando inversão tomográfica no Golfo do México, modificado de Dutta, 2002 appud Lee et al., Lopez et al. (2004) trabalham com o cubo de velocidades intervalares obtidas através de migração prestack em profundidade (PSDM), calibrando-as com registro de velocidade de poços e, então convertendo em cubos de atributos de pressão (através de equações petrofísicas), conforme fluxo da Figura 2.4. Figura 2.4. Fluxo de trabalho para previsão de pressão de poros. Modificado de Lopez et. al. (2004).

26 26 Interpretações geológicas foram utilizadas para considerar os efeitos e variabilidade da profundidade da lamina d água e da localização de corpos de sal, além de avaliar a validade do modelo de velocidade e pressões estimadas. Analogamente, estimativas de pressão de fratura foram usadas para o planejamento do poço e análise do selo. As pressões de poros do modelo e as lidas por testes, foram comparadas e utilizadas para atualizar os dados de entrada e para obter previsões mais precisas, Lopez et. al. (2004). Com base no estudo na bacia Ursa Mars, Lopez et al. (2004) concluem que a modelagem 3D fornece uma modelagem geológica que oferece a possibilidade da analisar a presença de conectividade hidráulica e pressões de poros anormais. Segundo Liaw (2008), a modelagem 3D com medições sísmicas apresenta bons resultados na previsão de pressão de poros, com 1ppg de aproximação entre o modelo gerado e as medições lidas em 75% das previsões Modelagem com dados de poços Os dados de poços podem ser obtidos durante ou após a perfuração, por meio de perfilagem e testes. A perfilagem pode ser feita usando diversas ferramentas com sensores (elétricas, nucleares ou acústicas) introduzidos no poço para registrar em determinados intervalos de profundidade, informações variadas das características físicas das rochas e dos fluidos contidos em seus poros. Os testes podem medir diferentes propriedades físicas da formação e do fluido de forma puntual, focando na maioria das vezes o reservatório. No caso de medição de pressão de poros, é comum o uso dos testes (medições diretas) tipo RFT (Repeat Formation Tester) e MDT (Modular Formation Dynamics Tester) que são usados para a calibração do modelo de pressão de poros e assim melhorar o modelo. Os registros de medições diretas de pressão de poros também são usados para fazer a retroanálise dos poços (assumindo que as rochas permeáveis tenham pressões equilibradas com as das formações impermeáveis), que permite analisar a pressão de poros do poço em relação ao modelo. Logo, estas informações poderão ser usadas como correlação para futuros poços de projeto. Para a estimativa de pressão de poros, os registros de poço são usados para determinar litologia (folhelho/argila), densidade e porosidade. Os registros

27 27 de Raios Gama (GR), por exemplo, ajudam a estimar a litologia, caso não se tenha o perfil litológico. Os registros de tempo, velocidade ou resistividade são comumente usados para fazer correlações com o grau de compactação da formação, ou seja, com a porosidade da formação. O perfil RHOB (densidade) é usado para estimar o gradiente de sobrecarga. A modelagem 3D de pressão de poros com dados de poços, tem grande variabilidade, dependendo da quantidade de dados disponíveis. A confiabilidade dos modelos baseados somente em dados de poços tende a ser maior perto do poço e em geral diminui abruptamente longe do poço. Nas zonas entre os poços comumente são usados dados sísmicos para a modelagem (Alfhild et al., 2002). Logo, é importante na modelagem com dados de poços ter uma boa quantidade de dados. Quando os poços estão dispersos ou existem falhas e/ou outras mudanças estruturais da formação que não são levados em conta no modelo, a estimativa de pressão de poros traz como conseqüência maior incerteza e erro, portanto a modelagem 3D de pressão de poros é feita em forma conjunta com os dados sísmicos (Alfhild et al., 2002). Ao inserir dados de atributos sísmicos, estruturais e estratigráficos, direciona-se à mais completa das modelagens, podendo ser parte da modelagens com medições sísmicas ou modelagens de bacias dependendo do grau de complexidade e da escala do modelo. Fluxos de trabalho para geração de modelos de pressão de poros tridimensionais com dados de poços podem ser adaptados. Por exemplo, na Figura 2.5 mostra-se um fluxo de trabalho para a estimativa de pressão de poros apresentado por Cuvillier et al. (2000). Neste fluxo são usados dados sísmicos, registros de poço e dados de perfuração entre os quais se incluem os registros e boletins de perfuração. Embora este fluxo de trabalho seja unidimensional, pode ser adaptado à modelagem 3D integrando por métodos geoestatísticos o cubo de velocidade sísmica e os registros de poços, conforme alguns trabalhos realizados nesta área.

28 28 Figura 2.5. Fluxo de Trabalho para estimativa de pressão de poros (Cuvillier et al., 2000) Modelagem de Bacias A modelagem de bacias abrange várias especialidades entre as quais estão a análise de pressão de poros, caracterização geológica, caracterização de reservatório, migração de fluidos, entre outros (Schneider et al., 2000). Este tipo de modelagem inicialmente é feito na exploração de hidrocarbonetos, onde dados sísmicos são os únicos dados disponíveis para a modelagem de propriedades físicas e estratigráficas da bacia. Quando dados de poços estão disponíveis, podem ser integrados no modelo tridimensional com base em dados sísmicos. Logo, entende-se que a modelagem de bacias envolve a análise integrada de várias propriedades em grande escala (bacias), sendo maior que na modelagem de uma região

29 29 específica do campo, reservatório ou de poços que faz parte da modelagem de bacias, Mukerji et. al. (2002). Segundo Huffman (2002), são poucas as empresas que utilizam a estimativa de pressão com o fim da análise e modelagem de bacias. As estimativas de pressões na modelagem de bacias pode servir para: 1) determinação da localização das rochas reservatório, 2) determinação da migração de fluidos do reservatório, 3) previsão do comportamento das falhas e estruturas regionais, 4) identificação de áreas de pressões secundárias, 5) construção do modelo de porosidade e 6) avaliação da integridade do selo na bacia. É importante apresentar que o uso de dados de velocidade para a conversão tempo-profundidade em grande escala é rotina na exploração, mas conforme Huffman (2002), poucos usam estes dados para a estimativa de pressão de poros. Isto é uma limitação na modelagem de bacias, já que através dos dados sísmicos é possível uma melhor aproximação da distribuição espacial dos parâmetros físicos ao longo da bacia e assim estimar a pressão de poros. Na Figura 2.6, pode-se apreciar um exemplo da interpretação das linhas sísmicas (acima) e do modelo estimado de pressões (abaixo). Nota-se que as falhas se mostram como selantes, formando uma barreira entre as pressões altas (vermelho) e pressões normais (amarelo e verde). Figura 2.6. Exemplo de seção sísmica interpretada (acima), e a conseqüente previsão de pressão de poros (abaixo). Modificado de Huffman (2002). Schneider et. al. (2000), mostram a utilização da modelagem de bacias para a avaliação do potencial de hidrocarbonetos na bacia do Congo, usando atributos sísmicos. A modelagem foi feita em três etapas: primeiro gerou-se um cubo representativo da bacia utilizando mapas crono-estratigráficos; em seguida

30 30 estruturou-se uma malha representativa (900x1100m); logo foram aplicadas simulações para gerar o modelo 3D. Neste trabalho concluiu-se que a migração de fluidos é um processo tridimensional que não pode, neste caso, ser apresentado por uma modelagem 2D. Após a modelagem da saturação do óleo no campo, na Figura 2.7 podem-se ver as direções de migração de fluidos. Figura 2.7. Utilização da modelagem de bacias na análise de migração de fluidos na Bacia de Congo (Modificado de Schneider et al., 2000). Alfhild et. al. (2002) apresentam o uso de dados sísmicos e dados de poços ao longo da exploração e produção de petróleo. Usando a modelagem 3D usando atributos sísmicos conseguiram melhorar a produtividade dos poços e reconhecer as reservas de petróleo no campo María Inês, localizado em Santa Cruz Argentina. Na Figura 2.8, mostra-se uma comparação entre os atributos de amplitude e Poisson. Figura 2.8. Comparação de atributos de amplitude e Poisson no setor sudeste d área em estudo (Alfhild et al., 2002).

31 31 Na esquerda, a amplitude não diferencia claramente os reservatórios de petróleo e gás, em quanto que na direita, Poisson detecta claramente o campo de gás. A melhor compreensão do fluido contido nos poros do reservatório ajudou a propor localizações de poços de produção, o qual minimizou os custos e riscos na perfuração. Dutta e Khazanehdari (2006) apresentaram um fluxo de trabalho onde misturam a inversão de dados de sísmica e dados de poços para transformar a velocidade em tensão efetiva usando física de rochas, logo a pressão de poros é estimada com o modelo universal de Terzaghi. Na Figura 2.9 se mostra o uso de dados geológicos, sísmicos e de poços para definir diferentes litologias, fluidos e possíveis variações de pressões de poros. Incertezas são estimadas através da simulação de Monte Carlo. Nesta figura, SCVA significa Spatially consistent velocity analysis e PSWI significa Prestack waveform inversion; S é o gradiente de sobrecarga, σ eff é tensão efetiva e PP é pressão de poros. Figura 2.9. Fluxo de trabalho para estimativa de pressão de poros com dados integrados. Modificado de Dutta e Khazanehdari (2006). A pressão de poros foi obtida a partir de velocidade obtida com inversão tipo PSSI (postack seismic inversion) comforme Figura A pressão de poros

32 32 varia de 9ppg, considerada pressão normal, até 16ppg, considerada alta sobrepressão. Este tipo de modelagem estaria dentro do conceito de modelagem de bacias por integrar dados de poços antes e após a perfuração e tratamento de dados sísmicos para obter velocidades de alta resolução. Figura Pressão de poros 3D usando velocidade sísmica de alta resolução. (Modificado de Dutta e Khazanehdari, 2006). Outra metodologia de modelagem de pressão de poros em bacias foi apresentado por Bachrach et al. (2007), onde o modelo de velocidade foi obtido por estimativa geoestatística (trend-kriging) entre dados sísmicos de velocidade e registros de velocidade em poços. Foi feito o upscale (técnica para levar dados de menor à maior escala do perfil ao modelo) dos perfis velocidade dentro de vários horizontes estratigráficos, para vinculá-los ao modelo de velocidade. A Figura 2.11 apresenta dois passos de grande importância na estimativa das pressões de poros ao longo da bacia. (a) mostra-se os horizontes geológicos estruturais da área em estudo incluindo os dados de poços que delimitam a interpolação espacial; em (b) observa-se um corte do modelo de velocidade em ft/s após aplicar a técnica geostatística trend-kriging. Este estudo mostra a modelagem tridimensional usando horizontes estratigráficos obtidos da sísmica e dados de poços para delimitar a ponderação espacial.

33 33 (a) (b) Figura (a) Modelo da sequência estratigráfica e estrutural da área de estudo, incluindo os poços disponíveis, (b) Seção do modelo de velocidade (ft/s) de alta resolução com dados sísmicos e de poços. Modificado de Bachrach et al. (2007). Bachrach et. al. (2007) assumem que a velocidade é função somente da tensão efetiva, a qual foi estimada usando o método de Eaton (1975) apresentado por Sayers et al. (2002) (Eq. 2.4). V σ =σ N VN X 2.4 Onde σ N e V N são a tensão efetiva e velocidade sísmica respectivamente quando a formação se encontra normalmente pressurizada e, V é a velocidade observada e X é o expoente que descreve a sensibilidade da velocidade com respeito à tensão efetiva. Em Eaton (1975), X é igual a três para o Golfo de México. O modelo foi calibrado considerando que o peso da lama representa bem a pressão de poros ao longo do poço. Após a calibração foi encontrada a velocidade normal (gráfico entre tensão efetiva e velocidade - Figura 2.12). Logo se achou a tensão efetiva para todo o cubo e, finalmente a pressão de poros usando o modelo universal de Terzaghi. Cabe ressaltar que o peso de lama não é o dado ideal para a calibração da pressão de poros, uma vez que tende a superestimar a mesma. Porém, como este dado é mais abundante que as medições diretas de pressão de poros (restritas às formações permeáveis) costuma ser utilizado como uma aproximação. Na Figura 2.12 (a) observa-se a velocidade sônica após upscale (linha cor rosa) e a velocidade normal (linha azul); em (b) a estimativa do gradiente de

34 34 pressão de poros (linha vermelha), calibrado com os pesos da lama (PL, pontos azuis). Observa-se também o gradiente de fratura (GF, pontos vermelhos), e o gradiente de sobrecarga (linha preta) e; em (c) mostra-se a pressão de poros (psi) após o trend-kriged de alta resolução. Figura Estimativa da pressão de poros (a) velocidade sônico upscaled e velocidade normal, (b) pressão de poros 1D e (c) pressão de poros (psi) 3D. Bachrach et al. (2007).

35 3 Análise e preparação dos dados Este capítulo foi dividido em seis partes nas quais serão descritas: características do campo Señor de los Milagros (SLM); dados disponíveis; preparação de dados; medições diretas de pressão de poros; seleção de poços para a modelagem tridimensional (3D) e a escolha de poços para a validação do modelo. A metodologia adotada para a estimativa de pressão de poros será a de retroanálise de poços perfurados, fornecidos pela equipe do EDISE da Petrobras. Estes dados são constituídos de: perfis tipo densidade, tempo de trânsito, raios gama, caliper, testes de formação a cabo e peso de lama perfis litológicos e perfis crono-estratigráficos. Contudo, nem todos os poços tinham todos os dados de perfis e testes mencionados. Diante disso foi feita uma análise dos dados recebidos, para depois prepará-los para a estimativa do gradiente de pressão de poros tridimensional. Tal análise visa detectar a existência de ruídos nos perfis (para suavizá-los), analisar os perfis caliper (para determinar se existiu arrombamento ou formação de reboco que pôde ter influenciado nas leituras dos perfis) e fazer o tratamento dos dados para a posterior modelagem de pressão de poros. O tratamento dos dados consistiu em discriminar os trechos referentes a litologia folhelho (ou família de rochas argilosas) dos perfis litologia ou raios gama, para que estes trechos sejam marcados no perfil sônico e assim fique somente o sônico de folhelho/argila com o intuito de ser usado como indicador de porosidade na estimativa de pressão de poros. Como parte do tratamento dos dados, o perfil densidade será completado nos trechos rasos pela correlação de Miller, ficando com o perfil densidade desde o fundo do mar até a profundidade onde se tenha registro de densidade. Logo o gradiente de sobrecarga poderá ser estimado. Ainda neste capítulo, serão escolhidos os poços que serão usados na modelagem tridimensional do gradiente de pressão de poros, baseados na utilização do software Drillworks 3D da companhia Knowledge Systems, que trabalha com o método do inverso das distancias para a interpolação espacial. Logo, serão escolhidos dois poços para validar o método usado na interpolação

36 36 espacial, sendo que a representatividade dos poços escolhidos, em relação aos poços próximos aos mesmos, foi feita utilizando o teste T de Stuart. Ao final da análise e tratamento dos dados, estes ficarão prontos para serem usados na estimativa de pressão de poros pelos métodos de Eaton e Bowers. As referências bibliográficas e nomenclaturas referentes ao campo e à bacia foram omitidas por motivos de confidencialidade. 3.1.Características Gerais do Campo A Bacia do campo SLM tem sua origem na ruptura do supercontinente Gondwana, coincidindo em aspectos gerais com a história evolutiva das demais bacias da mesma região. Fatores como o baixo grau de afinamento crustal, reativação das fontes de sedimentos, intensa tectônica e variações globais do nível do mar do Neocretáceo e Terciário, propiciaram a acumulação de elevado volume de hidrocarbonetos, conferindo a esta área grande potencial petrolífero. Para melhor entendimento da Bacia SLM, os eventos que contribuíram para a formação da bacia são aqui apresentados em cinco etapas. Na Figura 3.1 é apresentada a seção geológica das cinco etapas de formação de Bacia SLM e a descrição de cada etapa pode ser vista na Tabela 1. Figura 3.1. Seção geológica esquemática da bacia SLM.

37 37 Tabela 1. Seção geológica esquemática da bacia SLM. O Campo Señor de los Milagros fica a aproximadamente 95 km da costa, com profundidades de lâmina d água variando de 900 a A descrição da carta estratigráfica (Figura 3.2) da Bacia Señor de los Milagros indica que é composta por cinco formações (Fm.) e dois membros (Mb.). los Milagros. Figura 3.2. Escala de tempo Geológico e Carta estratigráfica da Bacia Señor de

38 38 Apresenta-se uma descrição breve: Fm. 1, composta por arenitos e carbonatos impuros; Fm. 2 por arenitos finos e conglomeráticos; Fm. 3 por espessas camadas de folhelhos e margas, com arenitos turbiditicos intercalados; Fm. 4 consiste em carbonatos clásticos e eolíticos; Fm. 5 inclui conglomerados com abundantes clastos, arenitos, folhelhos ricos em matéria orgânica e coquinas. Os membros são compostos, basicamente por calcarenitos bioclásticos (Mb. A) e depósitos evaporíticos (Mb. B). O conhecimento da litologia é restrito aos poços onde se tem dados de perfis litológicos. A litologia de alguns poços do campo SLM pode ser vista na Figura 3.3, onde verifica-se a predominância de intercalações de argila, folhelho e marga nos perfis de litologia. Os trechos de arenito podem ser vistos em amarelo, e em diferentes profundidades, o que faz pensar na possibilidade de existência de migração de fluidos, o que afetaria a grandeza da pressão de poros. Figura 3.3. Perfis de Litologia de alguns poços no campo SLM. (Extraído para visualização do software Petrel)

39 39 Contudo, para se ter certeza, é necessária a análise dos perfis litológicos de todos os poços, considerando a localização do reservatório. Este estudo não foi realizado devido a indisponibilidade de dados sísmicos, o que resultaria em uma idéia melhor da localização e forma do reservatório e, pela restrição na licença do programa Drillworks Predict, que precisa do módulo Safe Seal para este tipo de análise, embora em 2D. Quanto à escala do tempo geológico, os perfis crono-estratigráficos foram examinados, concluindo que o Campo SLM encontra-se nos períodos Terciário e Quaternário, entre a época do Mioceno e Gálico (Barremiano, Aptiano, Albiano, Cenomiano e Turoniano). Este tempo é consistente com a litologia encontrada na bacia vista na carta geológica e na litologia recebida. Segundo Yassir e Bell (1996), ocorrências de pressões anormais são associadas a ranges de idades desde o Jurássico até o Terciário. De acordo com tal estudo, pressões anormais podem estar presentes no Campo SLM, uma vez que se encontra dentro do range geológico de ocorrências destas pressões. Para verificar esta possibilidade deve ser desenvolvida uma análise mais profunda, descrita nos próximos capítulos Dados Disponíveis Os dados disponíveis constam de 56 poços com trajetórias, perfis, medições diretas de pressão de poros e a crono-estratigrafia (idades geológicas) de alguns poços. Desses 56 poços, 14 eram verticais e 42 direcionais. Os perfis disponíveis nos dados recebidos são: 36 perfis Raios Gama, 36 perfis Densidade, 26 perfis sônicos, 35 perfis Caliper e 15 perfis de Litologia. Também foram recebidas medições de pressão de poros em 26 poços, medidos com Teste de Formação a Cabo, 5 poços com dados de Peso de Lama e dados da crono-estratigrafia em 26 poços. Todos os registros de poços apresentaram medições a cada 50cm. Apenas 24 poços tinham simultaneamente dados de densidade, sônico, raios gama e/ou Lito, necessários para a estimativa de pressões de poros. Diante da necessidade de existência de tais perfis para a realização da estimativa de pressão de poros, apenas estes 24 poços foram adotados para o estudo de caso. A trajetória destes poços pode ser vista na Figura 3.4.

40 40 Figura 3.4. Trajetórias dos 24 poços a partir da mesa rotativa (topo) e variação da LDA de 900m até 2000m. (Extraído para visualização do software Petrel). Tabela 2. Lista dos 24 poços analisados com respectivos registros de perfis e medições diretas de PP.

41 41 Na Tabela 2 é apresentada uma lista dos 24 poços contendo nome, altura da mesa rotativa (MR), lâmina d água (LDA), profundidades de medida (PM), profundidade vertical (PV) e os registros disponíveis para cada poço. Entende-se como profundidade vertical a distância vertical medida desde a mesa rotativa até o ponto em estudo e; como profundidade medida, o comprimento da medida entre a mesa rotativa e um determinado ponto, considerando a trajetória com inclinação e azimute do poço. Evidentemente, poços verticais terão a mesma profundidade vertical e medida. Estes 24 poços ocupam uma área aproximada de 280km 2, vista em planta na Figura 3.5, onde são expostas as cabeças dos poços e projeção das trajetórias. Observa-se que os poços mais afastados do grupo de poços são os poços SLM 42 e SLM 45, logo, a priori estes poços podem ser descartados da análise. Cabe ressaltar que para a modelagem 3D de pressão de poros, será escolhido o grupo de poços que apresentem maior proximidade e com LDA similar, para evitar erros na interpolação espacial. Como o programa Drillworks 3D não permite o ingresso de camadas litológicas nem horizontes, a variação da LDA poderia influenciar diretamente nas estimativas de pressão de poros. Optou-se então por limitar a interpolação às camadas com características similares. Figura 3.5. Localização dos 24 poços com dados disponíveis para estimativa de pressão de poros.

42 Preparação de dados Como primeiro passo, foram suavizados todos os perfis com presença de ruído, logo os perfis foram analisados em forma conjunta para descartar trechos com leituras errôneas. O perfil Caliper foi tomado como base para determinar os trechos e serem ou não descartados da análise, já que o alargamento ou a formação de reboco podem influenciar as leituras Suavização de Perfis A existência de ruídos nos registros de poços são comuns, logo a suavização dos perfis é uma parte importante para diminuir incertezas na estimativa de pressão de poros. Segundo Matthews (2004), a filtragem pode reduzir os efeitos na previsão de pressão de poros dos erros presentes nos perfis, embora não descarte um incremento da incerteza. Neste trabalho, os ruídos em todas as leituras dos perfis foram suavizados (filtrados) usando a opção Shrink Boxcar do Drillworks Predict, que consiste em fazer uma média de um numero ímpar (n) de pontos do perfil e colocar o valor calculado no centro dos n pontos. O método utiliza janelas móveis para filtrar todos os pontos do perfil e os pontos que não participaram da média se repetem. A escolha de n dependerá da quantidade de dados disponíveis. Dados muito espaçados precisam de um valor de n maior para obter valores médias representativos. Quando se tem um perfil com leituras a cada 50cm (como no caso do campo SLM), obtem-se uma significativa quantidade de dados ao longo da profundidade, a janela pode ser menor. Nesta dissertação se trabalhou com um valor de n igual 51. Este valor pode mudar segundo o analista, baseandose somente na observação, contudo o valor 51 ofereceu bons resultados para o campo SLM. Na Figura 3.6 são apresentados os perfis de GR e DT do poço SLM 02 DP antes e após a filtragem pelo Shrink Boxcar. Nota-se claramente a suavização imposta aos dados e conseguinte dominação de ruídos. Verifica-se, que nos trechos iniciais e finais existem leituras muito baixas em ambos os perfis. Estes trechos devem ser desconsiderados da análise de pressão de poros, pois são erros de medição onde o perfil Caliper se vê comprometido, isto será analisado no item seguinte.

43 43 Figura 3.6. Suavização dos perfis GR (esquerda) e DT (direita) do poço SLM 2DP Tratamento dos Perfis Para a determinação da estimativa de pressão de poros, é necessário a litologia folhelho/argila (perfis litologia ou GR), um indicador de porosidade (DT) o qual será discriminado para a litologia folhelho/argila e do perfil densidade. Com a litologia, filtram-se as leituras de sônico nas camadas de folhelho/argilas, onde os métodos de estimativa de pressão de poros assumem que o comportamento da porosidade diminui com a profundidade em condições normais de soterramento. Com os perfis Lito ou GR e, DT se obteve o indicador de porosidade filtrado para folhelhos/argilas, logo para estimar a tensão efetiva é necessário achar o gradiente de sobrecarga. Para este cálculo o perfil densidade deve existir ao longo da trajetória do poço. Como geralmente não se tem registros em profundidades rasas, devido, dentre outros à instabilidade da formação, são usados perfis sintéticos para complementar os perfis. Caliper: Este perfil fornece o diâmetro medido ponto a ponto em toda a extensão de um poço. É um indicativo importante da qualidade da leitura dos perfis. Na existência de arrombamento, este perfil apresentará uma medida maior que a do diâmetro da broca. Na formação de reboco, o perfil Caliper apresentará menor diâmetro. Cabe ressaltar que não se teve informação do diâmetro da broca, logo se considerou como variação do perfil Caliper os trechos mais ruidosos dos perfis, como pode ser visto na Figura 3.7.

44 44 Figura 3.7. Comparação dos perfis para descartar trechos com possíveis leituras erradas. Nesta mesma figura, a variação da medida do perfil Caliper é mais notória nas profundidades de 1900m até 2780m (marcado em vermelho). Logo, a confiança dos registros dos perfis nesta zona fica em dúvida. No entanto, se desconhece quanto estas variações podem afetar no registro, se optando simplesmente por suavizar mais os perfis. Raios Gama (GR): Quando não se tem perfis de litologia, os perfis de raios gama são usados na discriminação de rochas argilosas. Segundo Hallemburg (1998), o range normal de GR para argilas é de 75 a 150 unidades API ou GAPI. Logo, o critério adotado nesta dissertação para discriminar a litologia de rochas argilosas com o perfil GR foi: maior ou igual a 75GAPI é considerado rochas argilosas e menor é considerado formações permeáveis. Desta forma é definida a linha base de folhelho (LBF) no perfil GR. Esta linha pode ser vista na Figura 3.8 em cor vermelha. A linha base de folhelho foi traçada em 75GAPI assim a partir desta linha para a direita é considerado rochas argilosas e para a esquerda, formações permeáveis.

45 45 Figura 3.8. Discriminação da litologia de rochas argilosas com perfil GR para os poços (a) SLM 1DA, (b) SLM 02DP, (c) SLM 16D e (d) SLM 23. Todos os perfis analisados apresentaram trechos significativos de leituras de GR maior ou igual a 75GAPI o que significa uma grande quantidade de litologia que será marcada no perfil sônico e poder estimar a tensão efetiva. Sônico (Dt): O tempo de trânsito (Dt) guarda relação direta com a porosidade da rocha, uma vez que é o registro referente ao tempo de propagação de uma onda acústica compressional. Quanto maior o Dt, maior a separação entre os grãos, portanto, maior a porosidade, sendo a recíproca verdadeira. Conseqüentemente, a maior vantagem do perfil sônico provém da relação direta que existe entre o tempo de trânsito de uma onda sonora em uma rocha e sua porosidade, Willye (1956). O perfil Sônico é usado como indicador de porosidade, logo se faz necessário marcar a litologia das rochas argilosas (marga, folhelho e argilito) neste perfil. No caso de perfil GR a LBF pode ser vista na Figura 3.9 (a), em (b) os pontos do perfil GR que foram maior o igual a 75GAPI foram marcados no perfil Dt na cor rosa, e em (c) observa-se o perfil Dt suavizado e pronto para ser usado como indicador de porosidade. Este procedimento foi repetido para todos os poços que não contavam com perfil de litologia. No caso do perfil litologia, o folhelho, marga e argila são

46 46 identificadas numericamente sendo mais precisa a marcação da litologia no perfil sônico. Figura 3.9. Criando o perfil indicador de porosidade (a) perfil GR com a LBF, (b) perfil sônico com os pontos marcados de rochas argilosas e (c) sônico discrimando suavizado. Densidade: Este perfil, que mede a densidade das rochas, é utilizado para a estimativa do gradiente de sobrecarga. É comum em perfilagem não se ter registros em profundidades rasas, devido ao custo adicional e à dificuldade de realização de medidas em função da instabilidade das paredes do poço em formações rasas. Para complementar os perfis de densidade nas profundidades superficiais foi usada a correlação de Miller (Equações 3.1 e 3.2). Este método é indicado para estimativas em profundidades de até 600m abaixo do fundo do mar e deve ser calibrado para cada perfil em estudo (Rocha & Azevedo, 2007). ρ = ρm (1 φ) + ρ φ w 3.1 φ = φ + φ a k. z be (1/ n) 3.2 Onde: ρ m : densidade da matriz rochosa; ρ w : densidade da água; φ a : porosidade em grandes profundidades; φ b : parâmetro de ajuste, igual à porosidade no fundo do mar menos φ a ; K : taxa de declínio da porosidade (empírico);

47 47 n : parâmetro de curvatura (empírico); Z : profundidade a partir do fundo do mar. A calibração é feita variando as porosidades φ a e φ b dentro de um range determinado. Um exemplo é mostrado na Figura 3.10, onde φ a e φ b apresentam valores de 0,3 e 0,35 respectivamente. Os outros parâmetros foram: ρ m, ρ w, K e n igual a 2,65g/cm 3 ; 1,03g/cm 3 ; 0,002 e 1,2 respectivamente. O poço SLM 02DP da Figura 3.10 apresenta uma densidade mínima de 1,97g/cm 3 para o inicio do perfil e uma densidade máxima de 2,54g/cm 3 na profundidade de 2945m. Em geral as densidades da maioria dos poços variam de 1,8g/cm 3 a 2,58g/cm 3. Figura Estimativa do perfil densidade ao longo da trajetória do poço, (a) perfil densidade original, (b) perfil sintetico e (c) Perfil densidade composto Medições diretas de pressão de poros As medições diretas de pressão de poros são usadas para a calibração dos modelos de pressão de poros. Logo, servirão para aproximar os modelos gerados pelos métodos Eaton e Bowers com as medições lidas com estas medidas diretas.

48 48 Os dados de pressão de poros medidos com Teste de Formação a Cabo (TFC) apresentaram dois agrupamentos de profundidade vertical, como se pode ver na Figura O primeiro está entre 2309m e 3170m, onde a pressão de poros varia de 8,36ppg a 8,8ppg e; o segundo de 3170m a 4910m, com valores medidos de pressão de poros entre 8,6ppg a 9,4ppg. Figura Medidas de pressões de poros com TFC no campo SLM. O gradiente de pressão de poros normal, Segundo Falcão (2002), varia de 8,33ppg em água doce a 8,9ppg em água salgada, para Rocha & Azevedo (2007) variam de 8,5ppg a 9ppg. Nesta dissertação foi adotada como variação de pressão de poros normal um range de 8,5 ppg a 9ppg por ser um campo localizado no Brasil. Os gradientes de pressões de poros dos poços do primeiro grupo (extremidade superior esquerda da Figura 3.11) podem ser considerados dentro da faixa de variação das pressões normais. Embora os poços SLM 14D, SLM 27D e SLM 29D apresentem leituras de GPP menores que 8,5ppg, estas pressões não são significativamente baixas para serem consideradas pressões anormalmente baixas. Os outros 12 poços desse grupo apresentaram pressões

49 49 acima de 8,5ppg e menores de 8,8ppg, portanto estão dentro do range de pressão de poros normal. O segundo grupo, de maiores profundidades, é formado por quatro poços que são: SLM 13, SLM 19D, SLM 21 e SLM 40. Estes poços apresentaram pressões levemente superiores à pressão de poros normal e, por isso, na prática não são consideradas pressões anormais, logo, considerando apenas as pressões lidas, o campo SLM pode ser chamado de Campo com GPP normais. Desta forma, os poços que não têm leituras de TFC (SLM 01DA, SLM 02DP, SLM 16D, SLM 42 SLM 43 e SLM 45) serão calibrados para a faixa de GPP normal. Além das medições de TFC, foram recebidos dados de peso da lama em cinco poços. Estes dados serão também usados para calibração, junto com as medições de TFC dos poços de análise. As medições de peso da lama variaram de 8,5ppg até 11,3ppg Seleção de poços para a modelagem 3D Visto que não se teve acesso a dados sísmicos, a estimativa de pressão de poros tridimensional se limitou ao uso de dados de poços. Para a seleção de poços a serem usados na estimativa de pressão de poros, atentou-se para o fato de que a modelagem tridimensional do programa Drillworks 3D da companhia Knowledge Systems, trabalha com o método do Inverso das Distâncias para interpolação espacial. O método do Inverso das Distâncias é um método de interpolação que se baseia no pressuposto no qual considera que os valores mais próximos entre si são mais parecidos do que os mais distantes, independentemente da direção. A ponderação se faz com dados disponíveis numa mesma profundidade e as equações 3.3, 3.4, e 3.5, são usadas para fazer a interpolação. n = Z( a λ λ 0 ) iz( a i ) 1 ( d ) p i0 i = n p ( di0) 1 n λi = Onde:

50 50 Z(a 0 ) : Valor a ser achado para o local 0(x,y,z), n : Número de pontos observados a ser usados ao redor do valor não conhecido, neste trabalho n foi três. λ i Z(a i ) d i0 p : Pesos colocados a cada ponto a ser utilizado no local i(x,y,z), : Valor observado no local i(x,y,z), : Distancia entre o local 0 e cada um dos locais observados i, : Expoente de ponderação, neste trabalho igual a dois. A modelagem com o programa Drillworks 3D não permite a construção de uma superfície que limite o fundo do mar da formação rochosa, isto é, o programa interpola todos os dados numa mesma profundidade. No entanto, a diferença de lâmina d água entre os poços tem importância, pois numa diferença muito grande, o gradiente de sobrecarga seria maior na profundidade no poço que tenha maior espessura de formação rochosa e menos espessura de água que em outro poço que tenha maior espessura de água nesta mesma profundidade. Cabe ressaltar também que o módulo tridimensional do Drillworks não permite a construção de camadas estratigráficas quaisquer, assim o dado de crono-estratigrafía não pôde ser usado neste trabalho. Logo, a escolha do número de pontos n a ser usados ao redor do valor não conhecido foi o método Quadrant, devido a que este método considera os três poços mais pertos ao nó em análise. Outra opção All points que considera todos os poços na interpolação, foi descartada devido à diferença de lamina d água (LDA) existente entre todo o conjunto de poços e devido a que não se pode limitar a interpolação com uma superfície limitante do fundo do mar, esta diferença de LDA daria maior incerteza na estimativa de gradiente de pressão de poros como descrito acima. A escolha mais comum do expoente de ponderação p é dois, pois embora a escolha seja arbitrária, a eleição deste valor ganhou popularidade devido ao fato de que supõe menor número de cálculos e porem pode ser calculado de maneira eficiente (Isaaks & Srivastava, 1998). O último fator que controla a interpolação no Drillorks 3D, é a densidade de malha, que é o número de linhas da malha nas direções (x,y,z) do cubo gerado. Neste trabalho usou-se uma densidade de malha de 100, isto significará uma malha de (100) 3 nós. Dessa forma, para a escolha de poços foi considerado:

51 51 LDA com variação inferior a 100m entre a LDA máxima e mínima dos 3 poços mais próximos do ponto analisado, Registros de poços com trechos em comum de não menos que 800m ao longo da profundidade dos poços, Com este critério, dos 24 poços anteriormente selecionados, apenas 16 foram adotados (Figura 3.12), a linha azul representa o contorno do cubo nas direções x e y, fazendo uma área de 69,568 km 2. Nota-se que este retângulo foi gerado a partir dos poços mais afastados em ambas as direções x e y. Em y, ao norte está limitado pelo poço SLM 14D, pelo sul o poço SLM 41; na direção x, ao este esta limitado pelo poço SLM 4 e ao oeste pelo poço SLM 5. Figura Poços selecionados para trabalhar na modelagem 3D do campo SLM. A profundidade escolhida para análise na modelagem 3D foi de 1850m até 2850m, por ser o trecho onde se tem dados na maioria dos perfis dos poços. A razão pela qual se considerou uma variação mínima de 100m entre as LDA, foi a sua influência direta na estimativa da sobrecarga, que é dependente da densidade e da profundidade. Isto significa que uma maior LDA num determinado ponto terá uma sobrecarga menor que no mesmo ponto com uma LDA menor.

52 52 Destes 16 poços, a diferença de LDA máxima/mínima geral foi de 283m e a diferença de LDA máxima entre cada 3 poços mais próximos se restringiu aos 100m do critério estabelecido previamente Escolha de poços para validação do modelo Serão escolhidos dois poços para validar o modelo, logo, a modelagem 3D será feita com 14 poços. Esta validação é feita com o objetivo de avaliar a confiabilidade do modelo que, desta forma, poderá ser usado para futuros poços de projeto com a devida análise de incerteza. Na geração do cubo efetua-se interpolação para as estimativas nas regiões internas aos poços com dados, mas também se fazem extrapolações nas regiões onde os dados ficaram fora do grupo de pontos usados na ponderação. Como primeiro passo, considerou-se que os poços de validação devem possuir leituras de TFC ou Peso de Lama, para a posterior comparação do modelo de GPP com as medições diretas. Adotou-se então um poço modelado por interpolação espacial e outro poço por estrapolação espacial, para fins de análise de confiabilidade do método em ambos os casos. Finalmente os poços escolhidos devem ser representativos da região envolvida na análise. Com este critério foram escolhidos os poços SLM 19D e SLM 4. No poço SLM 19D será feita a interpolação espacial, e foi considerado por ter influência de poços com significativa proximidade. O poço SLM 4 foi escolhido para analisar a extrapolação espacial, pois se localiza em uma das extremidades do cubo. Uma análise prévia da representatividade do poço em relação aos poços que serão usados na geração do modelo foi feita estatisticamente por meio do teste t de Student (Equação 3.6), ou teste T, para o sônico de rochas argilosas e a densidade após a suavização. Χ µ o T = S/ n Onde: Χ : média amostral de X 1, X 2, X 3,..., X n, µ o : média da população, S : desvio amostral, n : tamanho amostral. 3.6

53 53 Sabendo que a interpolação do Drillworks 3D utiliza apenas a influência dos 3 poços mais próximos na profundidade em análise, duas populações diferentes tiveram que ser adotadas: uma para o poço SLM 19D e outra para o SLM 4, cada um com uma população para densidade e outra para o sônico de rochas argilosas após a suavização. Para o poço SLM 19D a população foi gerada pelo próprio poço e os poços SLM 23, SLM 20D, SLM 41 e SLM 1DA. Para o poço SLM 4 a população foi gerada pelo próprio poço e os poços SLM 10, SLM 16D e SLM 14D que são os mais próximos ao poço em análise. O teste T é usado supondo que as amostras possuem distribuição normal, no entanto, analisando os histogramas das populações e os poços em análise (Figura 3.13 e Figura 3.14), nota-se que os histogramas de densidade do poço SLM 19D e o histograma do sônico do poço SLM 4 não têm a distribuição característica dos histogramas que seguem uma distribuição normal, o que pode interferir nos resultados. (a) Densidade (b) Sônico Figura Histograma da população (rosa) e do modelo (azul) da (a) densidade e (b) sônico, para a análise do poço SLM 19D. (a) Densidade (b) Sônico Figura Histograma da população (rosa) e do modelo (azul) da (a) densidade e (b) sônico, para a análise do poço SLM 4.

54 54 Ao aplicar o teste T nos modelos de densidade e sônico dos poços SLM 19D e SLM 4, concluímos que os modelos de sônico do poço SLM 19D e densidade do poço SLM4, foram representativos da população amostrada, com 95% de confiança. Porém os modelos de densidade do poço SLM 19D e sônico do poço SLM 4 não foram representativos da população, sendo rejeitados pelo teste T. Embora este resultado não mostre uma representatividade em todos os modelos gerados, em relação à população amostrada em cada região analisada, decidiu-se considerar estes poços para a validação do modelo de gradiente de pressão de poros.

55 4 Análise de pressão de poros O objetivo deste capítulo foi se efetuar a modelagem tridimensional do gradiente de pressão de poros (GPP) pelo método de Eaton e Bowers a partir dos 14 poços escolhidos previamente. A metodologia seguida foi baseada no programa Drillworks 3D , de Knowledge Systems. Este capítulo está dividido em: Análise de gradiente de pressão de poros unidimensional; análise de gradiente de pressão de poros tridimensional e validação de resultados. Na análise de gradiente de pressão de poros unidimensional foi feita primeiro a modelagem pelo método de Bowers, onde foram encontrados os parâmetros A e B e; a velocidade no fundo do mar da curva virgem de Bowers, calibrados com as medições de testes de formação a cabo (TFC). Logo, foi estimado o GPP pelo método de Eaton, usando a curva virgem como a curva de compactação normal ao invés do trend de compactação normal, depois o expoente X foi calibrado com as medições de TFC. Após encontrar os parâmetros A e B médios de Bowers e o expoente médio X de Eaton para os 14 poços, o modelo 3D de GPP foi gerado. Previamente foram gerados os modelos 3D da densidade composta, usada para estimar o gradiente de sobrecarga tridimensional, e o modelo 3D do sônico de rochas argilosas foi usado como indicador de porosidade tridimensional. A curva virgem tridimensional foi gerada a partir dos parâmetros médios A e B e, a velocidade média no fundo do mar. Após a geração do modelo tridimensional do gradiente de pressão de poros, a validação é apresentada para os poços SLM 4 e SLM 19D Análise de gradiente de pressão de poros unidimensional Geralmente é feita uma retroanálise para determinar o comportamento do poço e realiza uma comparação entre as pressões estimadas e as obtidas em campo. Isto é feito com a finalidade de melhorar o modelo de estimativa de GPP para futuros poços de projeto, onde possam vir a ser usados como poços de correlação.

56 Para a análise de GPP 1D foi seguido o fluxo de trabalho da Figura 4.1, baseado no programa Drillworks Predict. A preparação de dados foi feita no capítulo anterior item 3.3. Figura 4.1. Fluxo de trabalho usado na modelagem unidimensional (1D) do gradiente de pressão de poros (GPP). Para se estimar a pressão de poros é necessário conhecer a sobrecarga e a tensão efetiva. A sobrecarga pode ser calculada conhecendo a densidade do meio. A tensão efetiva pode ser estimada de diferentes maneiras dependendo do método utilizado. Para o método de Eaton, a tensão efetiva dependerá do sônico de rochas argilosas, o sônico da curva virgem e, do expoente X. Para o método de Bowers, a tensão efetiva depende dos parâmetros, A, B e da velocidade ao longo da profundidade. A calibração foi feita com o fim de encontrar os parâmetros A e B da curva virgem de Bowers e o expoente X no método de Eaton que melhor aproximem o modelo do GPP com as medições de pressão de poros ou peso de lama. O erro permitido será de 1ppg (Liaw, 2008) Gradiente de Sobrecarga O cálculo do gradiente de sobrecarga é feito a partir da densidade composta, isto é, o perfil densidade e em profundidades rasas pela correlação de Miller. Após o cálculo da densidade ao longo da profundidade do poço, a tensão de sobrecarga pode ser calculada com a equação 4.1, e o gradiente de sobrecarga pela equação 4.2.

57 z σ = g ρb( z) dz σ GS = 4.2 Z Onde: σ : Tensão de sobrecarga (psi), ρ b : Densidade total (g/cm 3 ), g : Gravidade, (m/s 2 ) Z : Profundidade (m), GS : Gradiente de sobrecarga (ppg), A densidade da formação ao longo de toda a trajetória do poço foi estimada acoplando a densidade sintética nos trechos superficiais estimada pela correlação de Miller, ao perfil densidade existente. Este perfil composto foi utilizado para o cálculo da sobrecarga. A Figura 4.2 mostra uma linha rosa que representa o gradiente de sobrecarga ao longo da profundidade e, em azul estão marcados o início e fim da LDA. Nesta figura se vê claramente a influência da LDA sobre o GS, pois, no trecho de maior LDA a densidade é muito menor que a da formação. Figura 4.2. Gradiente de Sobrecarga (GS) nos Poços SLM 1DA, SLM 5, SLM 41 e SLM 44 de esquerda à direita.

58 Curva Virgem de Bowers Considera, além do fenômeno de subcompactação, o fenômeno de expansão de fluidos como gerador da pressão de poros anormalmente alta. Neste método é apresentada a curva virgem obtida a partir da equação 4.3. V = V ml + Aσ' B 4.3 Onde: V : velocidade (ft/s), V ml : velocidade no fundo do mar (ft/s), σ : tensão efetiva (psi), A, B : parâmetros calibrados num gráfico tensão efetiva vs velocidade, num poço análogo. A curva virgem representa ocorrências de pressões de poros normais ou sobrepressões originadas por compactação normal ou subcompactação, logo, outros mecanismos que gerem pressões anormais estariam fora da curva virgem. Bowers (1995) se baseia no fato de que na compactação normal a tensão efetiva se incrementa com a profundidade e então a tendência da velocidade versus tensão efetiva seguiria a curva virgem; na subcompactação a tensão efetiva se mantém constante com a profundidade, podendo ser também representada no gráfico velocidade versus tensão efetiva pela curva virgem. Para o traçado da curva virgem é preciso a tensão efetiva e a velocidade ao longo da profundidade do poço, a velocidade pode ser obtida invertendo o tempo de trânsito (Dt) de rochas argilosas. Para a estimativa da tensão efetiva é preciso medições diretas de pressão de poros. Muitas vezes é complicado obter estas medidas devido à existência de grandes pacotes de formações impermeáveis, onde as medições diretas de pressão de poros são inviáveis. Outro complicador é o gasto adicional para as empresas que normalmente fazem estas medidas apenas em reservatórios, onde outras finalidades justificam o custo. No entanto, o peso de lama pode ser usado assumindo que é um bom indicador da pressão da formação. Nos poços onde não existem dados confiáveis para a calibração de A e B, Bowers (1995) recomenda calibrá-los a partir dos valores A e B de 14,2 e 0,724 (parâmetros do Golfo do México). A velocidade no fundo do mar foi de 5291ft/s (para água salgada com ppm de NaCl, Tixier & Alger, 1970). Em

59 seguida a tensão efetiva pode ser achada substituindo estes valores na equação 4.3 mostrada anteriormente. Na Figura 4.3 observa-se os valores de tensão efetiva e velocidade para os 11 poços, a curva virgem (CV) foi traçada a partir dos parâmetros A de 14,2 e B de 0,724. Nota-se que os poços SLM 5, SLM 10, SLM 14D, SLM 40 e SLM 44 estão mais perto da curva virgem que os outros poços, logo, é esperado que os dados A e B após a calibração fiquem próximos destes valores iniciais. Curva Virgem Velocidade (ft/s) Tensão Efetiva (kpsi) SLM 8DA SLM 10 SLM 14D SLM 18D SLM 20D SLM 23 SLM 27D SLM 40 SLM 41 SLM 44 SLM 5 CV Figura 4.3. Curva Virgem inicial com A e B de 14,2 e 0,724 respectivamente. Segundo Reina (2007), a estimativa da tensão efetiva pelo método de Bowers (1995) é mais sensível ao parâmetro B que ao parâmetro A, logo, se fixou o parâmetro B em 0,724, e se efetuou a calibração do modelo de pressão de poros com o parâmetro A para os 14 poços. Estes parâmetros A e B são também usados posteriormente no método de Eaton sem modificá-los e a calibração se efetua com o expoente X Gradiente de Pressão de Poros (GPP) O gradiente de pressão de poros foi estimado pelos métodos de Eaton (1972,1975) e Bowers (1995). Para o método de Bowers, usaram-se os mesmos parâmetros A e B que para a curva virgem e a velocidade se manteve em 5291,05ft/s para todos os poços. Para o método de Eaton a curva virgem foi usada como trend de compactação normal, pelas razões explicadas previamente., uma breve descrição do método será feita a seguir.

60 - Bowers (1995): A estimativa de pressão de poros foi feita com os parâmetros A e B usados para a curva virgem. Como se trabalhou com o sônico, a equação 4.3 da curva virgem foi modificada para estimar a pressão de poros, a equação resultante é mostrada na equação 4.4. A velocidade de 5291ft/s para o fundo do mar é equivalente a 189µs/ft em tempo sônico (Dt ml ). Onde: GPP : gradiente de pressão de poros (ppg), GS : gradiente de sobrecarga (ppg), Dt : tempo de trânsito (µs/ft), Dt ml Dt Dt GPP GS = Z 1 A : tempo de trânsito no fundo do mar (189µs/ft), A, B : parâmetros calibrados num gráfico tensão efetiva vs velocidade, num poço análogo, Z : Profundidade (ft). ml 1/ B 4.4 Considerou-se que a sobrepressão é causada pelo fenômeno da subcompactação, logo a equação usada para a estimativa da pressão de poros foi a Eaton ( ): Estima a pressão de poros considerando principalmente o mecanismo da subcompactação e considera que a pressão de poros numa dada profundidade é função da tensão de sobrecarga, da pressão de poros normal e da razão do parâmetro observado, que pode ser resistividade, sônico ou velocidade. Utiliza uma linha de tendência (trend) de compactação normal e um expoente (X) para a estimativa da pressão de poros, como mostrado na equação 4.5. Dt GPP= GS ( GS GPPN) Dt N X 4.5 Onde: GPP GS GPP N X : gradiente de pressão de poros (ppg), : gradiente de sobrecarga (ppg), : gradiente de pressão de poros normal (ppg), : expoente a ser calibrado,

61 Dt Dt N : tempo de transito observado (µs/ft), : tempo de transito normal (µs/ft). O trend de compactação normal (TCN), não foi usado na estimativa de pressão de poros devido ao fato de que o programa Drillworks 3D não reconhece o TCN como uma função. O TCN é traçado manualmente no módulo Drillworks Predict, e o programa não permite que o TCN seja representado como uma reta, ou seja, uma equação linear. Logo, optou-se por usar a cura virgem como curva de compactação normal (num gráfico de sônico de rochas argilosas vs profundidade). Alguns testes foram feitos previamente para se ter uma idéia da variação da estimativa do GPP considerando o TCN e a curva virgem. Para usar a curva virgem como trend de compactação normal, é necessário calibrar os parâmetros A e B previamente. Este ponto será discutido posteriormente. Um exemplo é mostrado na Figura 4.4 em (a) usando a curva virgem com A=16,7 e B=0,724 (esquerda) e o resultado do GPP é mostrado a direita, em (b) usando o TCN (azul) traçado manualmente acima do perfil sônico de rochas argilosas (amarelo). Após a calibração de A e B, para o poço SLM 05, observa-se que na estimativa do gradiente de pressão de poros, o expoente X foi considerado 3 (usado por Eaton em 1975 para o sônico) em ambos os casos. O resultado é apresentado na Figura 4.4. (a) usando o a curva virgem como curva de compactação normal, o resultado é mostrado na direita e, (b) usando o trend de compactação normal traçado manualmente, na direita se mostra o resultado do GPP pelo método de Eaton. Figura 4.4. Estimativa de GPP pelo método de Eaton, (a) usando a curva virgem (vermelho) como curva de compactação normal e, (b) usando o TCN (azul).

62 A variação do GPP usando a curva virgem foi de 8,4ppg até 10,6ppg e usando o TCN foi de 8,56ppg até 10,62ppg. Isto se repetiu em outros poços. Logo, na curva virgem calibrada com o parâmetro A apresentou-se representativa, assim decidiu-se por usar a curva virgem para ambos os métodos. Em geral, o uso da curva virgem ao invés do trend no método de Eaton, diminui a incerteza na estimativa do GPP. A curva virgem depende dos parâmetros A, B Dt ml, Dt e medições diretas enquanto que o TCN ao ser traçado manualmente, depende do critério de cada analista; além disso, precisa de uma zona normalmente compactada para seu tracejado Calibração No método de Bowers (1995), buscou-se calibrar apenas o parâmetro A da curva virgem, até aproximar o gradiente de pressão de poros com as medições de testes de formação a cabo (TFC) ou peso de lama. Na Figura 4.5 é apresentado o GPP estimado por Bowers, antes da calibração considerando A=14,2 (a) e após a calibração considerando A=16,8 (b). O parâmetro B se manteve constante e igual a 0,724, sendo o tempo de trânsito no fundo do mar (Dt ml ) igual a 189µs/ft. Figura 4.5. Calibração do poço SLM 27D (a) antes da calibração (A=14,2) e (b) após a calibração (A=16,8). Posteriormente, foi calibrado o expoente X de Eaton, mantendo fixo os parâmetros A e B da curva virgem de Bowers. Os resultados obtidos da calibração dos parâmetros de todos os poços pelos métodos de Eaton e Bowers

63 podem ser vistos na Tabela 3. Da esquerda à direita da LDA, Profundidade medida (MD), Profundidade vertical (TVD), o expoente X de Eaton, os parâmetros A, B e Dt ml de Bowers, assim como os valores máximos e mínimos para cada método. Tabela 3. Lista do Expoente X (Eaton) e parâmetros A, B e Dt ml (Bowers) dos 14 poços. Nome do Poço LDA (m) MD (m) TVD (m) Eaton Bowers Eaton Bowers X A B Dt ml (us/ft) Min Máx Min Máx SLM 01DA , ,5 0, ,00 8,1 9,6 8,0 10,1 SLM 02DP , ,8 0, ,00 8,2 9,1 8,1 9,5 SLM ,5 3017,34 3,2 16,7 0, ,00 8,4 10,7 8,4 10,5 SLM 08DA ,09 2,5 13,7 0, ,00 8,2 9,2 8,0 9,5 SLM ,88 1,5 17,3 0, ,00 8,4 9,2 8,2 9,8 SLM 14D ,94 1,5 12,9 0, ,00 8,2 8,6 7,8 8,8 SLM 16D ,3 1,5 15,2 0, ,00 8,2 9,0 8,0 9,7 SLM 18D ,5 1,2 16,3 0, ,00 8,2 8,9 7,7 9,5 SLM 20D ,65 2,2 15 0, ,00 7,8 9,4 7,4 9,7 SLM ,26 1,2 16,2 0, ,00 8,5 9,1 7,8 9,6 SLM 27D , ,8 0, ,00 8,1 9,0 8,1 9,0 SLM 40D ,9 1,5 17,5 0, ,00 8,2 9,5 7,9 10,1 SLM ,5 0, ,00 7,6 9,8 7,4 10,3 SLM , ,5 0, ,00 8,5 9,5 8,5 9,9 Desta forma a média do expoente X para os 14 poços analisados é 1,95 e, a média do parâmetro A é de 16,35. B e Dt ml se mantiveram constantes em 0,724 e 189µs/ft respectivamente. Estes valores de A e B serão validados com os poços SLM 4 e SLM 19D para saber o grau de confiança na estimativa de pressão de poros. O resultado do GPP para os poços SLM 4 e SLM 19D para os métodos Eaton e Bowers, pode ser visto a Figura 4.6. Figura 4.6. Gradiente de pressão de poros pelos métodos de Eaton e Bowers para os poços (a) SLM 4 e (b) SLM 19D.

64 Logo, determinou-se o erro do modelo de GPP em relação às medidas diretas. Os resultados são mostrados na Tabela 4, onde para o poço SLM 4 o erro absoluto é a diferença do Teste de Formação a Cabo (TFC) e o modelo de GPP (Bowers ou Eaton), enquanto que para o poço SLM 19D, o erro absoluto é a diferença do valor de Peso de Lama (PL) subtraído de 0,5ppg e o modelo de GPP. Tal redução foi adotada para melhor aproximar o dado de peso de lama da pressão de poros da formação, uma vez que o fluido de perfuração é calculado com uma margem de segurança de 0,5 a 1ppg em relação ao GPP. Tabela 4. Erros pelos métodos de Eaton e Bowers para os poços SLM 4 e SLM 19D. SLM 4 SLM 19D Profundidade TFC-Bowers TFC-Eaton Profundidade PL-0,5-Bowers PL-0,5-Eaton (m) (ppg) (ppg) (m) (ppg) (ppg) ,02 0, ,16 0, ,44 0, ,09 0, ,42 0, ,24 0, ,45 0, ,38 0, ,50 0, ,37 0, ,51 0, ,44 0, ,51 0, ,91 0, ,52 0, ,52 0, ,53 0, ,67 0, ,53 0, ,83 0, ,54 0, ,95 0, ,55 0, ,09 0, ,56 0, ,59 0,06 O erro médio para o poço SLM 4 pelo método de Bowers é de 0,48ppg e pelo método de Eaton é de 0,05ppg. Para o poço SLM 19D o erro médio pelo método de Bowers é de 0,55ppg e pelo método de Eaton de 0,03ppg. Pode-se observar que os erros médios pelo método de Eaton são inferiores aos erros de Bowers, logo pode-se dizer que o método de Eaton é mais representativo que o método de Bowers para os poços analisados. Como o erro aceitável é de 1ppg no trecho analisado (de 1850m até 2850m), conclui-se que os modelos de GPP gerados com os parâmetros médios A e B da curva virgem de Bowers e o expoente médio X de Eaton, são confiáveis para a estimativa de pressão de poros. Na Figura 4.7 observa-se a curva virgem com os parâmetros médios após a calibração (linha contínua rosa) que é mais representativa da população amostrada em relação à curva virgem com os parâmetros iniciais (linha tracejada azul).

65 Curva Virgem SLM 8DA SLM 10 SLM 14D SLM 18D Velocidade (ft/s) Tensão Efetiva (kpsi) SLM 20D SLM 23 SLM 27D SLM 40 SLM 41 SLM 44 SLM 5 CV calibrada CV inicial Figura 4.7. Curva Virgem após a calibração para o campo SLM (A=16,35; B=0,724 e Dt ml =189µs/ft). A Figura 4.8 apresenta uma análise de dispersão da velocidade e tensão efetiva dos 14 poços analisados em relação à curva virgem. A linha contínua representa a curva virgem, enquanto a linha tracejada representa o ajuste da curva virgem para a análise de dispersão. A Figura 4.8 (a) destaca a baixa correlação entre os pontos analisados, logo, decidiu-se retirar os poços mais afastados (SLM 8DA e SLM 18) da curva virgem e estimar novamente o coeficiente de correlação apresentada na Figura 4.8 (b). Tensão Efetiva vs Velocidade Velocidade (ft/s) r = 0,15 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 Tensão Efetiva (kpsi) (a)

66 Velocidade (ft/s) Tensão Efetiva vs Velocidade r = 0,65 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 Tensão Efetiva (kpsi) (b) Figura 4.8. Curva virgem: análise de dispersão de dados da curva virgem (a) considerando todos os poços, coeficiente de correlação de 0,15 e, (b) coeficiente de correlação 0,65 sem os poços SLM 8DA e SLM 18. Conclui-se que os poços retirados influenciam significativamente na dispersão da população e apresentaram um erro maior na estimativa de pressão de poros Análise de gradiente de pressão de poros 3D A modelagem tridimensional de GPP, como definido anteriormente, será feita considerando somente 14 poços, pois dois deles foram retirados da análise para fins de validação do modelo 3D. Esta modelagem foi feita apenas com dados de poços, que são os dados recebidos. Deria interessante realizar uma análise com os dados sísmicos do Campo Señor de los Milagros (SLM), de forma a abranger um maior volume que os dados de poços. Com os dados sísmicos seria possível fazer uma melhor caracterização geológica do campo, considerando falhas existentes, localização do reservatório em 3D, análise de migração de fluidos entre outros. Para o desenvolvimento da modelagem 3D foi seguido o fluxo de trabalho da Figura 4.9. A análise se inicia com a entrada dos dados de localização em coordenadas UTM de todos os poços. Em seguida são gerados os cubos de dados de densidade composta e sônico de rochas argilosas. A partir do cubo de densidade composta calcula-se o gradiente de sobrecarga 3D.

67 Posteriormente é gerada a curva virgem 3D com os parâmetros médios A e B iguais a 16,35 e 0,724 respectivamente, a velocidade no fundo do mar se manteve constante em 5291,005ft/s (ou 189µs/ft em tempo de trânsito). Finalmente o gradiente de pressão de poros é estimado: para Bowers com os mesmos parâmetros médios A e B usados na curva virgem e para Eaton com o expoente médio X igual a 1,95. Figura 4.9. Fluxo de trabalho para a modelagem 3D de GPP para os métodos Eaton e Bowers. A planta de localização dos poços foi mostrada na Figura 3.12 do Capítulo 3, apresentando os 14 poços analisados e incluindo os poços SLM 19D e SLM 4 escolhidos para validação Geração do Cubo de Dados Todos os modelos tridimensionais foram gerados no Drillowrks 3D, com o método do inverso das distâncias. Foram considerados para a interpolação os três dados mais próximos ao ponto analisado; peso dois para a distância entre o dado e o ponto analisado e densidade da malha de 100 células nas três direções (x,y,z). Estes valores foram usados para todos os modelos tridimensionais nas profundidades de 1850m a 2850m pelas razões descritas no Capítulo 3. O cubo de densidade foi gerado a partir dos perfis densidade suavizados e acoplados com a densidade sintética (correlação de Miller) para trechos superficiais. Para o cubo de sônico de rochas argilosas foram usados os perfis suavizados após a discriminação da litologia. Desta forma, foram utilizados somente os pontos de sônico em que se teve litologia de rochas argilosas (marga, folhelho e argilito).

68 Os cubos de densidade e sônico de rochas argilosas são mostrados na Figura 4.10: (a) cubo de densidade variando de 1,98 g/cc a 2,55g/cc na escala de cores; (b) cubo de sônico de rochas argilosas variando de 88,7µs/ft a 137µs/ft na escala de cores. (a) (b) Figura Cubos de dados gerados a partir de 14 poços (a) Densidade e, (b) Sônico de rochas argilosas Cálculo do Gradiente de Sobrecarga 3D O cálculo do cubo de gradiente de sobrecarga (GS) foi realizado por meior da equação 4.2 vista anteriormente aplicada ao cubo de densidade gerado previamente, considerando a densidade da água 1,03 g/cc e a densidade no fundo do mar 1,95 g/cc. O resultado do GS pode ser visto na Figura 4.11 que varia de 10,5ppg a 14,3ppg na escala de cores. Figura Cubo de Gradiente de Sobrecarga 3D.

69 Geração da Curva Virgem 3D A curva virgem foi gerada a partir dos parâmetros médios A e B calibrados na modelagem 1D, com valores A, B e Dt ml de 16,35, 0,724 e 189µs/ft respectivamente. Como dito anteriormente, a curva virgem foi usada na estimativa do GPP pelo método de Bowers e, também para o método de Eaton, representando a curva de compactação normal. Tal procedimento foi adotado porque o programa Drillworks 3D não reconhece o trend de compactação normal de Eaton, que é traçado manualmente no módulo Drillworks Predict unidimensional. Todavia, comprovou-se, que após a calibração dos parâmetros A e B com as medições de TFC e peso de lama, o uso da curva virgem na estimativa do GPP pelo método de Eaton se aproxima bastante do obtido com o trend traçado manualmente. Figura Curva virgem 3D usando A=16,35, B=0,724 e Dt ml =189µs/ft Gradiente de Pressão de Poros 3D Para a geração do cubo de gradiente de pressão de poros (GPP), precisase do cubo de gradiente de sobrecarga (GS), do cubo indicador de porosidade (sônico de rochas argilosas) e do cubo da curva virgem. Com estes dados, o GPP pode ser estimado pelos métodos de Eaton ( ) e Bowers (1995).

70 Cabe ressaltar que foram consideradas pressões anormalmente altas as pressões maiores que 9ppg e pressões baixas as inferiores a 8,5ppg range definido em Rocha e Azevedo (2007). A seguir serão mostrados os resultados da estimativa do GPP pelos métodos de Eaton e Bowers. Uma análise da existência de pressões anormais será realizada a partir dos resultados obtidos pelos métodos mencionados. - Eaton ( ): Como dito anteriormente, o GPP pelo método de Eaton foi estimado usando o GS, o indicador de porosidade (sônico de rochas argilosas) e a curva virgem (indicador da compactação normal). Desta forma o GPP foi estimado usando a 4.5 apresentada anteriormente com expoente X equivalente a 1,95. O cubo de GPP pelo método de Eaton apresentou predominantemente pressões no range de 8,5ppg a 9ppg, consideradas pressões normais (Figura 4.13), pressões anormais ocorreram localmente em algumas zonas. Figura Cubo de GPP pelo método de Eaton Para melhor visualizar a ocorrência de pressões anormais foram feitos cortes no cubo de GPP em os poços onde foram encontradas estas pressões anormais. Na Figura 4.14, (a) observam-se pressões baixas (subpressões), consideradas inferiores á 8,5ppg, encontradas predominantemente ao redor dos poços SLM 2DP, SLM 10, SLM 40 e SLM 41; em (b) pressões altas (sobrepressões), maiores a 9ppg predominantemente ao redor dos poços SLM 10, SLM 14D e SLM 16D.

71 Figura Cubo de GPP pelo método de Eaton. (a) subpressões e (b) sobrepressões. Sobrepressões ocorreram nas profundidades onde o registro sônico de rochas argilosas foi maior ao registro sônico normal, da mesma forma, as subpressões ocorreram onde o registro sônico foi inferior ao sônico normal. Uma análise mais profunda da existência destas pressões será feita mais adiante. Como visto anteriormente, pressões anormais ocorreram em zonas pontuais. As sobrepressões maiores que 9,5ppg foram encontradas em profundidades maiores de 2800m e concentradas ao redor dos poços SLM 14D e SLM 16D. As subpressões mais distintas foram encontradas nas profundidades de 2720m a 2800m, onde o caso de pressão de 6,9ppg foi encontrado no poço SLM 41 em litologias de arenito da profundidade de 2720m até 2740m e intercalações de marga e folhelho nas profundidades de 2740m até 2800m. Em geral os resultados do GPP pelo método de Eaton, mostrou pressões normais, logo, pode-se dizer que o campo SLM apresenta predominantemente pressões normais. - Bowers (1995): A estimativa do GPP pelo método de Bowers foi feita usando o GS, indicador de porosidade (sônico de rochas argilosas) e a curva virgem como indicador de compactação normal e/ou subcompactação, para estimar o GPP estes dados foram substituídos na equação 4.4, vista anteriormente. O resultado do GPP pelo método de Bowers apresentou predominância de pressões normais (8,5ppg a 9ppg) como pode ser visto na Figura 4.15.

72 Figura GPP pelo método de Bowers Para melhor visualizar as pressões anormais o cubo de GPP foi filtrado obtendo-se a Figura 4.16 (a) apresenta as subpressões, de até 6ppg ao redor do poço SLM 41, logo ao redor dos poços SLM 2DP, SLM 8DA, SLM 10, SLM 18D e SLM 40 com picos de GPP mínimos de 7ppg. Em (b) são destacadas as sobrepressões com GPP máximo de 10,4ppg que se concentraram ao redor do poço SLM 08DA. Pressões maiores que 9,2ppg foram encontradas ao redor dos poços SLM 14D, SLM 16D, SLM 23 e SLM 44. Figura Cubo de GPP pelo método de Bowers. (a) subpressões e, (b) sobrepressões. Como visto nos resultados, a estimativa do GPP pelo método de Eaton e Bowers apresentou diferenças de grandeza. Os métodos usaram o sônico lido

73 (sônico de rochas argilosas) e o sônico da curva virgem para estimar o GPP, além do gradiente de sobrecarga. A diferença básica entre as metodologias se encontra na estimativa da tensão efetiva. No método de Bowers, a tensão efetiva depende da diferença entre o sônico rochas argilosas, sônico do fundo do mar e os parâmetros A e B. No método de Eaton, a grandeza da tensão efetiva depende do expoente X, do sônico normal e do sônico de rochas argilosas. Apesar disto, neste trabalho usou-se a curva virgem em ambos os métodos. Pode-se assim dizer que o método de Bowers é mais sensível à curva virgem que o método de Eaton. Na Figura 4.17 podem ser vistas estas diferenças. Na profundidade de 2740m o poço SLM 41 apresentou um GPP pelo método de Bowers de 6,29ppg enquanto que pelo método de Eaton foi 7,09ppg. No poço SLM 16D o GPP pelo método de Eaton foi de 9,39ppg e pelo método de Bowers foi de 9,85ppg. Figura GPP na profundidade de 2740m (a) Eaton e, (b) Bowers. Tanto o método de Eaton quanto o de Bowers, apresentaram pressões anormais baixas (menores que 8,5ppg) e altas (maiores que 9ppg), no modelo de GPP. Estas pressões ocorreram em diferentes profundidades, embora em regiões pontuais. Normalmente, subpressões acontecem em campos depletados, em reservatórios, onde a litologia é permeável e, quando se tem poços produtores próximos aos poços perfurados, isto é, subpressões acontecem quando não é feita a compensação de perda de pressão da formação durante a produção de hidrocarbonetos. O campo SLM não registrou leituras TFC inferiores á 8,5ppg, logo, a possibilidade da existência de subpressões no campo SLM por ser um campo depletado foi descartada.

74 As subpressões encontradas em litologia impermeável (marga, folhelho) ocorreram em zonas onde, numa mesma profundidade, o sônico rochas argilosas é inferior ao sônico normal (curva virgem). Logo, na estimativa do GPP pelos métodos de Eaton e Bowers se observa que a tensão efetiva aumentará, fazendo com que o GPP diminua. Ou seja, o registro sônico de rochas argilosas, ao ficar menor que o registro sônico da curva virgem, fará com que em ambos os métodos o GPP diminua. O contrario ocorrerá se o sônico de rochas argilosas fosse maior ao sônico normal, o que proporcionará GPP mais elevados. A Figura 4.18 mostra os resultados de registros sônicos de rochas argilosas (esquerda) e da curva virgem (direita). Nota-se que no poço SLM 41 o registro sônico de rochas argilosas chega a 90,6µs/ft enquanto o sônico normal no mesmo local é 102,97µs/ft. Logo o GPP mais baixo foi encontrado nesta profundidade, como apresentado na Figura Figura Corte na profundidade de 2740m dos modelos de sônico de rochas argilosas (esquerda) e do registro sônico normal (curva vigem, direita). Fisicamente é difícil encontrar pressões baixas em litologias impermeáveis, devido ao processo de soterramento. Quando este processo é normal, mantémse o equilíbrio entre o escape de fluidos e a redução do volume poroso, esperase que ocorram desta forma, pressões normais. Em litologias com baixa permeabilidade, quando não há equilibro entre o escape de fluidos e a redução do volume poroso, o fluido seria aprisionado. Neste caso, a pressão deste estaria sujeita à pressão exercida pelas camadas sobrepostas, logo se esperaria pressões maiores que a pressão normal. Contudo, a ocorrência de pressões anormais foi descartada no campo SLM, devido a não se conhecer a existência de depleção no mesmo e em

75 campos por perto. Além disto, estas pressões ocorreram em camadas impermeáveis e as leituras de TFC não indicaram pressões baixas. A ocorrência de sobrepressões em litologias impermeáveis é conhecida, comumente em seqüências de arenito e folhelho (Fertl e Chilingarian, 1977). No campo SLM as sobrepressões encontradas nos modelos de GPP variaram para o método de Eaton e Bowers. A Figura 4.19 mostra os resultados das sobrepressões para ambos os métodos, variando de 9ppg a 10,4ppg na escala de cores. Nota-se que, pelo método de Eaton, pressões maiores que 9ppg ocorreram entre as profundidades de 2530m a 2850m. Pelo método de Bowers, as sobrepressões ocorreram em todo o trecho analisado (1850m até 2850m), porém pressões superiores a 9,5ppg só ocorreram abaixo de 2500m de profundidade. Figura Sobrepressões no campo SLM pelos métodos de Eaton (esquerda) e Bowers (direita). Como dito anteriormente o método de Bowers apresentou as pressões máximas e mínimas no campo SLM, no entanto o método de Eaton foi o mais representativo do gradiente de pressão de poros para o campo SLM, isto será conferido com a validação dos resultados. A modelagem de GPP 3D foi utilizada para analisar a área de influência das pressões altas ou baixas ao longo da profundidade. Pode-se observar a variação do GPP ao longo do campo SLM, facilitando o trabalho da análise de pressão de poros em outras áreas onde ainda não se tem poços. Nota-se que, ao gerar um cubo de gradiente de pressão de poros, os resultados obtidos são bem mais abrangentes que análises de poços de correlação. Os poços de correlação são feitos localmente em 1D, portanto a

76 modelagem 3D permite reconhecer as zonas de maiores riscos de pressões anormais e não só uma locação. A visualização da variação espacial do GPP é um fator de grande vantagem para futuros projetos de poços, tornando mais abrangente o conhecimento do campo e facilitando o estudo de novas locações de poços. Para validar os resultados encontrados e confirmar o potencial da modelagem 3D são apresentadas algumas análises Validação dos resultados A validação dos resultados é um passo muito importante na modelagem, já que a confiabilidade do modelo está diretamente vinculada à aproximação ou não dos resultados aos valores reais. Embora existam incertezas associadas na metodologia do programa usado para a modelagem de GPP (Reina, 2007) e nos próprios métodos de estimativa, estas incertezas podem ser diminuídas com uma análise mais aprofundada dos dados, o que se pretendeu fazer neste trabalho com o Capítulo 3. Para a validação dos resultados, foram escolhidos os poços SLM 4 e SLM 19D. Foram comparados os resultados de GPP modelados com as leituras de testes de formação a cabo e/ou peso de lama. O peso de lama foi diminuído em 0,5ppg para fins de calibração, em seguida os erros foram estimados como a diferença entre o GPP modelado e as medidas diretas. O resultado é mostrado na Tabela 5. Tabela 5. Erros pelos métodos de Eaton e Bowers 3D para os poços SLM 4 e SLM 19D

77 Os erros médios para o poços SLM 4 foram: pelo método de Bowers 0,44ppg e pelo método de Eaton 0,27ppg. Para o poço SLM 19D foram: pelo método de Bowers 0,34ppg e pelo método de Eaton 0,4ppg. Estes erros mostram que para o poço SLM 4 o modelo estimado pelo método de Eaton é mais representativo que o modelo estimado pelo método de Bowers, enquanto para o poço SLM 19D os métodos de Bowers e Eaton apresentam erros muito próximos. Uma análise dos modelos de GPP dos poços SLM 4 e SLM 19D (Figura 4.20), permitiu reconhecer que pressões anormais menores a 8,5ppg ocorreram no poço SLM 19D nas profundidades de 2740 até 2790m. Entretanto, sobrepressões maiores de 9ppg ocorreram no poços SLM 19D nas profundidades de 2570m até 2600m e em ambos os poços a partir de 2680m até 2850m. Em geral, ambos os poços analisados apresentaram pressões normais. Figura GPP dos poços de validação SLM 4 e SLM 19D pelo método de: (a) Eaton e, (b) Bowers. O modelo tridimensional de GPP estimados pelos métodos de Eaton e Bowers, com o programa Drillworks 3D cumpriram com o erro aceitável, assim, o modelo 3D de GPP pode ser dito confiável para futuros projetos de poços com um erro de até 1ppg. Em geral para o estudo de caso pode-se dizer que o método de Eaton é mais representativo que o método de Bowers na estimativa do GPP devido a que o campo não apresentou pressões significativamente altas nem significativamente baixas, como mostrou o método de Bowers. Em geral o campo SLM apresentou pressões normais.