Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 97. Volume poroso [*10^3 rm 3 ]

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1 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 97 Tabela Resultados do cálculo de volume no Petrel. Caso Fácies objeto análogos Net volume [*10^3 m 3 ] Volume poroso [*10^3 rm 3 ] VOIP [*10^3 sm 3 ] GIIP [*10^6 rm 3 ] ANÁLISE DE INCERTEZAS A análise de incertezas é uma ferramenta que vem sendo utilizada em projetos e estudos de casos por oferecer a possibilidade de se quantificar as incertezas relacionadas à modelagem geológica. Quando modelamos um reservatório passamos por várias fases de construção na integração dos dados geológicos. Isto vai se refletir na acuracidade dos modelos, na resolução e na distribuição das propriedades que queremos modelar. O processo de determinar as incertezas do Modelo Geológico é sempre complexo devido ao elevado número de variáveis que devem ser consideradas. As infinitas realizações possíveis na simulação estocástica de um reservatório podem ser obtidas variando-se a semente geradora ou os diferentes dados empregados na construção do modelo. Neste trabalho estas variações serão utilizadas nos dois modelos criados com maior enfoque nos dados de análogos utilizados. Pretende-se assim prover uma medida das incertezas associadas ao Modelo Geológico escolhido para o reservatório e a influência do mesmo no cálculo de volume de óleo (Cosentino 2001) ANÁLISE DE INCERTEZAS NO MODELO DA BACIA POTIGUAR Com objetivo de testar a sensibilidade dos ranges de incertezas dos parâmetros geológicos em diferentes níveis, foi variada a semente geradora, no caso inicial, do Modelo de Fácies orientado a pixel. Para isto, foi empregado no software Petrel, o processo denominado de rotina de trabalho de Incertezas. Nele, podem ser modificados todos os processos que foram usados na geração do caso inicial, assim como, as diferentes variáveis escolhidas. Pode-se dizer de forma resumida, que cada rodada da rotina de trabalho será correspondente à geração de um novo modelo e à reconstrução de estudo de caso inicial (figura 5.22). Para simplificar, o software, tem como resultado de cada rodada um novo volume com os valores dos parâmetros que foram variados (figura 5.23).

2 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 98 Figura Resumo do fluxo do processo de análise de incertezas no Petrel. Figura Esquema da organização dos dados nas diferentes realizações da análise de incertezas. Usando a rotina de trabalho de incerteza da figura 5.24 foram feitas 100 simulações, cujos resultados do cálculo de volume podem ser apreciados no gráfico 5.1. Estes resultados mostraram variações entre e com média de *10^3 sm 3, sendo seus valores de percentis P10 (34736), P50 (37570) e P90 (40762).

3 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 99 Figura 5.24 Rotina de trabalho de incerteza utilizado para analisar a influência da semente geradora no cálculo de volume do modelo orientado a pixel. Gráfico 5.1- Histograma da distribuição do cálculo de volume de óleo resultado da variação da semente no modelo orientado a pixel. A distribuição do histograma no gráfico 5.1 mostrou uma alta variabilidade (9243 *10^3 sm 3 ) de volume de óleo com aproximadamente 45% dos resultados concentrados no percentil P50.

4 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 100 Um procedimento similar de variação de semente geradora foi utilizado para a análise de incertezas do modelo orientado a pixel construido com a utilização dos dados de análogos no modelo variográfico. Usando a rotina de trabalho de Incerteza foram feitas 100 simulações cujos resultados do cálculo de volume de óleo podem ser apreciados no gráfico 5.2. Estes resultados mostraram variações entre e com média de *10^3 sm 3 sendo seus valores de percentis P10 (40050), P50 (41995) e P90 (43593). Gráfico 5.2- Histograma da distribuição do cálculo de volume de óleo resultado da variação da semente no modelo orientado a pixel com dados de análogos no modelo variográfico. A distribuição do histograma no grafico 5.2 mostrou uma menor variabilidade (6722 *10^3 sm 3 ) dos valores máximo e mínimo de volume de óleo, mas apresentou em seu percentis P50 volumes maiores que os do percentis P90 do modelo anterior. Estas altas variações podem estar associadas ao maior volume poroso existente neste modelo. O trabalho continuou com as variações realizadas no modelo orientado a objeto. Para isto adotou-se uma rotina de trabalho de incerteza mais complexa (figura 5.25). Sendo variados a semente geradora e os parâmetros de largura e espessura com valores máximos aleatórios que oscilavam entre 120 a 300 e 25 a 50 respectivamente.

5 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 101 Figura Rotina de trabalho (Workflow) de incerteza utilizado para analisar a influência da semente geradora e parâmetros de largura e espessura no cálculo de volume do modelo orientado a objeto. Os resultados do cálculo de volume de óleo podem ser apreciados no gráfico 5.3. Estes resultados mostraram variações entre e com média de *10^3 sm 3 sendo seus valores de percentis P10 (34785), P50 (36284) e P90 (38042). Gráfico 5.3- Histograma da distribuição do cálculo de volume de óleo resultado da variação da semente, largura e espessura no modelo orientado a objeto. A distribuição do histograma mostrou uma variabilidade baixa (6085 *10^3 sm 3 ) dos valores máximo e mínimo de volume de óleo e apresentou aproximadamente 55%

6 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 102 dos resultados concentrados no percentil P50. Este resultado mostra que, apesar da incerteza nas variações dos valores máximos de largura e espessura obtidos no análogo, o modelo construido apresenta menos incerteza em relação a seu caso base do que os outros casos base analisados anteriormente. Diante deste resultado, foram rodados mais 100 casos sem modificar a semente geradora do caso base e modificando os pârametros de largura e espessura com valores máximos aleatórios que oscilavam entre 90 a 250 e 20 a 60, respectivamente. Os resultados dos cálculos de volume podem ser apreciados no gráfico 5.4. Estes resultados mostraram variações entre e 38205, com média de *10^3 sm 3, sendo seus valores de percentis P10 (34850), P50 (36202) e P90 (37224). Gráfico 5.4- Histograma da distribuição do cálculo de volume de óleo resultado da variação da largura e espessura no modelo orientado a objeto. A distribuição do histograma no gráfico 5.4 mostrou a menor variabilidade (4495 *10^3 sm 3 ) do volume de óleo de todos as análises de incertezas realizadas, confirmando assim, que o efeito da semente geradora é praticamente o mesmo que o da incerteza existente nos dados coletados em campo. A somatória dos 200 volumes analizados do modelo orientado a objeto, mostra (gráfico 5.5) que mais de 65% dos volume estão próximos aos percentis P50 (36256 *10^3 sm 3 ) com valores aproximados ao caso base inicial (36919 *10^3 sm 3 ).

7 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 103 Confirmando que este modelo é que oferece a menor variabilidade ao ser testado na análise de incertezas. Gráfico 5.5- Histograma da distribuição do cálculo de volume de óleo nos 200 casos testados no modelo orientado a objeto ANÁLISE DE INCERTEZAS NO MODELO DO MAR DO NORTE Empregando os dois casos iniciais gerados pelo cálculo de volume de óleo e gás no reservatório do Mar do Norte, foi realizada uma análise das incertezas associadas a alguns dos parâmetros definidos no modelo. Primeiramente, foi utilizado um procedimento similar ao modelo da Bacia Potiguar para a variação da semente geradora na análise de incertezas do modelo orientado a pixel. Os resultados do cálculo de volume de óleo podem ser apreciados no gráfico 5.6. Estes resultados mostraram variações entre e 13321, com média de *10^3 sm 3, sendo seus valores de percentis P10 (11503), P50 (12067) e P90 (12811). Já os resultados dos cálculos de volume de gás podem ser apreciados no gráfico 5.7. Estes resultados mostraram variações entre 55 e 65 com média de 59 *10^6 sm 3 sendo seus valores de percentis P10 (56), P50 (59) e P90 (62).

8 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 104 Gráfico 5.6- Histograma da distribuição do cálculo de volume de óleo resultado da variação da semente no modelo orientado a pixel. Gráfico 5.7- Histograma da distribuição do cálculo de volume de gas resultado da variação da semente no modelo orientado a pixel. A distribuição dos histogramas mostrou a existência de uma baixa variabilidade dos volume, pelo qual existe um baixo efeito da semente geradora nos volumes calculados.

9 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 105 O trabalho proseguiu com as variações realizadas no modelo orientado a objeto. Também neste caso foi realizado uma variação da semente geradora e analisados os efeitos da mesma no cálculos dos volume de óleo (gráfico 5.8) e gás (gráfico 5.9). Gráfico 5.8- Histograma da distribuição do cálculo de volume de óleo resultado da variação da semente no modelo orientado a objeto. Gráfico 5.9- Histograma da distribuição do cálculo de volume de gás resultado da variação da semente no modelo orientado a objeto. Para o volume de óleo, estes resultados mostraram variações entre e 17033, com média de *10^3 sm 3, sendo seus valores de percentis P10 (14437), P50 (15279) e P90 (16293). Já os resultados do cálculo de volume de gás, mostraram variações entre 66 e 79, com média de 71 *10^6 sm 3, sendo seus valores de percentis

10 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 106 P10 (67), P50 (71) e P90 (75). Os volumes obtidos nestes casos se mostraram maiores que os determinados na análise anterior. Provavelmente devido aos volumes porosos apresentaram seus valores incrementados. O histograma mostrou a existência de uma baixa variabilidade para os volumes de gás maior no caso do volume de óleo. Neste último pode observar-se pelo menos um caso muito alto e outro com valores muito baixos, provavelmente relacionados com problemas do algoritmo para honrar as curvas de proporção e gerar os canais. Foi realizada uma análise de incertezas para determinar a influência nos dois casos base de cada um dos processos. Este tipo de estudo é conhecido como análises de sensibilidade e com ele podemos conhecer qual será a influência relativa dos parâmetros incertos. Usando a rotina de trabalho (workflow) de incerteza da figura 5.26 foram feitas 100 simulações para os processos de Contato gás/óleo e óleo/água, fácies e porosidade no modelo orientado a pixel e objeto. Os contatos foram variados em um metro e nos modelos de fácies e porosidade foram variadas as sementes geradoras. Figura Rotina de trabalho de incerteza utilizado para analisar a sensibilidade dos diferentes processos no cálculo de volume do modelo orientado a objeto. São ressaltadas as diferentes etapas de geração dos novos casos.

11 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 107 O gráfico resultante da análise de sensibilidade mostra a influência de cada um dos parâmetros incertos, sendo que, a escala será a mesma nos três gráficos, para facilitar a comparação da influência relativa de cada um dos parâmetros. Nos gráficos 5.10 e 5.11 são apresentados os resultados para o modelo orientado a pixel. Gráfico Gráfico de sensibilidade do volume de óleo no modelo orientado a pixel.

12 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 108 Gráfico Gráfico de sensibilidade do volume de gás no modelo orientado a pixel. A análises destes gráficos nos permite identificar os processos de maior peso para cada volume. No caso do volume de óleo, o contato apresenta uma maior influência relativa que os modelos de fácies e porosidade. Estes dois últimos têm um peso bastante similar. Já no caso do volume de gás, os modelos de fácies têm uma

13 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 109 maior sensibilidade do que os de porosidade, contudo, continua o contato como sendo quem pode ocasionar uma maior variabilidade dos volumes totais. Um comportamento diferente foi observado da análise dos gráficos de sensibilidade do modelo orientado a objeto (gráfico 5.12 e 5.13). Gráfico Gráfico de sensibilidade do volume de óleo no modelo orientado a objeto.

14 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 110 Gráfico Gráfico de sensibilidade do volume de gás no modelo orientado a obejto. No caso do volume de óleo, os três processos apresentam uma influência relativa semelhante. Cabe ao modelo de fácies a maior variabilidade entre eles. Já no caso do volume de gás, os modelos de fácies e porosidade apresentam uma maior influência do que a do contato gás/óleo. Neste último, os volumes totais são pouco afetados ao serem variados em um metro.

15 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 112 CONCLUSÕES No presente trabalho foi desenvolvida uma metodologia de integração de dados geológicos e geofísicos de depósitos transicionais recentes, em ambiente tridimensional, para serem empregados como subsídio na modelagem de reservatórios petrolíferos e estudada a influência dos mesmos no cálculo de volume. Nos trabalhos de campo realizados foram levantados ,6 m de linha GPR em três áreas da desembocadura do Rio Parnaíba. Também foram identificadas numerosas estruturas sedimentares que caracterizam o ambiente transicional destacando-se entre elas, bioturbação, flaser, wave, marcas onduladas, dunas 3D e deposição de clastos de argilas. Com as informações obtidas com diferentes antenas de GPR foi possível visualizar a superposição de diferentes gerações de canais estuarinos. Estes dados permitiram a delimitação da geometria do canal e, em alguns casos, das diferentes gerações de canais e até das estratificações cruzadas. Os parâmetros de largura e espessura determinados nos radargramas apresentaram valores que variaram entre 29,78 a 169,92 e 2,71 a 15,16 respectivamente. Nos procedimentos de modelagem dos reservatórios foram criadas diferentes rotinas de trabalho que podem ser adaptados para aplicações de estudos de análogos. Na geração do modelo da Bacia Potiguar foram aplicadas as redes neurais sendo o método que melhor representou as heterogeneidades dos perfis existentes à aprendizagem supervisionada. Este modelo gerado é uma base de dados disponível para outros estudos em análogos a sistemas transicionais da Bacia Potiguar. A aplicação dos dados de análogos no modelo da Bacia Potiguar tanto no estudo variográfico da modelagem orientada a pixel como nos canais da modelagem orientada a objeto mostraram resultados com maior significado geológico. Os mesmos apresentam uma maior continuidade da fácies arenito e arenito fino no sentido da direção principal do reservatório. Inclusive no modelo orientado a objeto é possível ver os principais canais com geometria bem marcada e com distribuição bastante semelhante às interpretadas com base nos perfis de GPR. Os dois casos bases gerados com aplicação dos dados de análogos apresentaram maior volume de óleo apesar de manter aproximadamente as mesmas proporcões das fácies iniciais.

16 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 113 A aplicação dos dados de análogos no modelo do Mar do Norte têm uma maior continuidade da fácies arenito no sentido da direção principal do reservatório. Novamente o modelo orientado a objeto proporciona um maior volume de óleo e gás. Nos dois reservatórios a modelagem orientada a objeto foi a que mais fielmente representou os depósitos estuarinos, porém cada geometria simulada só pôde ser preenchida por uma única fácies, acarretando numa indesejável limitação. Na análise de incertezas foram rodadas 1200 simulações, com seus respectivos cálculos de volumes, dos quais 600 foram aproveitados para estudar a sensibilidade dos diferentes processos no reservatório do Mar do Norte. No modelo da Bacia Potiguar, a somatória dos 200 volumes analisados do modelo orientado a objeto, mostra que mais de 65% dos volume estão próximos aos percentis P50 (36256 *10^3 sm 3 ), com valores aproximados ao caso base inicial (36919 *10^3 sm 3 ). Confirmando que este modelo é o que oferece a menor variabilidade ao ser testado na análise de incertezas. No modelo do Mar do Norte, a distribuição dos histogramas do modelo orientado a pixel mostrou a existência de uma baixa variabilidade dos volume, pelo qual existe um baixo efeito da semente geradora nos volumes calculados. Já os cálculos dos volumes obtidos na modelagem orientada a objeto mostrou um maior volume de reservatório. A distribuição dos histogramas mostrou a existência de uma baixa variabilidade para os volumes de gás, e um pouco maior no caso do volume de óleo, os quais devem estar relacionados com problemas do algoritmo para honrar as curvas de proporção e gerar os canais. A análise de sensibilidade no volume de óleo da modelagem orientada a pixel apresentou, no contato, uma maior influência relativa do que os modelos de fácies e porosidade, tendo estes dois últimos um peso bastante similar. Já no caso do volume de gás, os modelos de fácies têm uma maior sensibilidade do que os de porosidade. No caso da modelagem orientada a objeto, os três processos apresentaram uma influência relativamente semelhante no volume de óleo. Cabe ao modelo de fácies a maior variabilidade entre eles. Já no caso do volume de gás, os modelos de fácies e porosidade apresentaram uma maior influência do que os do contato gás/óleo. Neste último, os volumes totais são pouco afetados ao serem variados em um metro.

17 Reyes-Pérez, Y.A. Tese de Doutorado 114 Finalmente, recomendamos a realização deste estudo em reservatórios com dados reais da Bacia Potiguar; bem como a aplicação desta metodologia em reservatórios de diferentes sistemas deposicionais, adicionando, quando possível, a modelagem de outras propriedades e a simulação do fluxo de fluidos. Trabalhos futuros deverão ser direcionados a levantamentos de dados de análogos que respondam às características existentes nos algoritmos dos softwares de modelagem de reservatórios.

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