UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA INSTITUTO DE GEOCIÊNCIAS CURSO DE GEOLOGIA

Transcrição

1 UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA INSTITUTO DE GEOCIÊNCIAS CURSO DE GEOLOGIA CARLOS HENRIQUE RABELLO BALOGH INCERTEZAS DOS ATRIBUTOS GEOLÓGICOS EM UM MODELO TRIDIMENSIONAL DE RESERVATÓRIOS PETROLÍFEROS EXEMPLO NA BACIA DO RECÔNCAVO, BAHIA Salvador 2009

2 2 CARLOS HENRIQUE RABELLO BALOGH INCERTEZAS DOS ATRIBUTOS GEOLÓGICOS EM UM MODELO TRIDIMENSIONAL DE RESERVATÓRIOS PETROLÍFEROS EXEMPLO NA BACIA DO RECÔNCAVO, BAHIA Monografia apresentada ao Curso de Geologia, Instituto de Geociências, Universidade Federal da Bahia, como requisito parcial para obtenção do grau de Bacharel em Geologia. Orientadora: Geóloga M.Sc. Jaciara Barreto dos Santos Co-orientadora: Profª. Dr a. Olívia Maria Cordeiro de Oliveira Salvador 2009

3 3 TERMO DE APROVAÇÃO CARLOS HENRIQUE RABELLO BALOGH INCERTEZAS DOS ATRIBUTOS GEOLÓGICOS EM UM MODELO TRIDIMENSIONAL DE RESERVATÓRIOS PETROLÍFEROS EXEMPLO NA BACIA DO RECÔNCAVO, BAHIA Monografia aprovada como requisito parcial para obtenção do grau de Bacharel em Geologia, Universidade Federal da Bahia, pela seguinte banca examinadora: BANCA EXAMINADORA MSc Jaciara Barreto dos Santos Petrobras Orientadora Dra. Olívia Maria Cordeiro de Oliveira UFBA Co-Orientadora MSc. Michael Strugale Petrobras Geólogo Cesar Henrique de Aleixo Rocha Petrobras Salvador, 18 de Dezembro de 2009

4 4 Dedico este trabalho a minha mãe pelo incentivo e colaboração dada a minha formação.

5 5 AGRADECIMENTOS À Deus por guiar e me dar forças em todos os momentos de minha vida. À minha família, em especial aos meus pais Lourdes José Rabello e Carlos Humberto da Paixão Balogh pelo amor, apoio incondicional, e todo os sacrifícios feitos para que pudesse atingir os objetivos em minha vida. À minha irmã Ana Cristina Rabello Balogh Tripodi, por sempre acreditar que um dia iria superar os obstáculos e vence-los. À minha orientadora Jaciara Barreto dos Santos, pela confiança e paciência durante todo o processo de construção deste trabalho. À minha co-orientadora Olívia Maria Cordeiro de Oliveira, pelos ensinamentos acadêmicos que foram de grande importância e incentivo durante essa jornada. Aos meus colegas faculdade, Ulisses Soares e Joel Nazário pela colaboração em discussões que enriqueceram a dissertação com informações adequadas a realidade. À família Improta, em especial Tathiane Improta por demonstrar com ações que a nossa amizade não restringir-se apenas ao meio acadêmico e estar sempre presente nos momentos bons e ruins. Àos meus amigos, em especial a Camila Cancio que sempre me presenteou com a sua valiosa amizade e generosidade. À geológa Mônica Correa, pelo seu carinho, sinceridade e humildade que certamente contribuíram na solificação da nossa amizade. À Petrobras e ao Núcleo de Estudos Ambientais (NEA) UFBA, que permitiram as consultas das minhas atividades acadêmicas.

6 6 RESUMO Os reservatórios de petróleo possuem incertezas geológicas que influenciam significativamente na recuperação de óleo e gás. Essas incertezas podem ser reduzidas pela obtenção e integração de informações associadas aos modelos geológicos tridimensionais. Esses modelos são construídos por um procedimento definido e usado como base para a avaliação das incertezas. A Geoestatística proporciona a modelagem numérica da continuidade espacial, através das chamadas funções estruturais, tais como o semivariograma, gerando distribuições que representam a incerteza nos espaços não amostrados de atributos petrofísicos (dados de poços) de reservatórios utilizando dentre muitas técnicas de análise de incertezas a simulação probabilística. A simulação dos atributos volumétricos de um reservatório utiliza a simulação geoestatística gerando a distribuição de probabilidade do volume de hidrocarboneto in situ através do processo de quantificação das incertezas relacionadas com as variáveis dos atributos geológicos do reservatório. As incertezas da modelagem tridimensional estão associadas tanto para os dados diretos quanto indiretos, e que são inseridos no processo de modelagem. Dessa maneira para que as incertezas sejam minimizadas torna-se necessário, durante o processo de modelagem, o uso não apenas de ferramentas geoestatísticas, mas também a experiência do geológo durante o tratamento de dados. Palavras-Chaves: Incertezas, reservatórios petrolíferos, modelagem tridimensional, geoestatística.

7 7 ABSTRACT The petroleum reservoirs have geological uncertainties that significantly influence on the oil and gas recovery. Theses uncertainties can be reduced by the obtaining and integration of these information associated to the tridimensional geological modeling. These models are building by a defined procedure and used as base to the evaluation of uncertainties The Geoestatistic propound a numerical modeling of the spatial continuity, through the function called structural, as the semivariogram, generating distributions that represent the uncertain in the spaces not sampled of the petrophysical attributes (well data) of reservoir using among the techniques uncertainties analyze the probabilistic simulation. The simulations of the volumetric attributes of the reservoir uses the geoestatistic simulation generating a probability distribution of the hydrocarbon volume in situ through the quantification process of the uncertainties related with the variable of the geological attributes of the reservoir. The uncertainties of the three-dimensional modeling are associated as to the direct data as to indirect one, and are inserted in the modeling process. However, the uncertainties become minimized it is necessary during the modeling process, the use not just the geoestatistic tolls, but also the experience of the geologist during the data treatment. geoestatistic. Keywords: Uncertainties, petroleum reservoir, three-dimensional modeling,

8 8 LISTA DE SÍMBOLOS m = média x (i) = variável regionalizada coletada no ponto i x (i+h) = variável regionalizada obtidas no i + h x (n),= realizações de uma variável regionalizada ħ = distância múltipla Σ = somatório E = variância Z (x) = zona de influência numa determinada região C(h) = covariância para uma determinada distância γ(h) = semivariância para uma determinada distância

9 9 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO Contextualização da Proposta Objetivo Metodologia Levantamento Bibliográfico Métodos Geoestatísticos 18 CAPÍTULO 2. CONTEXTO GEOLÓGICO E ÁREA DE ESTUDO Bacia do Recôncavo Campo de Araçás Membro Santiago 24 CAPÍTULO 3. MODELAGEM GEOLÓGICA 3D DE RESERVATÓRIOS Modelagem Geoestatística Etapas da Modelagem 3D Modelo Estrutural Modelo Estratigráfico Modelo de Fácies Modelo Petrofísico Simulação das Linhas de Fluxo Análise das Incertezas 39 CAPÍTULO 4. INCERTEZAS ASSOCIADAS À MODELAGEM 3D EM RESERVATÓRIOS Incertezas do Modelo Estrutural Incertezas do Modelo Petrofísico 44 CAPÍTULO 5. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES 46 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 48

10 10 LISTA DE FIGURAS Figura 1: Diagrama dos parâmetros utilizados para a construção de modelos aplicados em reservatórios. 13 Figura 2: Classificação utilizada nos tipos de heterogeneidades de reservatórios. Adaptado de: Cosentino (2001). 15 Figura 3: Diagrama representativo da classificação dos modelos conceitual, matemático e estatístico. Guimarães (2002). 17 Figura 4: Diagrama hierarquizando o nível de incerteza conforme os dados são inseridos em cada modelo correspondente. 17 Figura 5: Diagrama da classificação dos tipos de variáveis. Bussab & Morenttin (1987). 19 Figura 6: Mapa de localização da Bacia do Recôncavo, e dos campos de óleos, em destaque o Campo de Araçás. Couto Anjos et al. (1988) 20 Figura 7: Seção geológica esquemática ilustrando o complexo sistem a de horst e meio grabens da Bacia do Recôncavo. Milhomem et al. (2003) 21 Figura 8: Seção esquemática da Bacia do Recôncavo ilustrando as principais Formações. Passos (1969) 22 Figura 9: Mapa paleoambiental de Araçás indicando o processo de deposição dos arenitos. Horschutz (1971) 25 Figura 10: Elementos presente em um variograma. Chambers et al. (2000) 28 Figura 11: Modelos tridimensionais usados na visualização e compreensão das heterogeneidades. Pacheco Neves (2007) 32

11 11 Figura 12: Etapas de elaboração do modelo estrutural, onde cada um dos modelos representa novas informações adicionadas. Cosentino (2005) 33 Figura 13: Exemplo de um modelo tridimensional baseado nas informações do topo e base para delimitação do arcabouço estratigráfico. Soares (2009). 34 Figura 14: Exemplo de um modelo estratigráfico, onde ao lado é representado tridimensionalmente a camada. Soares (2009). 35 Figura 15: Construção de uma seção com base nos dados do modelo deposicionalsedimentológico (i.e. granulometria). Overeem (2008). 36 Figura 16: Exemplo de uma modelagem tridimensional de um reservatório com base na geometria das camadas, nos dados estruturais e estratigráficos. Soares (2009) 37 Figura 17: Exemplos de modelos petrofísicos para reservatórios turbidíticos lacustre: (A) Modelo petrofísico baseado na porosidade; (B) Modelo petrofísico baseado na permeabilidade. Pacheco Neves (2007). 38 Figura 18: (A) Modelo geológico tridimensional baseado nos níveis de incerteza e na curva de contato água-óleo. (B) Histograma elaborado segundo os atributos geológicos e nos valores da curva água-óleo. Ligero et al. (2008) 40 Figura 19: Diagrama simplificado de um modelo 3D de reservatório. Costa (2003).42 Figura 20: (A) interpretações sísmicas de estruturas com diferentes graus de complexidade estrutural; (B) Seção sísmica. Pacheco Neves et al. (2007). 44

12 12 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO As incertezas estão presentes em campos de petróleo nas fases de avaliação e desenvolvimento e são decorrentes, principalmente, do pouco conhecimento associado à caracterização geológica dos reservatórios, tais como, volume in situ, continuidade, falhas e propriedades de rochas e fluidos. Este cenário de incertezas tem influência direta nos resultados econômicos dos projetos. Segundo Begg et al. (2002) o reservatório é influenciado pelas incertezas, e o baixo investimento destinado ao processo de tomada de decisão resulta num baixo desempenho da indústria de exploração e produção de petróleo. Este capítulo tem como objetivo contextualizar o trabalho, apresentando seus objetivos e relevâncias, seguido das descrições dos capítulos que compõem esta Monografia. 1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO DA PROPOSTA Esta monografia aborda as incertezas associadas à modelagem de reservatórios que refletem diretamente através da estimativa dos atributos geológicos. As informações extraídas dos atributos geológicos que compõe um reservatório determinam as incertezas, onde em seguida serão elaborados modelos probabilísticos. A análise de incertezas têm a finalidade de minimizar os riscos, sendo importante ressaltar que durante a construção desses modelos devem ser considerados os aspectos qualitativos relacionados com a interpretação das informações exploratórias, e que dependem diretamente da experiência adquirida. E os aspectos quantitativos que relacionam-se com os dados geológicos, geoquímicos e geofísicos, onde desse maneira é possível determinar e analisar as incertezas relacionadas com os atributos geológicos para um modelo tridimensional (Figura 1).

13 13 Parâmetros Dados Sísmicos Dados de Poços Horizontes e Falhas Testemunho Perfis Montagem de Grid Eletrofácies Propriedades Petrofísicas Modelo Estrutural Modelo Estratigráfico Modelo de Fácies Modelo Petrofísico Figura 1: Diagrama dos parâmetros utilizados para a construção de modelos aplicados em reservatórios. No contexto exploratório as novas tecnologias auxiliam de modo significativo na descrição da qualidade do reservatório permitindo uma melhor compreensão na delimitação de zonas portadoras de acumulações de óleo e gás natural. Essas tecnologias estão baseadas na utilização de aplicativos que realizam a integração de dados e um ajuste dinâmico na modelagem. Estes programas possuem diversas interfaces, que atuam com uma significativa rapidez, e para que ocorra o carregamento de dados, atualização de informações e uma maior resolução das estruturas do reservatório faz-se necessário a discussão das incertezas que serão associadas no contexto geológico regional e na modelagem tridimensional do reservatório. 1.2 OBJETIVO Neste trabalho são discutidas as informações disponíveis e relevantes para a construção do modelo geológico tridimensional de um reservatório. A partir desta premissa, o processo de modelagem tridimensional de um reservatório permite a identificação das etapas associadas à modelagem tridimensional para as propriedades dos reservatórios.

14 14 A modelagem geológica tridimensional de reservatórios não pode ser considerada por si só apenas como uma finalidade, mas sim como parte do processo que procura estabelecer a relação entre os resultados mais próximos da realidade em relação aos objetivos finais, que por sua vez consistem na estimativa do volume de uma jazida de petróleo, o planejamento de métodos de recuperação suplementar ou na predição da chegada da água de injeção, ou seja, o comportamento do fluxo em meio poroso. De acordo com Hu & Le Ravec-Dupin (2004) o objetivo da modelagem é a construção de representações digitais de maneira coerente com as regras geológicas, e a utilização de toda a informação quantitativa disponível. Segundo Pacheco Neves et al. (2007) durante no processo de modelamento tridimensional busca-se definir o envelope dos reservatórios, ou seja, modelar as superfícies, falhas e discordâncias existentes. A caraceterização dos reservatórios é feita com base nos dados de poços e nos dados sísmicos, quando disponíveis, que auxiliam no estabelecimento de um ou vários modelos geológicos detalhados, levando-se em consideração as heterogeneidades que possuem um maior impacto no fluxo de fluidos. Ainda segundo este autor, as heterogeneidades que ocorrem no reservatório possuem diferentes escalas, consistindo em um grande desafio para a modelagem tridimensional a integração dos dados. Porque cada dado está relacionado ao atributo geológico, que possui a sua própria escala segundo a sua informação. De acordo com Cosentino (2001) o fato de que maior parte desse processo está relacionado com o meio poroso e com o seu preenchimento pelos fluidos, fazse então necessário a representação das heterogeneidades que possuem influência sobre os aspectos dinâmicos do reservatório. Dessa forma, as propriedades de reservatórios também estão relacionadas com escala de poros, e com as várias fontes de dados que mostram as heterogeneidades para os diferentes tipos de suporte de amostragem. Na Figura 2 são ilustrados os tipos de heterogeneidades que ocorrem num sistema petrolífero.

15 15 Heterogeneidades Relacionadas aos Reservatórios Falhas Selantes, Parcialmente Selantes e Não Selantes Óleo Zonas de Permeabilidades nas Unidades Geológicas Lâminas Pelíticas Laminações e Estratificações Cruzadas Fraturas Abertas e Fechadas Figura 2: Classificação utilizada nos tipos de heterogeneidades de reservatórios. Adaptado de: Cosentino (2001). As escalas dos elementos que fazem parte do modelo geofísico são baseadas nas ferramentas geoestatísticas multivariadas. Este procedimento é capaz de reduzir as incertezas associadas no processo de modelagem tridimensional para o desenvolvimento e produção de petróleo, ressaltando as relações entre as escalas de caracterização do reservatório e os seus principais atributos geológicos. Neste sentido o trabalho tem como objetivo analisar a integração de dados afim de minimizar as incertezas geológicas na construção do modelo tridimensional tendo como exemplo o Campo de Araçás na Bacia do Recôncavo Bahia. 1.3 METODOLOGIA Afim de melhor compreensão das variações relacionadas as fases de modelagem faz-se necessário a identificação das etapas associadas à modelagem tridimensional para as propriedades dos reservatórios, estas etapas são as seguintes:

16 16 Etapa 1 Definição das Incertezas: consistem na seleção dos atributos, assim como na definição dos seus níveis de incerteza e probabilidades de ocorrência associada a cada nível. Normalmente são atribuídos três níveis de incertezas para cada atributo (provável, pessimista e otimista). O desmembramento para três níveis pode ser uma boa representação inicial dos atributos, de maneira que quanto mais relavante a importância maior será o número de níveis em que este atributo será desmembrado; Etapa 2 Modelo Determinístico: corresponde à elaboração de um modelo geológico composto pelos seus valores mais prováveis. Este modelo é denominado de modelo base porque é composto pelos seus atributos e análogos; Etapa 3 Análise de Sensibilidade: consiste na seleção dos atributos mais críticos para reduzir o número de atributos a serem considerados no processo de quantificação das incertezas. A análise de sensibilidade define o grau de influência de cada uma das incertezas no volume do campo e no fator d recuperação; Etapa 4 Árvore de Derivação: representa cada ramo correspondente de um modelo de simulação completo e distinto. O número de atributos a serem incluídos na área de derivação depende dos objetivos do estudo. Segundo Bettini et al. (2000) estas etapas são parte integrante da elaboração de modelos. O modelo conceitual compreende a imagem mental do sistema natural podendo ser expresso na forma diagramática, onde neste tipo de categoria são inseridos os blocos diagrama, que são comuns nas comunicações técnicas e científicas das geociências. Os modelos físicos são representações físicas de sistemas reais (i.e. poros de uma camada), enquanto que os modelos matemáticos são abstrações de sistemas reais, representados por expressões contendo variáveis, parâmetros e constantes que são classificados como probabilísticos e determinísticos. O modelo matemático é considerado probabilístico porque contém variáveis aleatórias (i.e. permeabilidade e/ou porosidade), e no caso do modelo determinístico ocorre o contrário, a variável aleatória está ausente. A Figura 3 exibe um fluxograma baseado nos tipos de modelos usados na elaboração da modelagem tridimensional.

17 17 Modelo Conceitual Matemático Físico Mental Diagramático Solução Exata Simulação Escala Analógico Estocástico Determinístico Figura 3: Diagrama representativo da classificação dos modelos conceitual, matemático e estatístico. Guimarães (2002). A delimitação das incertezas consistiu na seleção de todos os atributos geológicos, assim como a definição dos seus níveis de incerteza e probabilidades de ocorrência associada a cada nível. O desmembramento para três níveis pode ser um boa representação inicial dos atributos contínuos, de maneira que quanto mais relevante a importância maior será o número de níveis em que este atributo será desmembrado (Figura 4). Nível de Incerteza Pessimista Provável Otimista Dados Geofísicos Dados Poços Modelo Estrutural Modelo Fáceis Figura 4: Diagrama hierarquizando o nível de incerteza conforme os dados são inseridos em cada modelo correspondente.

18 18 Segundo Xavier (2004), durante as fases de avaliação e desenvolvimento do campo de petróleo ocorre à quantificação do valor da informação que é realizada por uma nova e confiável metodologia, e será aplicada tanto nos modelos simples quanto nos modelos complexos, caracterizando dessa forma poucos ou muitos atributos geológicos LEVANTAMENTO BIBLIOGRÁFICO O levantamento bibliográfico tem como objetivo selecionar, sob um contexto geral, a importância e aplicação de análises de decisão nos projetos de exploração e produção de petróleo, abordando trabalhos que quantificam o impacto de incertezas. Na literatura nacional e internacional existem vários trabalhos que podem ser consultados durante a análise dos riscos da fase de exploração e a partir deles, extrair informações relevantes que podem ser aplicadas no objeto de estudo. Por sua vez, poucos trabalhos focam a fase de desenvolvimento MÉTODOS GEOESTATÍSTICOS A Geoestatística consiste em um conjunto de métodos capaz de tratar informações relacionadas aos fenômenos esparçados. É utilizada para a geração de modelos tridimensionais baseados nos atributos geológicos associados aos inúmeros parâmetros estatísticos, tais como o variograma. As relações entre os parâmetros simulados e a informação derivada da sísmica são estatísticas, codificadas como uma correlação linear entre o parâmetro sísmico e a variável simulada, esta foi à aproximação denominada variável primária versus variável secundária. Entretanto, a geoestatística traz consigo um paradigma que está baseado no conceito de trends e da covariância, que são considerados uma aproximação para a codificação de um modelo pioneiro que é usado na terminologia Bayesiana. De acordo com Bortoli et al. (1992) e Haas & Dubrule (1994) a realização de impedâncias acústicas associada à geoestatística de inversão, permite a elaboração da modelagem a partir de dados sísmicos. O conceito da geoestatística de inversão nos estudos convencionais de simulação tem um importante enfoque no que se refere ao bloco de sísmica tridimensional. Entretanto, para Bortoli et al. (1992) uma

19 19 dúvida é pertinente tanto para a fidedignidade de dados de poços e de variogramas quanto para os blocos de dados sísmicos. A solução proposta por este autor é encontrada nos algoritmos, que representam apenas uma extensão da Simulação Gaussiana Seqüencial (SGS) onde para cada região do espaço de amostragem inúmeras realizações dos traços de impedância acústica local são produzidas. De modo que esses traços são convolvidos com as ondas sísmicas fazendo com que os traços de impedância acústica promovam o melhor encaixe com os traços sísmicos na locação selecionada. Portanto, o algoritmo percorre de uma região do espaço para outra, de modo que quando todo o espaço é preenchido com traços são obtidos mais de uma realização global. Segundo Bussab & Morenttin (1987), as variáveis são qualitativas e quantitativas e podemos classificar os atributos em um conjunto de amostra ordenável ou não. As variáveis qualitativas são subdivididas em nominal (i.e. fácies) e ordinal (i.e. mineralogia). Por sua vez, as variáveis quantitativas representam medidas e podem ser subdivididas em variáveis discretas e contínuas. A relação entre essas variáveis com o nível de informação aumenta a partir das qualitativas nominais para as quantitativas contínuas com métodos específicos para tratar cada tipo que permitem extrair o máximo proveito da informação que colaboraram com a distribuição de fácies num grid geológico (Figura 5). Variáveis Qualitativas Quantitativas Nominal Ordinal Discreta Contínua Figura 5: Diagrama da classificação dos tipos de variáveis. Bussab & Morenttin (1987).

20 20 CAPÍTULO 2. CONTEXTO GEOLÓGICO DA ÁREA EM ESTUDO O Campo de Araçás está localizado na Bacia do Recôncavo (Figura 6) e também fazendo parte dele está o Membro Santiago. Este é caracterizado como reservatório pertencente à Formação Pojuca, de idade do Cretáceo Inferior que tem na sua composição os arenitos que tornaram este Membro como o maior produtor em reservatórios do Campo de Araçás. A origem dos reservatórios do Membro Santiago é de grande importância porque permite a compreensão dos inúmeros sistemas de trapas estratigráficas e estruturais que ocorrem no Bacia do Recôncavo ALTO APORÁ ARAÇÁS BACIA DO RECÔNCAVO OCEANO ATLÂNTICO Figura 6: Mapa de localização da Bacia do Recôncavo, e dos campos de óleos, em destaque o Campo de Araçás. Couto Anjos et al. (1987) 2.1 BACIA DO RECÔNCAVO A Bacia do Recôncavo é caracterizada por um complexo sistema de horst secundários e meio grabens orientados (Figura 7). As maiores falhas normais, como a Falha de Salvador, tem o direção nordeste, enquanto que os altos estruturais da bacia estão orientados preferencialmente noroeste.

21 21 Figura 7: Seção geológica esquemática ilustrando o complexo sistem a de horst e meio grabens da Bacia do Recôncavo. Milhomem et al. (2003) Segundo Asmus & Porto (1980), dois estágios de sedimentação levaram ao preenchimento do lago tectônico do Recôncavo: o primeiro está relacionado com a seqüência continental e o outro com a seqüência do lago. Esta última seqüência é a mais importante por cauda da sua espessura, que é resultado de uma importante progradação de sistemas flúvio-deltaicos de noroeste a sudeste, dos quais eventualmente entraram em contato com depósitos fan-lacustrino grossos relacionados com a ativação da Falha de Salvador à leste. O preenchimento ocorreu durante os estágios Rio da Serra, Aratu, Buracica e Jiquiá culminando com uma inconformidade regional angular relacionada com o soerguimento tectônico. Segundo Ponte & Medeiros (1981) o arcabouço estrutural da bacia foi gerado por dois principais episódios de falhas normais: o primeiro episódio ocorreu durante o estágio Rio da Serra e o segundo estágio após o estágio Buracica. Uma reativação de falhas do embasamento formou novas falhas na sequência rifte, e gerou um complexo sistema de blocos de falhas. Após este segundo episódio, nenhuma outra atividade tectônica intensa ocorreu na bacia. O desenvolvimento da Bacia do Recôncavo assim como as demais bacias marginais continentais brasileiras foi envolvida durante a ruptura do Gondwana e a abertura do Oceano Atlântico Sul. Entretanto, esta bacia trata-se de um rifte abortado dentro do sistema de riftes de vales, e exibe somente apenas os dois primeiros estágios deposicionais das bacias marginais continentais que foram nomeadas de estágios pré-rifte e rifte.

22 22 A arquitetura estrutural da Bacia do Recôncavo foi gerada a partir de dois principais episódios de falhas normais, onde o primeiro ocorreu durante no Rio da Serra e o segundo em Buracica. De acordo com Ponte & Medeiros (1981), após este segundo episódio nenhuma outra atividade tectônica ocorreu na bacia. A elevada taxa de deposição flúvio-deltaica e sedimentação lacustre favoreceram o desenvolvimento de estruturas não-diastróficas, como o crescimento de falhas, diápiros de argilas, e compactação de domos os quais permitiram a complexidade estrutural em determinadas áreas. Segundo Passos (1969), o primeiro episódio de falhamento, durante a deposição das Formações Candeias e Marfim, formou as principais falhas nos campos, o que inclui a falha Araçás. Ao final da deposição da Formação Pojuca, a estrutura do domo já existia, e foi demonstrada por mapas de isopacas e estrutural ocorrendo ainda arenitos de diferentes espessuras como sugerido pela compactação de arenito (Figura 8). Figura 8: Seção esquemático da Bacia do Recôncavo ilustrando as principais Formações. Passos (1969). 2.2 CAMPO DE ARAÇÁS O Campo Araçás foi descoberto em 1961 com a produção iniciada em A petrografia detalhada e as análises petrofísicas do Campo de Araçás permitiram que o reservatório fosse classificado de acordo com os tipos de arenitos que geraram uma interdistribuição nos depósitos das baías permitindo distinguir as

23 23 propriedades deposicionais e os processos diagenéticos, como a cimentação e dissolução, e os processos deposicionais. O comportamento do arcabouço dos arenitos traduz o processo deposicional que integrado as estruturas sedimentares permite a reconstrução de paleoambientes. Segundo Freitas et al. (1969) os processos diagenéticos são controlados pela estrutura de compactação dômica que atuam diretamente na dissolução dos cimentos assim como no intercrescimento das intrapartículas de calcita gerando uma porosidade secundária, principalmente, em direção ao centro do domo. Ainda segundo o autor citado, onde ocorre apenas os arenitos puros a distribuição da porosidade ocorre de forma reversa, contudo as intercalações de uma matriz enriquecida e microfácies argilosos dentro de qualquer reservatório inibem até um determinado momento a ação de soluções dissolventes que conduziram para reversão da distribuição da porosidade que estará concentrada nas bordas do domo. Em todos os casos, o padrão de permeabilidade não segue o arcabouço dos grãos, cimentos e da porosidade ilustrando assim a complexa interação para os fatores que regulam os parâmetros petrofísicos. No Campo de Araçás contém o Membro de Santiago numa profundidade entre 1100 e 1250 metros, com uma espessura de aproximadamente 100 metros e um intervalo de óleo entre 20 metros, o qual é dividido em cinco intervalos de reservatórios nomeados de S-1, S-2, S-3, S-4, e S-5, que podem ser facilmente correlacionados com o Campo de Araçás. De acordo com Freitas et al. (1969) a freqüência de microfácies no reservatório representa uma excelente ilustração de suas características individuais, onde nos intervalos S-2 as microfácies possuem em suas características o cimento de calcita residual que é muito importante para explicar a sua pobre qualidade. Em contraste, o intervalo S-4 contém todos os tipos de microfácies e a freqüência das microfácies argilosas explica os baixos valores gerais de porosidade e permeabilidade deste reservatório. No intervalo S-5 é limitado e a distribuição das microfácies pode não ser representativa; embora, a cimentação a base de calcita esteja evidente. Segundo Kiang & Kowsman (1984) a evolução diagenética desses reservatórios, inclui três estágios: o primeiro está relacionado com a destruição primária da porosidade pela compactação e intercrescimento no quartzo e nos grãos de feldspatos, e pelo soterramento do cimento de calcita; o segundo estágio corresponde ao surgimento da porosidade secundária devido ao desenvolvimento

24 24 químico de cimentos e grãos; e o terceiro estágio ocorre pela diminuição da porosidade secundária por causa de uma posterior cimentação. Boa parte dos arenitos permaneceram porosos devido ao terceiro estágio ter sido limitado em extensão, provavelmente como resultado do empacotamento do óleo, o qual detém qualquer futuro desenvolvimento diagenético mineral. Isso é decorrente em resposta ao conjunto tectônico, pois as bacias riftes e as reações orgânicas e inorgânicas ocorrem geralmente no desenvolvimento da bacia como um efeito do alto fluxo de calor. A geração de óleo no Campo de Araçás ocorreu no fim do estágio do Jiquiá, que está próximo deposição do Membro Santiago e a formação e compactação de estruturas dômicas. Entretanto, para Cohen (1985) durante um intervalo de tempo ( milhões de anos atrás) a média do gradiente geotérmico foi na ordem de 40 C/cin, de modo que a temperatura da superfície era 27 C, e a temperatura limite do Membro Santiago estava entre 73 C e 79 C, este intervalo de tempo é característico durante o desenvolvimento de várias fases diagenéticas. 2.3 MEMBRO SANTIAGO O Membro Santiago pertencente à Formação Pojuca, onde ocorreu a deposição de arenitos feldspáticos do Cretáceo Inferior. Diversos fatores estratigráficos e/ou estruturais conduziram esses arenitos a tornarem-se os maiores reservatórios produtores de óleo no Campo Araçás. A composição deste membro consiste predominantemente de arenitos, dentre os quais são em maioria com argilas, siltitos e calcarenitos subordinados. Devido a esta característica este reservatório possui uma boa qualidade ressaltando que os arenitos exibem grãos de quartzo com ou sem intercrescimento sob uma intensa reposição de cimento composto por calcita. A matriz desses arenitos consiste de clorita inter-estratificada com uma matriz de camadas de illita e esmectita. As observações petrográficas indicam que a porosidade dos arenitos é de origem secundária, e resultante de um preenchimento de um cimento rico em calcita. A característica dessa porosidade é decorrente da dissolução parcial do cimento de calcita; a prévia distribuição parcial ou total dos grãos de feldspatos calcitificados que geram a porosidade interpartículas.

25 25 Horschutz (1971) desenvolveu um mapa paleoambiental da região indicando que os arenitos do Membro Santiago foram depositados num ambiente de planície deltaica (Figura 9). Figura 9: Mapa paleoambiental de Araçás indicando o processo de deposição. Horschutz (1971).

26 26 CAPÍTULO 3. MODELAGEM GEOLÓGICA 3D DE RESERVATÓRIOS A modelagem tridimensional geológica tem como principal objetivo a caracterização das propriedades geológicas. Os conceitos geológicos integrados com os conhecimentos relacionados a área permitem a formulação de modelos condizentes ao conjunto de fatores e dados usados no processo de modelagem. Segundo Hu & Le Ravec-Dupin (2004) durante a realização da modelagem um dos aspectos importantes a ser considerado pelo intérprete é o ambiente deposicional, porque na integração dos dados geológicos todas as informações quantitativas permitem a atualização progressiva associada à adição de novos dados na representação de todos os possíveis cenários dos reservatórios. A interpretação geológica é uma ferramenta qualitativa e descritiva de modo que permite a elaboração de modelos para uma área e uma possível representação por meio de mapas (modelo 2D), seções e perfis geológicos (modelo 1D) e blocos diagramas. Segundo Pacheco Neves et al. (2007) na construção de um modelo o geólogo é forçado a ir além do conjunto de dados existentes onde cada interpretação é resultado de uma série de decisões subjetivas que só podem ser testadas à medida que há o desenvolvimento do campo de petróleo onde posteriormente novos dados são integrados. 3.1 MODELAGEM GEOESTATÍSTICA A geoestatística define um conjunto de procedimentos matemáticos que permite que se reconheça e descreva relacionamentos espaciais existentes. Neste processo, admite-se que a posição de uma amostra é tão importante quanto o valor medido, para os dados de poços que são freqüentemente espaciais, estes são relacionados ao controle exercido pela topografia, geologia, massas d água, batimetria etc. Desta forma, amostras próximas entre si tendem a ser mais semelhantes que amostras distantes entre si. Como nem todas as variáveis permitem a definição de intervalos amostrais rígidos, a geoestatística auxilia na avaliação do comportamento espacial da variável adotada. Ela considera a isotropia - a tendência de variação é função apenas da

27 27 distância de um ponto amostrado, e a anisotropia - a tendência de variação é função tanto da distância quanto da direção a partir de um ponto com valor conhecido. A geoestatística tem como ferramenta o variograma que consiste de uma função que descreve a variação no espaço de um fenômeno regionalizado. Para a obtenção de um variograma, portanto, é suposto que a variável regionalizada tenha um comportamento estacionário, onde os valores esperados, assim como sua covariância espacial, sejam os mesmos por uma determinada área. Assume-se, desse modo, que os valores dentro da área de interesse não apresentem tendência que possam afetar os resultados. A média é obtida por: m = E[x (i) -x (i+h) ] = E[Z (x) ] (3.1) e a variância é dada por: variância = E{[x (i) x (i+h) ] m] 2 } (3.2) variância = E{[Z(x) m] 2 } (3.3) Onde x (i) representa a variável regionalizada coletada no ponto i, x (i) e x (i + h) correspondem aos valores de uma variável regionalizada obtidas no ponto i e i + h, com uma distância múltipla ħ, que é um vetor com direção específica num espaço a uma, duas ou três dimensões. O valor de cada ponto está relacionado com valores obtidos a partir de pontos situados numa certa distância. A influência será tanto maior quanto menor for a distância entre os pontos, onde o grau de relação entre valores numa certa direção pode ser expresso pela covariância ou pela variância. A covariância e variância são valores para uma mesma variável, porém adquiridos nos pontos x e x+h. Em qualquer deslocamento h, os dois primeiros momentos da diferença [x (i) x (i+h) ] são independentes da localização de x e função apenas de h. A covariância depende do tamanho de h e para h = 0, C(h) passa a representar a variância = C(0) e é calculada através da fórmula: C(h) = E[Z (x+h).z (x) ] m 2 (3.4)

28 28 A semivariância representa a metade da variância entre as diferenças x (i+h) x (i), e é calculada por: γ(ħ) = γ(h) = Σ[Z (x+h) Z (x) ] (3.5) 2 Desmembrando a variância temos: X = [Σx²] [(Σx)²] (3.6) n n γ(h) = [1Σ(x (i+h) x (i) )²] [1Σ (x (i+h) x (i) ] (3.7) 2 n 2 n 2 fazendo γ(h) = [1Σ(x (i+h) x (i) )] = 0 (3.8) 2 n γ(h) = [1Σ(x (i+h) 2 ] + [Σx(i)²] [Σx (i+h) x (i) ] (3.9) 2 n n n Onde x (1), x (2),...,x (i),... x (n), são as realizações de uma variável regionalizada satisfazendo a hipótese intrínseca para uma estimativa não tendenciosa da semivariância dada por: γ(h) = 1Σ[(x (i+h) x (i) )] 2 (3.10) 2 n O semivariograma é originado quando colocamos a função γ(h) versus h exibindo as relações através de gráficos. n γ(h) = 1 i= 1 [(x (i+h) x (i) )] 2 (3.11) 2n (h) Segundo Chambers et al. (2000) fazem parte do variograma os elementos: (i) Alcance: que representa a distância a partir da qual as amostras passam a ser aleatórias, ou seja, reflete o grau de homogeneização entre as amostras, assim quanto maior for o alcance mais contínuo será o fenômeno representado; (ii) Patamar, que corresponde ao valor no qual o variograma estabiliza-se no campo

29 29 aleatório, consiste no ponto a partir do qual as amostras tornam-se independentes devido à grande distância que as separa; (iii) Efeito pepita que representa o valor da função variograma na origem (h=0), teoricamente esse valor deveria ser zero porque as duas amostras tomadas no mesmo ponto (h=0) deveriam ter os mesmos valores; entretanto quando não é assim, atribui-se esta diferença, em geral, a erros de amostragem e/ou análise. Como os erros analíticos atualmente podem ser ou não desprezíveis, o efeito pepita deve-se a erros de amostragem devido à variabilidade natural da variável. A Figura 10 ilustra os elementos do variograma. Figura 10: Elementos presente em um variograma. Chambers et al. (2000). Segundo Deutsch (2006) as técnicas geoestatísticas permitem a construção de modelos tridimensionais do reservatório, em destaque a krigagem e a simulação estocástica, que permitem calcular o valor para uma determinada propriedade (fácies, petrofísica, etc) para cada célula de uma malha tridimensional, sendo este valor condicionado com os dados existentes (sísmica, poços, etc) e uma função de correlação espacial entre esses dados (variograma). A krigagem é uma técnica desenvolvida para interpolação de dados dispersos e pouco abundantes, realizando a análise de componentes de variação espacial, permitindo uma boa aplicação nos dados onde se reconhecem a existência de correlação espacial e/ou controle direcional (geologia; geomorfologia, oceanografia). Dentre as vantagens na utilização da krigagem, destacam-se o rastreamento de mudanças na dependência espacial ao longo da área de estudo, a geração de uma

30 30 superfície interpolada suave. A krigagem é um método determinístico que apresenta apenas única solução, não sendo capaz de representar como um todo a variabilidade das propriedades estudadas. Dessa maneira além da técnica de krigagem faz-se necessário à utilização de métodos de simulação estocástica que permitem melhor representar a variabilidade das propriedades geológicas. Para Monteiro (2005) a simulação estocástica é um fenômeno regional pode ser separado em dois componentes: o primeiro, relacionado com a tendência regional desse fenômeno, que se considera determinístico, e o segundo componente, que é resultado de um processo de modelamento a partir do resíduo de variável regionalizada, decorrente da tendência. Assim a simulação estocástica condicional ou probabilística consiste num método de modelagem que fornece inúmeros modelos ou realizações para um determinada propriedade. Entretanto, de acordo com Chambers et al. (2000) a simulação estocástica não pode ser considerada um método de estimativa porque representa o resultado de uma distribuição de probabilidades, e esta distribuição é baseada nas informações dos dados de controle, que podem ser dados primários, dados secundários ou em um modelo espacial. Deve-se ressaltar que fica critério do intérprete a decisão, respaldado em conhecimento técnico, de como o comportamento geológico espacial da propriedade procede. Ainda segundo este autor, a solução fornecida pela krigagem representa nada mais do que uma média das numerosas realizações, e a variabilidade ao longo das diferentes realizações nada mais são do que uma medida da incerteza para cada posição espacial, portanto o desvio padrão representa a quantificação das incertezas para os valores simulados. Segundo Pacheco Neves et al. (2007) existe também um modelo de simulação de modelos baseados em objetos (Booleanos), que criam modelos de reservatórios baseados em objetos que tem um significado genético. Para a utilização desse método faz-se necessário à seleção de uma forma básica para cada fácies deposicional onde seja descrita a sua a geometria (i.e. triângulos para os deltas ou meia-elipse para um canal) como também os parâmetros que descrevem essas geometrias. Em fácies muito complexas este tipo de método é muito utilizado na elaboração de modelos geológicos, como nas seqüências carbonáticas, nas relações não bem estabelecidas para as hierarquias de fácies como nos nódulos diagenéticos, etc.

31 31 Chambers et al. (2000) estabeleceu um modelo seqüencial e um modelo pixel que compreende da utilização de um mesmo algoritmo básico para diferentes tipos de dados, são eles: (i) Simulação Gaussiano Seqüencial (SGS) que é utilizada na geração de simulações de variáveis contínuas, como as propriedades petrofísicas; (ii) Simulação Seqüencial da Indicatriz (SIS) que fornece a simulação de variáveis discretas, como fácies, reservatórios e não reservatórios, entre outros e; (iii) Simulação Pluri-Gaussiana que são usadas para ambientes geológicos complexos, com mais de uma direção de anisotropia, como no caso da ocorrência de processos diagenéticos relevantes ou litofácies associados a diferentes processos deposicionais. 3.2 ETAPAS DA MODELAGEM 3D As etadas de construção de modelos 3D são as seguintes: modelos estruturais, estratigráficos, fácies, petrofísicos, simulação das linhas de fluxo, cálculo de volume e análise das incertezas. Essas etapas de modelagem 3D destinam-se a apresentar todas as variáveis identificadas, e que influenciam no comportamento do fluxo de reservatório. À cada uma dessas variáveis está associado um grau de incerteza. Embora algumas heterogeneidades possam ser quantificadas por meio de medidas diretas, o seu efeito global só pode ser melhor compreendido com o auxílio de modelos. Segundo Baldissera (1992) muitos métodos de modelagem de heterogeneidades nos reservatórios assumem uma distribuição estocástica, porém muitas heterogeneidades geológicas não são aleatórias e dessa forma podem ser determinadas as incertezas. A Figura 11 permite a compreensão desses modelos, que de acordo com Pacheco Neves et al. (2007) representa o fluxo de trabalho para a modelagem geológica tridimensional de reservatórios baseado em Caers (2005).

32 32 Figura 11: Modelos tridimensionais usados na visualização e compreensão das heterogeneidades. Pacheco Neves (2007) MODELO ESTRUTURAL Nesta fase da modelagem 3D são modelados os dados de falhas e horizontes de topo e base do(s) reservatório(s). Estas informações são oriundas de dados sísmicos e de poços.

33 33 De acordo com Cosentino (2005) o arcabouço estrutural tridimensional é composto por três etapas: A primeira etapa consiste na modelagem das falhas principais, a segunda etapa compreende a modelagem das falhas menores e, a terceira etapa a construção das superfícies geológicas. Ainda segundo o autor citado as falhas são identificadas a partir de três tipos de informação: (i) evidência geológica, que identifica as falhas de acordo com a inconsistência na correlação através de seções; (ii) nas evidências de poços, ou seja, os poços que interceptam as falhas e; (iii) os dados sísmicos (2D e 3D), que fornece o principal suporte para o modelo de falhas porque pode recobrir toda a área. A Figura 12 representa a identificação de falhas conforme os dados geofísicos, onde para cada modelo à medida que são adicionadas novas informações são elaborados novos modelos. Figura 12: Etapas de elaboração do modelo estrutural, onde cada um dos modelos representa novas informações adicionadas. Cosentino (2005) MODELO ESTRATIGRÁFICO As superfícies em um modelo estratigráfico representam a base e o topo de uma camada. Esta representação é feita a partir de informações utilizadas no modelo estrutural que permitirão a delimitação no modelo estratigráfico. Na

34 34 modelagem tridimensional de um reservatório é importante o conhecimento do contexto geológico da região, porque isto reflete diretamente na interpretação dos dados utilizados no processo de modelagem. (Figura 13). Figura 13: Exemplo de um modelo tridimensional baseado nas informações do topo e base para delimitação do arcabouço estratigráfico. Soares (2009). Segundo Cosentino (2001), determinar o comportamento do fluxo de fluidos que ocorre em um reservatório é o objetivo principal num processo de modelagem 3D. Contudo, é necessário que seja concisa a definição empregada para o arcabouço estrutural, assim como para os dados relacionados com a interpretação de perfis, sísmica, geoquímica, mineralogia, bioestratigrafia e sedimentologia, porque ajuda na descrição do comportamento estratigráfico, diagenético, ou seja, dos controladores geológicos (Figura 14).

35 35 Figura 14: Exemplo de um modelo estratigráfico, onde ao lado é representado tridimensionalmente a camada. Soares (2009) MODELO DE FÁCIES Este modelo tem por finalidade completar o arcabouço gerado na modelagem tridimensional. Um dos aspectos importante deste modelo está no método empregado para a resolução de perfis, ou seja, quando a heterogeneidade não apresenta uma boa representatividade, não ocorre a definição da geometria externa dos corpos de reservatório, neste caso faz-se necessário que a modelagem seja feita através do processo pixel. Entretanto, se os dados de litofáceis e petrofísicos forem representativos a modelagem é realizada através do processo de grids que permite que os dados sejam analisados através da geoestatística e da geologia. A escolha do processo (pixel ou grid) a ser aplicado, conforme as dimensões dos corpos, implica na ocorrência de incertezas porque os dados petrofísicos estão diretamente relacionados com as fácies sedimentares, a quantidade de poços precisa possuir uma boa representatividade em litofácies, e as características sedimentológicas e estruturais incidem efetivamente no controle da distribuição. Os modelos de fácies representam descrições baseadas nos conjuntos de atributos litológicos e das estruturas sedimentares que auxiliam na classificação e modelagem do ambiente deposicional, sendo que este modelo deposicionalsedimentológico representa a integração e análise dos conceitos geológicos junto

36 36 aos dados de testemunhos aplicados aos poços onde os testemunhos são disponíveis. O processo deposicional tendo como exemplo ambientes deltaícos, permite que sejam obtidas informações que são relevantes para um modelo de fácies. Assim, com base na diversificação da energia empregada no processo de sedimentação, existe em um sistema deltaico subambientes onde os parâmetros petrofísicos (porosidade e permeabilidade) podem estar condicionados a esses sítios deposicionais. Por exemplo, numa frente deltaica (barra de desembocadura) os arenitos apresentam uma maior porosidade, enquanto que em um prodelta os siltitos, folhelhos e arenitos muito finos e argilosos apresentam uma baixa permeabilidade. As subdivisões são representadas pelas planícies deltaícas relacionadas com a distribuição de canais que conforme a alta energia dos rios a granulometria é classificada como grossa; à frente deltaíca que tem um aporte sedimentar influenciado pela ação dos rios e/ou mares confere uma granulometria que varia de média a grossa; e por fim o prodelta que por causa da variação de energia empregada pelas marés e lagos possui uma granulometria fina. Segundo Pacheco Neves et al. (2007), a etapa de correlação de fácies atribuídas a todos os poços de campo, o modelo deposicional-sedimentológico está relacionado com os dados de perfis proporcionado a construção de um modelo preditivo correlacionado com rocha-perfil. Somente a partir da correlação rocha-perfil é possível a geração da distribuição tridimensional das fáceis ou das eletrofácies definidas a partir do agrupamento de litofáceis com as similaridades dos perfis ao longo da modelagem estocástica (Figura 15). P r o f u n d i d a d e Perfil ilustrando a granulometria com base no modelo deposicional- Progadação Areias turbidíticas Argilas Distância (km) Tamanho dos Figura 15: Construção de uma seção com base nos dados do modelo deposicionalsedimentológico (i.e. granulometria). Overeem (2008).

37 37 A construção de mapas baseados em dados de poços (Figura 16) permite que sejam quantificadas as variações laterais na espessura e ocorrência do reservatório. Figura 16: Exemplo de uma modelagem tridimensional de um reservatório com base na geometria das camadas, nos dados estruturais e estratigráficos. Soares (2009) MODELO PETROFÍSICO As informações extraídas das análises petrofísicas de testemunhos e dados de perfis permitem a quantificação da permeabilidade e porosidade de um reservatório. A compreensão das relações entre a heterogeneidade do reservatório, os atributos de arquitetura e a geometria de litofáceis distintas, para diferentes escalas de observação, permite a modelagem geométrica do reservatório seguida de uma representação das características petrofísicas. Durante a fase de desenvolvimento do modelo petrofísico a correlação rocha-perfil nem sempre traz informações paleoambientais, nesta situação são construídos modelos baseados em distribuição de fácies que podem ocorrer para mais de dois ambientes simultaneamente. De posse da informação referente ao ambiente geológico é possível modelar a arquitetura do reservatório. Os modelos estocásticos de permeabilidade normalmente são gerados de acordo com os dados estáticos utilizados na fase de simulação para o reservatório. A utilização dessas informações nesta fase permite através da modelagem tridimensional a identificação de conflitos durante a geração dos modelos. Segundo Pacheco Neves et al. (2007), o conhecimento dos conceitos geológicos requer a quantificação direta (perfis de poços, amostras de rochas testemunhos), ou indireta das propriedades petrofísicas do reservatório (sísmica de poços e testes de formação), onde a escala ou o domínio de investigação são distintas. O modelo petrofísico de reservatório pode ser compreendido pela modelagem estocástica, a partir da simulação ou estimativa dos valores controlados

38 38 pelo modelo de fácies, onde essas propriedades seguem uma tendência baseada na geometria das fácies ou dos seus elementos arquiteturais (Figura 17). A B Figura 17: Exemplos de modelos petrofísicos para reservatórios turbidíticos lacustre: (A) Modelo petrofísico baseado na porosidade; (B) Modelo petrofísico baseado na permeabilidade. Pacheco Neves (2007) SIMULAÇÃO DAS LINHAS DE FLUXO Nesta etapa as simulações das linhas de fluxos requerem uma grande capacidade de processamento do computador para que os dados sejam analisados em escala de grid. Os atributos geológicos estão relacionados com a heterogeneidade do reservatório, dessa maneira para que ocorra o ajuste ideal destes atributos em um modelo tridimensional de reservatório são necessárias inúmeras simulações. No processo de simulação através do grid geológico as incertezas estão relacionadas com as várias simulações que ocorrem em cada zona devido às

39 39 pequenas dimensões ocorre a perda de dados das propriedades geométricas, estruturais e de fácies. Um aspecto importante que deve ser salientado é o fato de que os dados referentes a pressão-volume-temperatura (PVT) de um reservatório desempenham uma importante função durante o processo de simulação, caso não exista esses dados uma alternativa é a construção de curvas experimentais de saturação águaóleo. Essa fase é fundamental porque permite compreender e estimar o comportamento de um reservatório. O modelo geológico tridimensional deve conter grids individuais relacionados para cada zona, permitindo que sejam feitas simulações a partir de um grid geológico ou de um grid de simulação, tendo como função analisar o produto final realizado em cada grid. O processo de simulação das linhas de fluxo permite que sejam elaboradas curvas de produção de água e de óleo com a finalidade de comparar a vazão real e simulada para compreender o comportamento da pressão. Entretanto, dependendo da geometria dos corpos, da quantidade de óleo e do arcabouço estrutural apresenta diferentes comportamentos levando a geração de incertezas ANÁLISE DAS INCERTEZAS A partir dos dados geológicos usados na simulação de uma modelagem tridimensional são obtidas curvas de probabilidade acumulada geradas por um histograma baseado nos volumes obtidos para cada simulação. Cada curva de probabilidade está relacionada com três valores que correspondem a P10, P50 e P90, sendo P10 o mais otimista e o P90 o mais pessimista. Esta classificação permite que o P90 represente 90% de probabilidade que o volume calculado tenha um valor menor ou igual, enquanto que o P50 é apenas usado no cálculo de reservas e é o valor mais confiável (Figura 18).

40 40 P90 - Pessimista D a d o s G e o l ó g i c o Curva de Saturação Água-Óleo P50 - Provável D a d o s G e o l ó g i c o A P10 - Otimista B Curva de Saturação Água-Óleo Figura 18: (A) Modelo geológico tridimensional baseado nos níveis de incerteza e na curva de contato água-óleo. (B) Histograma elaborado segundo os atributos geológicos e nos valores da curva água-óleo. Ligero et al. (2008).

41 41 CAPÍTULO 4. INCERTEZAS ASSOCIADAS À MODELAGEM 3D EM RESERVATÓRIOS Na avaliação de um reservatório fazem parte a identificação do conjunto de atributos geológicos sobre o qual incide as incertezas e o estabelecimento das probabilidades. Contudo, o ponto fundamental está em transformar as variáveis geológicas em variáveis estatísticas, a partir da integração de n variáveis reconhecidas para um mesmo contexto de reservatório, que permitem a calibração de um modelo. As incertezas relacionadas à modelagem tridimensional de um reservatório requerem que os dados petrofísicos e de fácies sejam quantificados para que dessa forma sejam feitas as análises. Outro aspecto importante durante a análise são os cálculos de volume voltados para a variação do contato água-óleo e de saturação. O modelo geológico tridimensional apresenta incertezas em escalas de grande impacto (modelo estratigráfico) e de pequeno impacto (geometria da célulareservatório). Entretando, deve-se ressaltar que a origem das incertezas está concentrada na falta de informação que acompanha a construção do modelo geológico tridimensional de um reservatório. No processo de análise das incertezas são utilizados programas específicos onde é representado o fluxo de trabalho com funções específicas, e assim agrupando os processos e suas variáveis denominadas incertezas. Por exemplo, no processo de simulação são estabelecidas a origem e a saída dos dados, assim as variáveis que são inseridas num fluxo de trabalho devem estar dentro de limites préestabelecidos para que o resultado corresponda a um volume de hidrocarboneto. As incertezas na modelagem tridimensional está relacionada com o meio físico, e são provenientes de dúvidas em relação ao modelo estrutural do reservatório, às propriedades dos fluidos, à interação entre a rocha-fluido, dentre outros. Na modelagem do reservatório ocorrem poucos dados diretos de poços perfurados, boa parte é composta por dados indiretos, principalmente sísmicos, ou de comparações com outros reservatórios do mesmo ambiente deposicional, ou de um afloramento análogo. Devido às incertezas estarem associadas com as diferentes fontes de dados, os erros mais comuns que ocorrem são os erros de

42 42 medidas, os sistemáticos, na distribuição espacial dos atributos geológicos (heterogeneidades), na falta de representatividade das amostras etc (Figura 19). Modelagem Tridimensional Incertezas Petrofísicas Incertezas Geofísicas Incertezas Geológicas Porosidade Permeabilidade Dados Sísmicos Correlação Rocha-Perfil Modelo Estrutural Figura 19: Diagrama simplificado de um modelo 3D de reservatório. Adaptado de Costa (2003). A proposta deste capítulo está na abordagem do modelo tridimensional do Campo Araçás na Bacia do Recôncavo, onde são abordados os aspectos qualitativos relacionados com a interpretação das informações geológicas e geofísicas que permitem a análise das incertezas. Um aspecto importante durante a fase de modelagem consiste na caracterização do valor atribuído as variáveis selecionadas passarão por um processo de filtragem, e posteriormente serão usadas como indicadores de novas descobertas, já levando-se em conta que as incertezas relacionadas com essas novas descobertas correspondem a uma função inversamente proporcional ao acerto na predição destas variáveis, ao modelo proposto para o sistema petrolífero e ao carregamento das informações obtidas durante as fase de prospecção. Entretanto, dentre os tipos de variáveis usadas no processo devem ser salientadas as variáveis contínuas porque em uma distribuição espacial abrange um grande número de valores numéricos (i.e. mapas de contorno 2D), e as variáveis discretas que representam puntualmente objetos distintos através da sua presença ou ausência. Segundo Tamhane et al. (1999), os métodos e as técnicas usados no processo de quantificação dos atributos geológicos são abordados por inúmeros autores, entretanto não existe um aprofundamento na descrição e análise dos fatores relacionados aos ambientes geológicos e seus parâmetros (formas e

43 43 geometrias dos corpos sedimentares, propriedades petrofísicas, etc). Ainda de acordo com este autor, a compreensão da geologia acarreta na diminuição da incerteza para um modelo construído. Os atributos geológicos geram incertezas que influenciam diretamente nas decisões que estão relacionadas com o desenvolvimento e estimativa de reservas. Por isso, a quantificação do impacto nos resultados é de fundamental importância para aumentar a qualidade das decisões. Segundo Pacheco Neves et al. (2007), as incertezas que ocorrem no processo de modelagem tridimensional podem ser agrupadas e relacionadas em dois grupos: o primeiro refere-se aos próprios dados utilizados, e o segundo tipo está relacionado com as interpretações e aos modelos construídos durante a modelagem de reservatório. 4.1 INCERTEZAS DO MODELO ESTRUTURAL Os dados estruturais geram boa parte das incertezas associadas à modelagem da geometria extrerna do reservatório porque estão associados à dados sísmicos espaçados que resultam em erros durante a elaboração deste modelo. A sísmica de baixa resolução pode implicar em erros na delimitação de um traço de falha ou no contorno de um horizonte. As fontes de informação que auxiliam na interpretação das estruturas em subsuperfície provém da geofísica e dos poços, onde dependendo do tipo de método empregado os dados podem apresentar limitações quanto à qualidade e a resolução. Segundo Pacheco Neves et al. (2007), a correlação entre perfis para poços diferentes permite que sejam estabelecidas as posições das unidades geológicas de interesse, considerando que esta correlação é mais refinada quanto maior for à resolução dos perfis utilizados, e quanto mais homogeneizado lateralmente estiver às unidades geológicas. No Campo de Araçás, na Bacia do Recôncavo, existe uma boa quantidade de poços com dados confiáveis provenientes de levantamento geofísico, fazendo com que sejam minimizadas as incertezas relacionados à modelagem estrutural. Os erros associados ao modelo estrutural são muito mais freqüentes que os demais modelos, porém existem também maneiras de diminuir os erros, depende da oferta de poços e

44 44 de levantamentos sísmico que conseguem também participar na diminuição das incertezas. A Figura 20 utilizada por Pacheco Neves et al. (2007), consiste de uma seção sísmica onde a interpretação depende das distorções introduzidas pelo mergulho das camadas e pelas variações verticais e laterais das velocidades das rochas. O nível de detalhamento da interpretação depende muito da resolução sísmica e as incertezas nos contatos entre fluídos. A B Figura 20: (A) interpretações sísmicas de estruturas com diferentes graus de complexidade estrutural; (B) Seção sísmica. Pacheco Neves et al. (2007). 4.2 INCERTEZAS DO MODELO PETROFÍSICO Uma das formas de definir as incertezas relacionadas com o modelo petrofísico está na disponibilidade dos dados e na metodologia utilizada para o preenchimento do arquitetura geométrica construída durante o processo de modelagem estrutural e estratigráfica. O modelo petrofísico consiste na discretização do reservatório segundo um número finito de células, onde a partir de um maior número de células em tamanhos menores resulta no modelo com maior capacidade de representação do meio geológico. A modelagem petrofísica requer o conhecimento do ambiente de sedimentação no qual formou-se a rocha reservatório, pois cada tipo de ambiente