Function Definitions

A modelagem do reservatório foi realizada no software Builder e para isso foram necessárias algumas informações da formação rochosa do Pré-sal e também do modo de produção de campos do Pré-sal. De acordo com Nascimento (2010) e também com a Agência

Nacional de Petróleo (ANP), o campo de Lapa (antigo Carioca) possui uma área de 229 km2, foi descoberto no dia 07/08/2007, possui uma lâmina de água de 2140 m, localiza-se a 300 km da costa brasileira e teve sua produção iniciada no ano de 2016. A Figura 4.6 mostra a localização desse campo de acordo com a ANP.

Figura 4.6: Mapa de Localização do Campo de Lapa.

FONTE: ANP (2017).

Nascimento (2010) afirma em seu trabalho que houve uma atividade exploratória entre abril e setembro de 2007 no campo de Carioca, atualmente denominado campo de Lapa, atingindo uma profundidade de 5716 m. Durante essa atividade a formação Pré-sal foi atingida a uma profundidade de 5207 m, porém a concentração de óleo só foi atingida no intervalo entre 5226 e 5562 m de profundidade havendo indícios de água.

Com essas informações decidiu-se modelar um reservatório com a profundidade entre 5226 m a 5562 m, ou seja, 336 m de espessura. Para a decisão do valor da área do reservatório a ser modelado foi considerado que a área real do reservatório de 229 km2 é muito vasta e infelizmente um modelo de reservatório com essa área demandaria um esforço computacional bastante significativo, o que poderia inviabilizar a realização deste estudo, dessa forma foi

escolhida uma área de 1 km2 para representar um reservatório fictício no campo de Lapa,

demonstrado na Figura 4.7. Esse valor foi escolhido pois outros trabalhos como por exemplo o do autor Oliveira (2016) utilizaram-no e obtiveram resultados relevantes.

Figura 4.7:Representação do Reservatório em 3D com suas dimensões.

FONTE: Autor (2019).

Como foi afirmado por Nascimento (2010) que havia indícios de água no intervalo estudado, decidiu-se utilizar uma zona de água no fundo do reservatório com uma representação de 36 m de espessura. Essa zona de água está determinada na Figura 4.8 que mostra o mapa de saturação de água do reservatório.

Figura 4.8: Mapa de Saturação de água para o reservatório modelado.

FONTE: Autor (2019). 1000 m

1000 m

De acordo com Johan et al. (2012) os valores de 12% e 100 mD correspondem respectivamente a uma média de todos os campos do Pré-sal para os valores de porosidade e permeabilidade. Logo, esses valores foram os utilizados nas simulações do presente trabalho, apesar de os reservatórios carbonáticos do Pré-sal possuírem alta heterogeneidade. Vale ressaltar que 100 mD foi o valor utilizado somente para a permeabilidade horizontal, sendo que a permeabilidade vertical teve um valor de 10% da permeabilidade horizontal, ou seja, 10 mD.

As seguintes figuras representam as curvas de permeabilidade relativa e pressão capilar do sistema água-óleo e também do sistema gás-óleo. A Figura 4.9 e a Figura 4.10 demonstram as curvas para o sistema água-óleo, já a Figura 4.11 e a Figura 4.12 representam as curvas para o sistema gás-óleo.

Figura 4.9: Curvas de Permeabilidade Relativa à água e ao óleo versus saturação de água.

Figura 4.10: Pressão Capilar água-óleo versus Saturação de Água.

FONTE: ALAVI et al. (2012).

Figura 4.11: Curvas de Permeabilidade Relativa ao líquido e ao gás versus Saturação de Líquido.

Figura 4.12:Pressão Capilar gás-óleo versus Saturação de Líquido.

FONTE: ALAVI et al. (2012).

A malha de poços utilizada no reservatório foi a malha five spot, com 4 poços injetores e 1 produtor. Essa malha, representada na Figura 4.13 foi escolhida pois é uma configuração comumente empregada na indústria do petróleo como também é uma das mais comuns nos estudos acadêmicos dessa área trazendo resultados significativos.

FONTE: Autor (2019). Figura 4.13: Malha de Injeção Five Spot.

O raio dos poços utilizados foi de 0,10795 m, valor mencionado no trabalho de Moraes et al. (2013), já que nesse trabalho os autores relatam uma operação de cimentação realizada em um poço com vários revestimentos e possui um diâmetro do revestimento de produção de 8 ½ polegadas (0,2159 m).

Outro parâmetro importante requerido pelo software foi o da compressibilidade da

rocha, portanto o valor usado foi o de 4,27*10-5 1/(kgf/cm2) ou 4,3541*10-7 1/kPa pois o autor

Plata (2018) afirmou que essa foi a compressibilidade da rocha do modelo de uma rocha reservatório da bacia de Santos do Pré-sal brasileiro.

A Tabela 4.6 mostra as principais características do reservatório que foram inseridas no software.

Tabela 4.6: Características do Reservatório.

Pressão de Referência@5562m 61290 kPa

Saturação de Água Conata, Swc 0,22

Espessura da Zona de Óleo 300 m

Espessura da Zona de Água 36 m

Contato Água-Óleo 5526 m

Profundidade do Reservatório (Topo) 5226 m

Permeabilidade Vertical, Kv 10 mD

Permeabilidade Horizontal, Kh 100 mD

Compressibilidade da Rocha 4,3541*10-7 1/kPa

Porosidade do Reservatório 12 %

Temperatura do Reservatório 71 °C

FONTE: Autor (2019).

Com os parâmetros inseridos no software, iniciou-se o estudo para a decisão do modelo base para que as simulações sejam realizadas em um modelo que apresente as respostas mais relevantes. O refinamento do reservatório foi o primeiro parâmetro a ser variado para que fosse analisada sua influência nos resultados. Esse parâmetro é importante pois quanto mais refinado o reservatório, melhor será a visualização do comportamento dos fluidos no interior do mesmo. A variação do refinamento, ilustrada na Figura 4.14, foi realizada de forma que foram simulados seis refinamentos diferentes:

➢ Refinamento 1: (13X13) ➢ Refinamento 2: (17X17) ➢ Refinamento 3: (23X23) ➢ Refinamento 4: (37X37) ➢ Refinamento 5: (43X43) ➢ Refinamento 6: (57X57)

Figura 4.14: Modelos de Refinamento nas direções i e j.

(1) (2)

(5) (6) FONTE: Autor (2019).

É importante destacar que as seis variações de refinamento foram apenas nas direções i e j, pois a quantidade de blocos na direção k permaneceu constante durante todas as simulações num total de 67 blocos.

As simulações realizadas foram seis casos de injeção de CO2 contínua, com uma vazão

de injeção de 20.000 m3std/dia por poço. Na Figura 4.15 é possível observar que a produção

Figura 4.15: Produção Acumulada para seis refinamentos diferentes.

FONTE: Autor (2019).

A Tabela 4.7 mostra todo o comparativo realizado para analisar mais facilmente qual seria o melhor refinamento a ser utilizado nas simulações. Verificando o tempo de simulação e a resposta de produção para cada simulação, o refinamento selecionado foi o de número 5 com 43 blocos na direção i e j. Esse foi o escolhido pois apresentou um tempo de simulação razoável de 44 minutos e 34 segundos e obteve uma resposta satisfatória, já que o refinamento 6 com um tempo de simulação de 1 hora e 43 minutos obteve praticamente a mesma resposta de produção.

Tabela 4.7: Resultados obtidos no comparativo dos seis refinamentos analisados.

Refinamento Dimensões dos

blocos (x × y) GRID (i x j) Total de blocos Np (m3 std) Tempo de simulação 1 76,92m X 76,92m 13 X 13 9.633 1.725.970 1m20s 2 58,85m X 58,85m 17 X 17 16.473 1.725.830 2m 3 43,48m X 43,48m 23 X 23 30.153 1.740.150 6m 4 27,03m X 27,03m 37 X 37 78.033 1.750.760 27m12s 5 23,26m X 23,26m 43 X 43 105.393 1.761.070 44m34s 6 17,54m X 17,54m 57 X 57 185.193 1.753.250 1h43m

FONTE: Autor (2019).

4.3.1. Condições Operacionais

De acordo com a ANP, a produção no campo de Lapa acontece através da Unidade Flutuante de Produção, armazenamento e transferência (FPSO) Cidade de Caraguatatuba. Segundo a Petrobras (2019) esse navio-plataforma possui um comprimento total de 337,4 metros, uma capacidade de armazenar 1,6 milhão de barris de óleo e de comprimir 5 milhões de metros cúbicos de gás por dia.

No mês de dezembro de 2017 a produção do FPSO Cidade de Caraguatatuba foi de 38 mil barris de óleo por dia, e esse valor foi utilizado para definir a vazão máxima de produção de líquidos no poço produtor durante as simulações. No campo de Lapa essa produção se deu através de quatro poços produtores, porém nas simulações realizadas no presente trabalho a produção acontece através de apenas um poço produtor, portanto, inicialmente a vazão máxima

foi restrita a 12.667 barris por dia ou 2013,78 m3_{/dia o que corresponde a um terço do valor de}

38.000 barris.

A pressão mínima no poço produtor foi determinada como sendo a pressão de saturação do fluido 5581,442 psi (38482,68 kPa), para garantir que durante as simulações todo o gás estivesse dissolvido no óleo.

Já a pressão máxima de operação dos poços injetores foi calculada de forma que a fratura da formação fosse evitada. Conforme Bautista (2010) a pressão de fratura da formação pode ser calculada por um gradiente de fratura de 0,7 psi/ft, logo a pressão de fratura da rocha reservatório modelada é de 12.773,621 psi (88.070,9 kPa). Com o intuito de não fraturar a rocha a pressão máxima de injeção dos poços injetores foi definida como 10.000 psi (68.947,6 kPa).

A vazão de injeção não permaneceu constante durante as simulações, pois foi um dos principais fatores para determinar uma melhor produção de óleo.

A profundidade canhoneada de todos os poços foi de 5.226 m até 5.351 m, portanto um comprimento de 125 m evidenciado pela Figura 4.16. Essa profundidade foi utilizada pois de acordo com Nascimento (2010) esse foi o intervalo canhoneado durante os testes de formação que comprovaram a existência de óleo no campo de Lapa.

Figura 4.16: Vista 2D do reservatório evidenciando a completação dos poços injetores.

FONTE: Autor (2019).

A Tabela 4.8 mostra um resumo das condições operacionais inicialmente utilizadas durante as simulações.

Tabela 4.8: Condições Operacionais Utilizadas nas Simulações.

Pressão Mínima no Fundo do Poço Produtor 5.581,442 psi (38.482,68 kPa)

Vazão Máxima de Produção de Líquidos 2.013,78 m3/dia

Pressão Máxima nos Poços Injetores 10.000 psi (68947,6 kPa)

Distância entre os Poços Injetores e Produtor 707 m

Profundidade Canhoneada em Todos os Poços (direção k) 125 m

Tempo de Projeto 20 anos

FONTE: Autor (2019).