BR112014017618B1 - Método para a caracterização de fluido de petróleo em um reservatório atravessado por, pelo menos, uma boca de poço - Google Patents

Abstract

método para a caracterização de fluido de petróleo em um reservatório atravessado por, pelo menos, uma boca de poço. a presente invenção se refere a uma metodologia que efetua a amostragem de fluidos dentro de boca do poço que atravessa um reservatório e análise do fluido da amostra de fluido(s) para determinar as propriedades (incluindo a concentração de asfaltenos) da amostra de fluido(s). pelo menos um modelo é usado para prever a concentração de asfalteno em função da localização no reservatório. as concentrações de asfalteno preditos são comparadas com as concentrações correspondentes medidas pela análise do fluido para identificar se o asfalteno da amostra de fluido(s) corresponde a um determinado tipo de asfaltenos (por exemplo, aglomerados de asfalteno comum em óleo pesado). se assim for, um modelo de viscosidade é usado para derivar a viscosidade dos fluidos do reservatório, em função da localização no reservatório. o modelo de viscosidade permite grandes gradientes na viscosidade dos fluidos do reservatório em função da profundidade. os resultados do modelo de viscosidade (e/ou suas partes) podem ser usados em fluxos de trabalho de compreensão do reservatório e na simulação de reservatório.

Description

FUNDAMENTOS Campo

[0001] O presente pedido refere-se aos métodos e aparelhos para caracterizar um reservatório de hidrocarboneto. Mais particularmente, o presente pedido refere-se à compreensão da arquitetura do reservatório, embora não seja limitado a isto.

Descrição da Técnica Relacionada

[0002] As declarações feitas neste documento meramente fornecem informações relacionadas à presente divulgação e podem não constituir o estado da técnica e podem descrever algumas modalidades ilustrando a invenção.

[0003] Petróleo consiste de uma mistura complexa de hidrocarbonetos de diferentes pesos moleculares, além de outros compostos orgânicos. A exata composição molecular do petróleo varia amplamente de formação para formação. A proporção de hidrocarbonetos na mistura é altamente variável e varia de mais de 97%, em peso nos óleos mais leves para tão pouco quanto 50% nos óleos mais pesados e betumes. Os hidrocarbonetos no petróleo são principalmente alcanos (lineares ou ramificados), cicloalcanos, hidrocarbonetos aromáticos ou produtos quimicos mais complicados como asfaltenos. Os outros compostos orgânicos em petróleo normalmente contêm nitrogênio, oxigênio e enxofre e traços de metais como o ferro, niquel, cobre e vanádio.

[0004] Petróleo é normalmente caracterizado por fracionamento SARA onde asfaltenos são removidos por precipitação com um solvente parafinico e o óleo desasfaltado separado em saturados, aromáticos e resinas por separação cromatográfica.

[0005] Os saturados incluem alcanos e cicloalcanos. Os alcanos, também conhecidos como parafinas, são hidrocarbonetos saturados com cadeias retas ou ramificadas que contêm apenas carbono e hidrogênio e têm a fórmula geral CnH2n+2. Eles têm geralmente de 5 a 40 átomos de carbono por molécula, embora quantidades menores de moléculas mais longos ou mais curtas possam estar presentes na mistura liquida. Além disso, a fase gasosa pode ter muitos hidrocarbonetos menores. Os alcanos incluem metano (CH4) , etano (C2H6) , propano (C3H8) , i-butano (ÍC4H10) / n-butano (nC4H10) , i-pentano (iC5H12) , n-pentano (nC5H12) , hexano (C6HI4) , heptano (C7H16) , octano (C8H18) , nonano (C9H2O) , decano (CIOH22) , hendecano (CuH24) - também conhecidocomo endecano ou undecano, dodecano (Ci2H2β) , tridecano (CI3H28) , tetradecano (CI4H3O) , pentadecano (CISH32) e hexadecano (Ci6H34) . Os cicloalcanos, também conhecido como naptenos, são hidrocarbonetos saturados que têm um ou mais anéis de carbono ao quais os átomos de hidrogênio estão ligados de acordo com a fórmula CnH2n. Cicloalcanos têm propriedades semelhantes a alcanos, mas têm pontos de ebulição mais elevados. Os cicloalcanos incluem ciclopropano (C3Hg) , ciclobutano (C4H8) , ciclopentano (C5H10) , ciclohexano (C6Hi2) , cicloheptano (C7H1J , etc.

[0006] Os hidrocarbonetos aromáticos são hidrocarbonetos não saturados que têm um ou mais anéis de seis átomos de carbono planares chamado anéis de benzeno, aos quais átomos de hidrogênio estão conectados com a fórmula CnHm onde n>m. Eles tendem a queimar com uma chama fuliginosa, e muitos têm um aroma doce. Os hidrocarbonetos aromáticos incluem benzeno (C6H6) e derivados de benzeno, assim como hidrocarbonetos poliaromáticos. Além disso, as resinas aumentam a constante dielétrica de fase liquida estabilizando adicionalmente os asfaltenos.

[0007] Resinas são a espécie mais polar e aromática presente no óleo de desasfaltado e, tem sido sugerido, contribuem para a maior solubilidade de asfaltenos em petróleo bruto ao diluir as partes polares e aromáticas das moléculas asfaltênicas e agregadas.

[0008] Asfaltenos são insolúveis em n-alcanos (tais como o n-pentano ou n-heptano) e solúveis em tolueno. A razão C:H é de aproximadamente 1:1,2, dependendo da fonte de asfalteno. Ao contrário da maioria dos constituintes de hidrocarbonetos, asfaltenos normalmente contêm uma pequena porcentagem de outros átomos (chamados heteroátomos), tais como enxofre, nitrogênio, oxigênio, vanádio e niquel. Óleos pesados e areias betuminosas contêm proporções muito maiores de asfaltenos do que óleos de API médio ou óleos leves. Condensados são praticamente desprovidos de asfaltenos. No que diz respeito à estrutura de asfalteno, especialistas concordam que alguns dos átomos de carbono e hidrogênio são ligados em gruposaromáticos similares a anéis, que também contêm osheteroátomos. Correntes de alcano e alcanos ciclicos contêm o resto dos átomos de carbono e hidrogênio e são ligados aos grupos de anel. Neste contexto, asfaltenos apresentam uma faixa de peso molecular e composição. Asfaltenos foram mostrados como tendo uma distribuição de peso molecular na faixa de 300 a 1400 g/mol, com uma média de cerca de 750 g/mol. Isto é compatível com uma molécula que contém sete ou oito anéis aromáticos fundidos, e a faixa acomoda moléculas com quatro a dez anéis.

[0009] Também é conhecido que as moléculas de asfalteno agregam-se para formar nanoagregados e agrupamentos. O comportamento de agregação depende do tipo de solvente. Foram realizados estudos de laboratório com moléculas de asfalteno dissolvidas em um solvente como o tolueno. Em concentrações extremamente baixas (fração de massa abaixo de IO-4), moléculas de asfalteno estão dispersas como uma verdadeira solução. As concentrações mais elevadas (da ordem de fração de massa de 10" 4) , as moléculas de asfalteno mantêm-se unidas para formar nanoagregados. Estes nanoagregados são dispersos no fluido como um nanocolóide, significando que as partículas de asfalteno de tamanho de nanômetros são estavelmente suspensas no solvente de fase liquida continua. Mesmo a concentrações mais elevadas (da ordem de fração de massa de 5*10"3) , os nanoagregados de asfalteno formam aglomerados que permanecem estáveis como um colóide suspenso no solvente de fase liquida. Em altas concentrações (da ordem de fração de massa de 5 * 10" 2), os agrupamentos de asfalteno floculam para formar agrupamentos (ou flóculos) que não estão mais em um colóide estável e precipitam para fora do solvente tolueno. No óleo bruto, asfaltenos exibem um comportamento semelhante de agregação. No entanto, a concentrações mais elevadas (da ordem de fração de massa de 5 * 10"2) que fazem com que os agrupamentos de asfalteno floculem em tolueno, a estabilidade pode continuar tal que os agrupamentos formam uma rede estável de viscoelástico em óleo bruto. A concentrações mesmo maiores, os agrupamentos de asfalteno floculam para formar agrupamentos (ou flóculos) que não estão mais em um colóide estável e precipitam para fora do óleo bruto.

[0010] O conteúdo de asfalteno desempenha um papel importante na determinação da viscosidade de óleos pesados, óleos pesados são óleos brutos com viscosidade elevada (normalmente acima de 10 cP) e baixa gravidade (geralmente inferior a 22,3° API). Óleos pesados geralmente exigem processos de recuperação de petróleo aprimorados para superar sua alta viscosidade. Simulação, planejamento e execução de tais processos de recuperação de óleo aprimorado é criticamente dependente de um conhecimento preciso da fase comportamento e das propriedades de fluidos, especialmente a viscosidade, desses óleos sob condições de temperatura e pressão variáveis. No entanto, devido ao fato de que a viscosidade do óleo pesado geralmente aumenta exponencialmente com conteúdo de asfalteno, muitos reservatórios de óleo pesado apresentam uma variação de viscosidade extremamente grande com a profundidade. Simuladores de reservatório convencionais (como o simulador de reservatório ECLIPSE disponível da Schlumberger Technology Corporation de Sugar Land, Texas, EUA) geralmente não levam em conta o impacto da grande variação da viscosidade com profundidade em um reservatório de óleo pesado devido a muitos fatores, incluindo:(1) estruturas nanocoloidais de asfalteno não foram inteiramente compreendidas até recentemente com a proposta do modelo de asfaltenos Yen-Mullins;(2) uma equação cúbica do estado (na sigla em inglês para cubic equation of state, EOS) é uma variante da EOS de van der Waals que foi derivado da lei dos gases ideais e não é adequada para asfaltenos; e(3) não há forma adequada para lidar com agrupamentosde asfalteno em uma EOS cúbica clássica.

[0011] Portanto, há necessidade de métodos, fluxos de trabalho, sistemas, e aparelhos de apoio para caracterizar as propriedades do fluido, viscosidade, particularmente, dos reservatórios de óleo pesado tal que simuladores de reservatório clássicos podem ser estendidos simular os processos de produção de óleo pesado com precisão, em particular considerando o conteúdo de asfalteno e gradientes de viscosidade.

SUMÁRIO

[0012] Este sumário é fornecido para apresentar uma seleção de conceitos que são mais bem descritos abaixo na descrição detalhada. Este resumo não pretende identificar a características chave ou essenciais do objeto do assunto reivindicado, nem se destina a ser usado como um auxilio na limitação do escopo do objeto do assunto reivindicado.

[0013] Modalidades são fornecidas para caracterizar com precisão os componentes de composição e propriedades do fluido em locais variados, em um reservatório para permitir análise de arquitetura de reservatório exata e simulação de reservatório, inclusive prevendo a viscosidade dos fluidos do reservatório, em função da localização em reservatórios de óleo pesado.

[0014] De acordo com o presente pedido, uma ferramenta de fundo do poço localizada dentro de uma boca do poço atravessando um reservatório adquire uma ou mais amostras de fluidos do reservatório. Amostra(s) de fluido é(são) analisada(s) pela análise do fluido (que pode ser da análise de fluidos de fundo do poço e/ou de análise de fluido laboratorial) para determinar propriedades (incluindo a concentração de asfalteno) da(s) amostra(s) de fluido. Pelo menos um modelo é usado para prever a concentração de asfalteno em função da localização no reservatório. As concentrações de asfalteno previstas são comparadas com as correspondentes concentrações medidas pela análise de fluido para identificar se o asfalteno da(s) amostra(s) do fluido corresponde a um tipo de asfalteno particular (por exemplo, agrupamentos de asfalteno comuns em óleo pesado). Se assim for, um modelo de viscosidade é usado para derivar a viscosidade dos fluidos do reservatório, em função da localização no reservatório. 0 modelo de viscosidade permite grandes gradientes na viscosidade dos fluidos do reservatório em função da profundidade. Os resultados do modelo de viscosidade (e/ou suas partes) podem ser usados em fluxos de trabalho de compreensão do reservatório e na simulação de reservatório.

[0015] Em uma modalidade, o modelo de viscosidade é ajustado de acordo com a viscosidade de uma amostra de fluido medida por análise de fluido.

[0016] Em uma modalidade adicional, o modelo de viscosidade é realizado por um modelo de principio de estado correspondente de viscosidade, no qual o modelo de principio de estado correspondente de viscosidade modela a viscosidade de uma mistura (óleo pesado bruto) com base na teoria de estados correspondentes para prever a viscosidade da mistura em função da temperatura, pressão, composição da mistura, propriedades pseudo criticas da mistura e a viscosidade de uma substância de referência avaliada a uma pressão e a temperatura de referência. 0 modelo de principio de estado correspondente de viscosidade pode ter a forma:

Onde μm(P, T) é a viscosidade da mistura (pesado brutoPo (Po, To) é a viscosidade do fluido de referência a uma temperatura de referência e pressão de referência;Tcm é a temperatura critica da mistura (óleo pesado bruto);Tco é a temperatura critica do fluido de referência;Pcm é a pressão critica da mistura;Pc0 é a pressão critica do fluido de referência;MWm é o peso molecular da mistura; eMWO é o peso molecular do fluido referência; ara é um parâmetro para a mistura; e ao é um parâmetro para o fluido de referência. Pelo menos uma propriedade pseudo critica da mistura (tal como a temperatura critica ou pressão critica) pode ser tratada como um parâmetro ajustável do modelo de viscosidade que é ajustado por um processo de ajuste de acordo com a viscosidade de uma amostra de fluido medida por análise de fluido. O parâmetro MWm que representa o peso molecular da mistura pode ser definido em uma escala significativamente menor que 60.000 g/mol (de preferência ele é definido em uma faixa entre 1.500 e 3.000 g/mol).

[0017] Outras modalidades de tais modelos de viscosidade estão estabelecidas em detalhe abaixo.

[0018] Objetos adicionais e vantagens da invenção setornarão aparentes para aqueles versados na técnica com referência à descrição detalhada tomada em conjunto com as figuras fornecidas.

BREVE DESCRIÇÃO DAS FIGURAS

[0019] FIG. IA é um diagrama esquemático de um sistema de análise de reservatório de petróleo exemplar em conformidade com o presente pedido.

[0020] FIG. 1B é um diagrama esquemático de um módulo de análise de fluido exemplar adequado para uso na ferramenta de poço de exploração da FIG. IA.

[0021] FIGS. 2A - 2G, coletivamente, são um fluxograma das operações de análise de dados que incluem medições de fluidos de fundo de poço em várias estações de medição diferentes dentro de uma boca do poço atravessando um reservatório ou interesse em conjunto com ao menos um modelo de solubilidade que caracteriza a relação entre as partes de soluto e solventes dos fluidos do reservatório em estações de medição diferentes. 0 modelo de solubilidade é usado para calcular um valor previsto da concentração relativa de parte do soluto para pelo menos uma estação de medição determinada para tipos de classe de solutos diferentes. Os valores de concentração da parte de soluto prevista são comparados com valores de concentração da parte de soluto correspondente medidos pela análise do liquido do fundo do poço para determinar o melhor tipo de classe de soluto correspondente. No evento que o tipo de classe de soluto mais correspondente corresponda a ao menos um componente asfalteno predeterminado (por exemplo, agrupamentos de asfalteno) , um modelo de viscosidade adequado para óleos pesados com grandes gradientes de viscosidade é usado para caracterizar a viscosidade da coluna de óleo para análise de reserva.

DESCRIÇÃO DETALHADA

[0022] As particularidades mostradas neste documento são a título de exemplo e para fins de discussão ilustrativa dasmodalidades do presente pedido apenas e apresentam-se parafornecer o que é acreditado como sendo a descrição mais útil efacilmente compreendida dos princípios e aspectos conceituaisdas modalidades. A este respeito, nenhuma tentativa é feitapara mostrar detalhes estruturais da modalidade do pedidopresente em mais detalhes do que é necessário para acompreensão fundamental de tais modalidades. Além disso, taisnúmeros de referência e denominações nas várias figurasindicam elementos semelhantes. DESCRIÇÃO DETALHADA As particularidades mostradas neste documento sao a titulo de exemplo e para fins de discussão ilustrativa das modalidades do presente pedido apenas e apresentam-se para fornecer o que é acreditado como sendo a descrição mais útil e facilmente compreendida dos principios e aspectos conceituais das modalidades. A este respeito, nenhuma tentativa é feita para mostrar detalhes estruturais da modalidade do pedido presente em mais detalhes do que é necessário para a compreensão fundamental de tais modalidades. Além disso, tais números de referência e denominações nas várias figuras indicam elementos semelhantes.

[0023] FIG. IA ilustra um sistema de análise de reservatório de petróleo exemplar 1 em que a presente invenção é incorporada. O sistema 1 inclui uma ferramenta de poço de exploração 10 suspensa no poço de exploração 12 da extremidade mais baixa de um cabo multicondutor 15 que é bobinado de uma maneira convencional em um guincho adequado na superficie de formação. O cabo 15 é eletricamente acoplado a um sistema de controle elétrico 18 na superficie de formação. A ferramenta de poço de exploração 10 inclui um corpo alongado 19 que carrega um fluido seletivamente extensivel admitindo montagem 20 e um membro de ancoragem de ferramenta seletivamente extensivel 21 que estão respectivamente dispostos em lados opostos do corpo da ferramenta. 0 fluido admitindo montagem 20 está equipado para fechar seletivamente ou isolar partes selecionadas da parede do poço de exploração 12 tal que a comunicação fluida com a formação de terra adjacente 14 é estabelecida. 0 conjunto de admissão de fluido 20 e a ferramenta de poço de exploração 10 incluem uma linha de fluxo levando a um módulo de análise de fluido 25. 0 fluido de formação obtido pelo conjunto de admissão de fluido 20 flui através da linha de fluxo e através do módulo de análise de fluido 25. O fluido pode posteriormente ser expulso através de uma porta ou pode ser enviado a uma ou mais câmaras de coleta de fluidos 22 e 23, que podem receber e reter os fluidos obtidos da formação. Com a montagem de admissão de fluido 20 engatando de forma selante a formação 14, uma queda de pressão rápida curta pode ser usada para quebrar o selo de lama seca. Normalmente, o primeiro fluido arrastado para dentro da ferramenta será altamente contaminado com filtrado de lama. Como a ferramenta continua a extrair fluido da formação 14, a área perto da montagem de admissão de fluido 20 limpa e o fluido do reservatório se torna o componente dominante. O tempo necessário para a limpeza depende de muitos parâmetros, incluindo a permeabilidade de formação, viscosidade do fluido, as diferenças de pressão entre o poço de exploração e a formação e diferença de pressão desequilibrada a maior e sua duração durante a perfuração. Aumentar a taxa de bombeamento pode encurtar o tempo de limpeza, mas a taxa deve ser controlada cuidadosamente para preservar as condições de pressão de formação.

[0024] O módulo de análise de fluidos 25 inclui tem a função de medir a temperatura e a pressão do fluido na linha de fluxo. 0 módulo de análise de fluidos 25 apresenta propriedades que caracterizam a amostra de fluido de formação na pressão e na temperatura da linha de fluxo. Em uma modalidade, o módulo de análise de fluidos 25 mede os espectros de absorção e converte tais medições em concentrações de vários componentes alcano e grupos na amostra de fluido. Em uma modalidade ilustrativa, o módulo de análise de fluidos 25 fornece medições das concentrações (por exemplo, porcentagens de peso) de dióxido de carbono (CO2) , metano (CH4) , etano (C2H6) , o grupo alcano C3-C5, o aglomerado de hexano e componentes alcano mais pesados (C6+) e conteúdo de asfalteno. O grupo alcano C3-C5 inclui propano, butano e pentano. 0 grupo alcano C6+ inclui hexano (C6Hi4), heptano (C7HI6) , octano (CβHiβ) , nonano (C9H20) , decano (CIQH22) , hendecano (CUH24) - também conhecido como endecano ou undecano, dodecano (CI2H26) , tridecano (CI3H28) , tetradecano (CI4H30) , pentadecano (CI5H32) , hexadecano (CiβH34) , etc. O módulo de análise de fluidos 25 também fornece um meio que mede a densidade do fluido bruto (p) à temperatura e pressão da linha de fluxo, viscosidade de fluido bruto (μ) à temperatura e pressão de linha de fluxo (em cP) , pressão de formação e temperatura de formação.

[0025] O controle do fluido admitindo montagem 20 e módulo de análise de fluidos 25 e o caminho do fluxo para as câmaras de coleta 22, 23 é mantido pelo sistema de controle 18. Comoserá apreciado por aqueles versados na técnica, o módulo deanálise de fluidos 25 e o sistema de controle elétrico superficie-localizado 18 incluem funcionalidade deprocessamento de dados (por exemplo, um ou mais microprocessadores, memória associada e outro hardware e/ousoftware) para implementar a invenção, conforme descrito neste documento. 0 sistema de controle elétrico 18 também pode ser realizado por um sistema de processamento de dados distribuído onde os dados medidos pela ferramenta poço de exploração 10 são comunicados (de preferência em tempo real) através de uma conexão de comunicação (normalmente uma conexão de satélite) com um local remoto para análise de dados, conforme descrito neste documento. A análise de dados pode ser realizada em uma estação de trabalho ou outro sistema de processamento de dados apropriado (como um grupo de computador ou grade de computação).

[0026] Fluidos de formação amostrados pela ferramenta do poço de exploração 10 podem estar contaminados com filtrado de lama. Ou seja, os fluidos de formação podem estar contaminados com o filtrado de um fluido de perfuração que se infiltra na formação 14 durante o processo de perfuração. Assim, quando fluidos são retirados da formação 14 pela montagem de admissão de fluido 20, eles podem incluir filtrado de lama. Em alguns exemplos, fluidos de formação são retirados da formação 14 e bombeados dentro do poço de exploração ou para dentro de uma grande câmara de residues na ferramenta de poço de exploração 10 até que o fluido sendo retirado torne-se suficientemente limpo. Uma amostra limpa é uma em que a concentração do filtrado de lama no fluido de amostra é aceitavelmente baixo de forma que o fluido representa substancialmente fluidos de formação nativa (ou seja, de ocorrência natural). No exemplo ilustrado, a ferramenta do poço de exploração 10 é fornecida com câmaras de coleta de fluidos 22 e 23 para armazenar amostras de fluido coletadas.

[0027] O sistema da FIG. IA é adaptado para fazer determinações in situ sobre formações geológicas que apresentam hidrocarbonetos por amostragem de fundo do poço do fluido do reservatório em uma ou mais estações de medição dentro do poço de exploração 12, análise de fundo do poço de uma ou mais amostras de fluido de reservatório para cada estação de medição (incluindo análise composicional como estimar as concentrações de uma pluralidade de componentes composicionais de uma determinada amostra e outras propriedades de fluidos) e relacionar a análise do liquido do fundo do poço a uma equação de estado (EOS) modelo do comportamento termodinâmico do fluido para caracterizar o fluido do reservatório em diferentes locais dentro do reservatório. Com o reservatório de fluido caracterizado em relação ao seu comportamento termodinâmico, parâmetros de produção de fluido, propriedades de transporte e outros indicadores comercialmente úteis do reservatório podem ser calculados.

[0028] Por exemplo, o modelo EOS pode fornecer o envelope de fase que pode ser usado para variar interativamente a taxa na qual as amostras são coletadas para evitar entrar na região de duas fases. Em outro exemplo, o EOS pode fornecer propriedades úteis em metodologias de produção de avaliação para a reserva particular. Tais propriedades podem incluir densidade, viscosidade e volume de gás formado a partir de um liquido após a expansão a uma temperatura e pressão especificas. A caracterização da amostra do fluido em relação ao seu modelo termodinâmico também pode ser usada como uma referência para determinar a validade da amostra obtida, quer seja para reter a amostra, e/ou para obter outra amostra no local de interesse. Mais particularmente, com base no modelo termodinâmico e informações sobre as pressões de formação, pressões de amostragem e temperaturas de formação, se for determinado que a amostra de fluido obtida perto ou abaixo da linha da bolha da amostra, uma decisão pode ser feita para descartar a amostra e/ou para obter uma amostra a uma taxa mais lenta (ou seja, uma queda de pressão menor) , de modo que o gás não irá vazar da amostra. Alternativamente, uma vez que o conhecimento do ponto de orvalho exato de um condensado de gás retrógrado em uma formação é desejável, uma decisão pode ser feita, quando as condições permitem, para variar o rebaixamento da pressão na tentativa de observar a condensação liquida e, portanto, estabelecer a pressão de saturação real.

[0029] FIG. 1B ilustra uma modalidade exemplar do módulo de análise de fluidos 25 da FIG. IA (rotulado 25'), incluindo uma sonda 202 tendo uma porta 204 para admitir fluido de formação nele. Um mecanismo extensor hidráulico 206 pode ser conduzido por um sistema hidráulico 220 para estender a sonda 202 para engatar de forma selante a formação 14. Em implementações alternativas, pode ser usada mais de uma sonda ou embaladores infláveis podem substituir a(s) sonda(s) e funcionar para estabelecer conexões de fluido com a formação e as amostras de fluido de amostra.

[0030] A sonda 202 pode ser realizada pela sonda Quicksilver desenvolvido pela Schlumberger Technology Corporation de Sugar Land, Texas, EUA. A sonda Quicksilver divide o fluxo de fluido do reservatório em duas zonas concêntricas, uma zona central isolada de uma zona de guarda próxima ao perimetro da zona central. As duas zonas são conectadas para separar linhas de fluxo com bombas independentes. As bombas podem ser executadas em diferentes taxas de explorar filtrado/contraste de viscosidade liquida e anisotropia de permeabilidade do reservatório. Maior velocidade de entrada na zona de guarda direciona o fluido contaminado para dentro da linha de fluxo da zona de guarda, enquanto o fluido limpo é extraido para a zona central. Analisadores de fluido analisam o fluido em cada linha de fluxo para determinar a composição do fluido nas respectivas linhas de fluxo. As taxas de bombeamento podem ser ajustadas com base em tal análise composicional para atingir e manter os níveis de contaminação de fluidos desejados. A operação da sonda Quicksilver eficientemente separa fluidos contaminados do fluido mais limpo no início do processo de extração de fluido, o que resulta na obtenção de fluido limpo em muito menos tempo em comparação às ferramentas de testagem de formação tradicional.

[0031] O módulo de análise de fluidos 25' inclui uma linha de fluxo 207 que transporta o fluido de formação da porta 204 através de um analisador de fluido 208. O analisador de fluido 208 inclui uma fonte de luz que direciona a luz a um prisma safira posicionado de forma adjacente ao fluxo do fluido da linha de fluxo. 0 reflexo de tal luz é analisado por um refratômetro de gás e detectores de fluorescência dupla. O refratômetro de gás qualitativamente identifica a fase fluida na linha de fluxo. Ao selecionado ângulo de incidência da luz emitida pelo diodo, o coeficiente de reflexão é muito maior quando o gás está em contato com a janela do que quando óleo ou a água está em contato com a janela. Os detectores de dupla fluorescência detectam bolhas de gás livres e abandono de líquido retrógrado para detectar de forma precisa o fluxo de fluido de fase única na linha de fluxo 207. Tipo de fluido também é identificado. A informação de fase resultante pode ser usada para definir a diferença entre condensados retrógrados e óleos voláteis, que pode ter taxas de gás-óleo semelhantes (GORs) e densidades de óleo bruto. Ele também pode ser usado para monitorar a separação de fase em tempo real e garantir a amostragem da fase única. O analisador de fluido 208 também inclui espectrômetros duplos - um espectrômetro de arranjo de filtro e um espectrômetro de tipo grade.

[0032] 0 espectrômetro de arranjo de filtro do analisador 208 inclui uma fonte de luz de banda larga fornecendo luz de banda larga que passa ao longo de guias óticos e através de uma câmara ótica na linha de fluxo para um arranjo de detectores de densidade óptica que são projetados para detectar bandas de frequência estreitas (comumente referidas como canais) no espectro visivel e próximo a infravermelho conforme descrito na patente Norte-Americana US 4.994.671, incorporada neste documento por referência na sua totalidade. De preferência, estes canais incluem um subconjunto dos canais que detectam os picos de absorção de água (que são usados para caracterizar o conteúdo de água no fluido) e um canal dedicado correspondente ao pico de absorção de CO2 com canais duplos acima e abaixo deste canal dedicado que subtraem o espectro de sobreposição de hidrocarboneto e pequenas quantidades de água (que são usadas para caracterizar conteúdo de CO2 no fluido). O espectrômetro de arranjo de filtro também emprega filtros ópticos que fornecem identificação da cor (também referido como "densidade óptica" ou "OD") do fluido na linha de fluxo. Tais medições de cor suportam identificação de fluido, determinação de conteúdo de asfalteno e medida de pH. Filtrados de lama ou outros materiais sólidos geram ruído nos canais do espectrômetro de arranjo de filtro. A dispersão causada por estas partículas é independente do comprimento de onda. Em uma modalidade, o efeito de tal dispersão pode ser removido ao remover um canal próximo.

[0033] 0 espectrômetro do tipo grade do analisador de fluido 208 é projetado para detectar canais nos espectros infravermelhos próximos (de preferência entre 1600-1800 nm) onde o fluido do reservatório tem características de absorção que refletem a estrutura molecular.

[0034] O analisador fluido 208 também inclui um sensor de pressão para medir a pressão do fluido de formação na linha de fluxo 207, um sensor de temperatura para medir a temperatura do fluido de formação na linha de fluxo 207 e um sensor de densidade para medir a densidade de fluido bruto do fluido na linha de fluxo 207. Em uma modalidade, o sensor de densidade é realizado por um sensor de vibração que oscila em dois modos perpendiculares dentro do fluido. Modelos fisicos simples descrevem o fator de qualidade e frequência de ressonância do sensor em relação à densidade do fluido bruto. Oscilação de modo duplo é vantajosa sobre outras técnicas ressonantes porque minimiza os efeitos da pressão e da temperatura no sensor através de rejeição de modo comum. Além de densidade, o sensor de densidade também pode fornecer uma medida da viscosidade do fluido bruto do fator de qualidade da frequência de oscilação. Note-se que a viscosidade fluida bruta também pode ser medida colocando um objeto vibrador no fluxo de fluido e medindo o aumento da largura de linha de qualquer ressonância fundamental. Este aumento na largura de linha está relacionado intimamente com a viscosidade do fluido. A mudança na frequência do objeto vibrador está intimamente associada com a densidade da massa do objeto. Se a densidade é medida de forma independente, então, a determinação da viscosidade é mais precisa porque os efeitos de uma mudança de densidade em ressonâncias mecânicas são determinados. Geralmente, a resposta do objeto vibrador é calibrada contra padrões conhecidos. O analisador de 208 também pode medir a resistividade e pH do fluido na linha de fluxo 207. Em uma modalidade, o analisador do fluido 208 é realizado pelo Analisador de Fluido do Insitu comercialmente disponível pela Schlumberger Technology Corporation. Em outras implementações exemplares, os sensores de linha de fluxo do analisador de fluido 208 podem ser substituídos ou suplementados com outros tipos de sensores de medição adequados (por exemplo, sensores de NMR, sensores de capacitância, etc.). Sensor(es) de pressão e/ou sensor(es) de temperatura para medição de pressão e temperatura do líquido arrastado para dentro da linha de fluxo 207 também podem ser parte da sonda 202.

[0035] Uma bomba 228 é acoplada com fluidez à linha de fluxo 207 e é controlada para arrastar o fluido da formação para dentro da linha de fluxo 207 e possivelmente para fornecer fluido de formação para as câmaras de coleta 22 e 23 (FIG. IA) via válvula 229 e caminho de fluxo 231 (FIG. 1B).

[0036] O módulo de análise de fluidos 25' inclui um sistema de processamento de dados 213 que recebe e transmite sinais de controle e de dados para os outros componentes do módulo 25' para controlar as operações do módulo 25'. O sistema de processamento de dados 213 também interage com o analisador de fluido 208 para receber, armazenar e processar os dados de medição gerados nele. Em uma modalidade, o sistema de processamento de dados 213 processa a saída de dados de medição pelo analisador do fluido 208 para derivar e armazenar medições da composição de hidrocarboneto das amostras de fluido analisadas insitu pelo analisador do fluido 208, incluindo- temperatura de linha de fluxo;- pressão de linha de fluxo;- densidade do fluido bruto (p) na temperatura epressão da linha de fluxo; viscosidade fluida bruta (μ) à temperatura e pressão de linha de fluxo;- concentrações (por exemplo, porcentagens de peso) de dióxido de carbono (CO2) , metano (CHJ , etano (C2H6) , o grupo alcano C3-C5, o aglomerado do exano e componentes alcanos mais pesados (C6+), e conteúdo de asfalteno;- GOR; e- possivelmente outros parâmetros (como gravidade API, fator de volume de formação de óleo (Bo) , etc.)

[0037] Temperatura e pressão de linha de fluxo são medidos pelo sensor de temperatura e pelo sensor de pressão, respectivamente, do analisador de fluido 208 (e/ou sonda 202). Em uma modalidade, a(s) saida(s) do(s) sensor(es) de temperatura e sensor(es) de pressão são monitoradas continuamente antes, durante e depois da aquisição de amostra para derivar a temperatura e a pressão do fluido na linha de fluxo 207. A temperatura de formação provavelmente não desvia substancialmente da temperatura de linha de fluxo numa estação de medição determinada e, portanto, pode ser estimada como a temperatura de linha de fluxo na estação de medição determinada em muitas aplicações. Pressão de formação pode ser medida pelo sensor de pressão do analisador de fluido 208 em conjunto com a amostragem do fluido do fundo do poço e análise em uma estação de medição particular após acúmulo da linha de fluxo para pressão de formação.

[0038] Densidade fluida bruta (p) na temperatura e pressão da linha de fluxo é determinada pela saida do sensor de densidade do analisador de fluido 208 no momento em que a temperatura e pressão da linha de fluxo são medidas.

[0039] Viscosidade fluida bruta (μ) à pressão e temperatura de linha de fluxo deriva do fator de qualidade das medidas do sensor de densidade no momento em que a temperatura e pressão da linha de fluxo são medidas.

[0040] As medições da composição de hidrocarboneto de amostras de fluidos são derivadas da conversão da saida de dados por espectrômetros do analisador de fluido 208.

[0041] A GOR é determinada medindo a quantidade de metano e componentes liquidos do óleo bruto usando picos de absorção de infravermelho próximo. A razão do pico do metano para o pico de óleo em um óleo bruto de fase única está diretamente relacionada a GOR.

[0042] O módulo de análise de fluidos 25' pode também detectar e/ou medir outras propriedades do fluido de uma amostra de determinado óleo bruto, incluindo a formação de orvalho retrógrado, precipitação de asfalteno, e/ou evolução de gás.

[0043] 0 módulo de análise de fluidos 25’ inclui também um barramento ferramenta 214 que comunica sinais de dados e sinais de controle entre o sistema de processamento de dados 213 e o sistema de controle de superf icie-localizado 18 da FIG. 1A. O barramento ferramenta 214 também podem transportar sinais de fornecimento de energia elétrica gerados por uma fonte de energia superficie-localizada para fornecimento para o módulo de análise de fluidos 25' e o módulo 25' pode incluir um fonte transformador/regulador de suprimento de energia 215 para transformar os sinais de fornecimento de energia elétrica fornecidos via barramento ferramenta 214 para niveis apropriados adequados para utilização pelos componentes eléctricos do módulo 25'.

[0044] Embora os componentes da FIG. 1B sejam mostrados e descritos acima como sendo comunicativamente acoplados e dispostos em uma configuração particular, pessoas ordinariamente versadas na técnica apreciarão os componentes do módulo de análise de fluidos 25' pode ser comunicativamente acoplado e/ou organizadas diferentemente do representado na FIG. 1B sem fugir ao âmbito da presente divulgação. Além disso, o métodos exemplares, aparelhos e sistemas aqui descritos não estão limitados a um tipo especifico de transporte, mas, em vez disso, podem ser aplicados em conexão a tipos diferentes de transporte incluindo, por exemplo, tubulação bobinada, cabo de aço, tubo de broca cabeado, e/ou outros meios de transporte conhecidos na indústria.

[0045] Em conformidade com a presente divulgação, o sistema das FIGS. IA e 1B pode ser empregado com a metodologia das FIGS. 2A - 2G para caracterizar as propriedades do fluido de um reservatório de petróleo de interesse com base na análise do fluido do fundo do poço de amostras de fluido do reservatório. Como será apreciado por aqueles versados na técnica, o sistema de controle elétrico superficie-localizado 18 e o módulo de análise de fluidos 25 da ferramenta poço de exploração 10 incluem, cada um, funcionalidade de processamento de dados (por exemplo, um ou mais microprocessadores, memória associada e outro hardware e/ou software) que cooperam para implementar o método, conforme descrito neste documento. 0 sistema de controle elétrico 18 também pode ser realizado por um sistema de processamento de dados distribuído, onde os dados medidos pela ferramenta de poço de exploração 10 são comunicados em tempo real através de uma conexão de comunicação (normalmente uma conexão de satélite) com um local remoto para análise de dados, conforme descrito neste documento. A análise de dados pode ser realizada em uma estação de trabalho ou outro sistema de processamento de dados apropriado (como um grupo de computador ou grade de computação).

[0046] A análise de fluido das FIGS. 2A - 2G conta com um modelo de solubilidade para caracterizar concentrações relativas de frações de alto peso molecular (resinas e/ou asfaltenos) em função da profundidade na coluna de óleo como relacionada com a solubilidade, densidade e volume molar relativos de tais frações de alto peso molecular (resinas e/ou asfaltenos) à profundidade variada. Em uma modalidade, o modelo de solubilidade trata o liquido do reservatório como uma mistura (solução) de duas partes: uma parte de soluto (resinas e/ou asfaltenos) e uma parte de solvente (os componentes mais leves além das resinas e asfaltenos). A parte do soluto é selecionada a partir de um número de classes que incluem resinas, nanoagregados de asfalteno, agrupamentos de asfalteno e suas combinações. Por exemplo, uma classe pode incluir resinas com pouco ou nenhum nanoagregado de asfalteno e agrupamentos de asfalteno. Outra classe pode incluir nanoagregados de asfalteno com pouca ou nenhuma resina e agrupamentos de asfalteno. Uma classe adicional pode incluir resinas e nanoagregados de asfalteno com poucos ou nenhum agrupamento de asfalteno. Uma classe adicional pode incluir agrupamentos de asfalteno com pouca ou nenhuma resina e nanoagregados de asfalteno. A parte solvente é uma mistura cujas propriedades são medidas pela análise do fluido do fundo do poço e/ou estimadas pelo modelo EOS. Presume-se que os fluidos do reservatório estão ligados (ou seja, há uma falta de compartimentação) e em equilibrio termodinâmico. Nesta abordagem, a concentração relativa (fração de volume) da parte do soluto em função da profundidade é dada:

onde Φt(hi) é a fração de volume para a parte desoluto à profundidade hi,Φt(h2) é a fração de volume para a parte de soluto àprofundidade h2,Vi é o volume molar parcial para a parte do soluto, vm é o volume molar para a solução, δi; é o parâmetro de solubilidade para a parte do soluto, δm é o parâmetro de solubilidade para a solução, Pi é a densidade parcial para a parte do soluto, pm é a densidade para a solução, R é a constante universal dos gases;T é a temperatura absoluta do fluido do reservatório, eg é a constante gravitacional.

[0047] Na Eq. (1) presume-se que propriedades da parte de soluto (resinas e asfaltenos) são independentes de profundidade. Para propriedades da solução que são uma função da profundidade, são utilizados valores médios entre as duas profundidades, que não resultam em uma perda de precisão computacional. Além disso, se as concentrações de resinas e asfaltenos são pequenas, as propriedades de soluto e partes do solvente (a solução) com m subscrito aproximam aquelas da parte solvente. O primeiro termo exponencial da Eq. (1) surge a partir de contribuições gravitacionais. O segundo e terceiro termos exponenciais surgem a partir da mudança da entropia combinatória da mistura. O quarto termo exponencial surge da mudança de entalpia (solubilidade) da mistura. Pode-se supor que o fluido do reservatório é isotérmico. Neste caso, a temperatura T pode ser definida como a temperatura de formação média conforme determinado pela análise do fluido do fundo do poço. Alternativamente, um gradiente de temperatura com a profundidade (de preferência uma distribuição linear de temperatura) pode ser derivado da análise de fluidos do fundo do poço e da temperatura T, a uma profundidade especifica determinada a partir de tal gradiente de temperatura.

[0048] a densidade pm da solução em uma determinada profundidade pode ser derivada das densidades parciais dos componentes da solução na profundidade dada por:

onde Φj é a fração de volume do componente j da solução na profundidade determinada, epj é a densidade parcial para o componente j da solução à profundidade determinada.As frações de volume Φj para os componentes da solução na profundidade determinada podem ser medidas, estimadas da massa medida ou frações molares, estimadas a partir da solução dos gradientes composicionais produzidos pelo modelo EOS, ou outra abordagem adequada. A densidade parcial Pj para os componentes da solução na profundidade determinada pode ser conhecida ou estimada a partir da solução dos gradientes composicionais produzidos pelo modelo EOS.

[0049] O volume molar vm para a solução a uma determinada profundidade pode ser derivado por:

 onde Xj é a fração molar do componente j da solução, nij é a massa molar do componente j da solução, e pm é a densidade da solução.As frações molares Xj dos componentes da solução na profundidade determinada podem ser medidas, estimadas da massa medida ou frações molares, estimadas a partir da solução dos gradientes composicionais produzidos pelo modelo EOS, ou outra abordagem adequada. A massa molar πij para os componentes da solução é conhecida. A densidade pra para a solução na profundidade determinada é fornecida pela solução da Eq. (2) .

[0050] O parâmetro de solubilidade δm para a solução a uma determinada profundidade pode ser derivado como a média dos parâmetros de solubilidade para os componentes da solução à determinada profundidade, dado por:

onde Φj θ a fração de volume do componente j da solução na profundidade determinada, eδj é o parâmetro de solubilidade para o componente j da solução à profundidade determinada.As frações de volume Φj para os componentes da solução na profundidade determinada podem ser medidas, estimadas da massa medida ou frações molares, estimadas a partir da solução dos gradientes composicionais produzidos pelo modelo EOS, ou outra abordagem adequada. Os parâmetros de solubilidade δj dos componentes da solução na profundidade determinada podem ser medidos, estimados da massa medida ou frações molares, estimados a partir da solução dos gradientes composicionais produzidos pelo modelo EOS, ou por outra abordagem adequada.

[0051] Também está previsto que o parâmetro de solubilidade δm para a solução a uma determinada profundidade pode ser derivado de uma correlação empirica com a densidade p™ da solução em uma determinada profundidade. Por exemplo, o parâmetro de solubilidade δm (em (MPa)0,5) pode ser derivado de:

Rs é a GOR na profundidade determinada em scf/STB, e pm é a densidade do óleo bruto em massa na profundidade dada em g/cm3.A GOR (Rs) em função da profundidade da coluna de óleo pode ser medida pela análise do fluido do fundo do poço ou derivado das previsões de componentes composicionais de fluido do reservatório em função da profundidade, conforme descrito abaixo. A densidade do óleo bruto em massa (pm) como uma função da profundidade pode ser medida pela análise do liquido do fundo do poço ou derivada das previsões de componentes composicionais de fluido do reservatório, em função da profundidade. Em outro exemplo, o parâmetro de solubilidade δm (em (MPa)0,5) pode ser derivado de uma correlação simples com a densidade pm da solução em uma determinada profundidade (em g/cm ) dada por:

[0052] Parâmetro de solubilidade δ± da parte de soluto (em MPa0,5) pode ser derivado de um gradiente de temperatura determinado em relação a uma estação de medição de referência (ΔT=T - To) por:

onde To é a temperatura na estação de medição de referência (por exemplo, To = 298,15 K) , eδi(To) é um parâmetro de solubilidade de da parte de soluto (em MPa0,5) em To (por exemplo, δi(To) = 20,5 MPa0,5 para a classe onde a parte do soluto inclui resinas (com pouco ou nenhum nanoagregados de asfalteno ou agrupamentos de asfalteno) e δj(T0) = 21,85 MPa0'5 para essas classes onde a parte do soluto inclui asfaltenos (tais como classes que incluem nanoagregados de asfalteno, agrupamentos de asfalteno e combinações de nanoagregados de asfalteno/resina).O impacto da pressão sobre o parâmetro de solubilidade δi da parte de soluto é pequena e insignificante.

[0053] A densidade parcial pi para a parte de soluto (em kg/m3) pode ser derivada de constantes, como l,15kg/m3 3 para a classe onde a parte do soluto inclui resinas (com pouco ou nenhum nanoagregados de asfalteno ou agrupamentos de asfalteno) e 1,2 kg/m3 para essas classes onde a parte do soluto inclui asfaltenos (tais como classes que incluem nanoagregados de asfalteno e agrupamentos de asfalteno e combinações de nanoagregados de asfalteno/resina).

[0054] Outros tipos de funções podem ser empregadas para correlacionar as propriedades da parte do soluto em função da profundidade. Por exemplo, uma função linear da forma da Eq. (8) pode ser usada para correlacionar uma propriedade da parte do soluto (como densidade parcial e parâmetro de solubilidade) em função da profundidade

onde o é a propriedade (como o parâmetro de solubilidade e densidade parcial) da parte de soluto,c é um coeficiente,aref é a propriedade da parte do soluto a uma profundidade de referência, eΔh é a diferença de altura em relação à profundidade de referência.

[0055] Uma vez obtidas as propriedades notadas acima, o parâmetro ajustável restante na Eq. (1) é o volume molar da parte de soluto. O volume molar da parte de soluto varia para as diferentes classes. Por exemplo, resinas têm um volume molar menor do que nanoagregados de asfalteno, que têm um volume molar menor do que os agrupamentos de asfalteno. O modelo assume que o volume molar da parte de soluto é constante como função da profundidade. De preferência, um modelo esférico é usado para estimar o volume molar da parte de soluto por:

onde V é o volume molar, d é o diâmetro molecular eNa é a constante de Avogadro.para a classe onde a parte do soluto inclui resinas (com pouco ou nenhum nanoagregado de asfalteno e agrupamentos de asfalteno), o diâmetro molecular d pode variar em uma faixa de l,25±0,15 nm. Para a classe onde a parte do soluto inclui nanoagregados de asfalteno (com pouca ou nenhuma resinas e agrupamentos de asfalteno), o diâmetro molecular d pode variar em uma faixa de l,8±0,2 nm. Para a classe onde a parte do soluto inclui agrupamentos de asfalteno (com pouca ou nenhuma resina e nanoagregados de asfalteno), o diâmetro molecular d pode variar em uma faixa de 5,0±0,5 nm. Para a classe onde a parte do soluto é uma mistura de resinas e nanoagregados de asfalteno (com pouco ou nenhum agrupamento de asfalteno) , o diâmetro molecular d pode variar em uma faixa correspondente a tais resinas e nanoagregados (por exemplo, entre 1,25 nm e 1,8 nm) . Estes diâmetros são exemplares na natureza e podem ser ajustados como desejado.

[0056] dessa maneira, Eq. (1) pode ser usado para determinar uma familia de curvas para cada classe de parte de soluto. A familia de curvas representa uma estimativa da concentração da parte de classe parte do soluto em função da altura. Cada curva da familia respectiva é derivada de um diâmetro molecular d que se enquadre na faixa de diâmetros para a classe da parte de soluto correspondente. Uma solução pode ser resolvida ao encaixar as curvas de medições correspondentes da concentração da respectiva classe de parte do soluto em diferentes profundidades como derivada da análise do liquido do fundo do poço para determinar a melhor curva correspondente. Por exemplo, a familia de curvas para a classe de parte do soluto incluindo resinas (com pouco ou nenhum nanoagregados de asfalteno e agrupamentos) pode estar apta para medições das concentrações de resina em profundidade diferentes. Em outro exemplo, a família de curvas para a classe de parte do soluto incluindo nanoagregados de asfalteno (com pouca ou nenhuma resinas e agrupamentos de asfalteno) pode estar apta a medições das concentrações de nanoagregados de asfalteno a profundidade variadas. Em ainda outro exemplo, a família de curvas para a classe de parte do soluto incluindo agrupamentos de asfalteno (com pouca ou nenhuma resina e nanoagregados de asfalteno) pode estar apto para medições das concentrações de agrupamento de asfalteno em profundidades variadas. Em ainda outro exemplo, a família de curvas para a classe de parte do soluto inclui resinas e nanoagregados de asfalteno (com pouco ou nenhum agrupamento de asfalteno) pode ser cabida apta a medições de resinas mistas e concentrações de nanoagregados de asfalteno em profundidades diferentes. Se for identificado um melhor ajuste, as propriedades estimadas e/ou medidas das melhores classes de soluto correspondentes (ou outras propriedades adequadas) podem ser usadas para análise de reservatórios. Se nenhum ajuste for possível, então os fluidos do reservatório podem não estar em equilíbrio, ou um formulismo mais complexo pode ser necessário para descrever o fluido de petróleo no reservatório.

[0057] Outros modelos estruturais adequados podem ser usados para estimar e variar o volume molar para as classes de parte do soluto diferentes. Também é possível que Eq. (1) possa ser simplificada ignorando o primeiro e o segundo termos expoente, o que dá um modelo analítico da forma:

Esta Eq. (10) pode ser resolvida de forma semelhante à descrita acima para a Eq. (1) a fim de derivar aconcentração relativa da parte do soluto em função daprofundidade (h) no reservatório.

[0058] As operações das FIGS. 2A - 2G começam na etapa 201 empregando a ferramenta de análise de fluidos de fundo do poço (na sigla em inglês para downhole fluid analysis, DFA) das FIGS. IA e 1B para obter uma amostra do fluido de formação na pressão e temperatura do reservatório (uma amostra de óleo bruto) em uma estação de medição na boca do poço (por exemplo, uma estação de referência). A amostra é processada pelo módulo de análise de fluidos 25. Em uma modalidade, o módulo de análise de fluidos 25 realiza medições de espectrofotometria que medem os espectros de absorção da amostra e convertem tais medições de espectrofotometria em concentrações de vários componentes alcano e grupos de fluido de interesse. Em uma modalidade ilustrativa, o módulo de análise de fluidos 25 fornece medições das concentrações (por exemplo, porcentagens de peso) de dióxido de carbono (CO2) , metano (CH4) , etano (C2H6) , o grupo alcano C3-C5 incluindo propano, butano, pentano, o aglomerado de hexano e componentes alcano mais pesados (C6+) e conteúdo de asfalteno. A ferramenta de poço de exploração 10 preferencialmente também fornece um meio para medir a temperatura da amostra de fluido (e, portanto, temperatura do reservatório na estação), pressão da amostra de fluido (e, portanto, pressão do reservatório na estação), densidade fluida bruta da amostra do fluido, viscosidade fluida bruta da amostra do fluido, razão gás-óleo (na siglaem inglês para gás-oil ratio, GOR) da amostra fluida, densidade óptica e possivelmente outros parâmetros de fluidos (como gravidade API e fator de formação de volume (Bo) ) da amostra do fluido.

[0059] Na etapa 203, um processo de desaglomeração é realizado para caracterizar os componentes de composição da amostra analisada em 201. 0 processo de desaglomeração divide a concentração (por exemplo, fração de massa, que é às vezes referida como fração de peso) de dados aglomerados composicionais (C3-C5, C6 + ) em concentrações (por exemplo, frações em massa ou frações de peso) para componentes de números de carbono únicos (na sigla em inglês para single carbon number, SCN) do aglomerado composicional determinado (por exemplo, dividir o aglomerado C3-C5 em C3, C4, C5 edividir o aglomerado C6+ em C6, C7, C8. . . ) . Detalhes dasoperações de desaglomeração exemplares realizadas como parte da etapa 203 são descritas pormenorizadamente na Patente Norte-Americana US 7.920.970, incorporada neste documento por referência na sua totalidade.

[0060] Na etapa 205, os resultados do processo de desaglomeração da etapa 203 são usados em conjunto com um modelo de equação de estado (EOS) para prever composições e propriedades de fluidos (tais como comportamento volumétrico de óleo e misturas de gás) em função da profundidade do reservatório. Em uma modalidade, as previsões da etapa 205 incluem gradientes de propriedade, gradientes de pressão e gradientes de temperatura do fluido do reservatório em função da profundidade. Os gradientes de propriedade podem incluir frações em massa, frações molares, pesos moleculares e gravidades especificas para um conjunto de componentes SCN (mas não para asfaltenos) em função da profundidade do reservatório. Os gradientes de propriedade previstos na etapa 205 de preferência não incluem gradientes composicionais (ou seja, frações de massa, frações molares, pesos moleculares e gravidades especificas) para resinas e asfaltenos em função da profundidade como tal análise é fornecido por um modelo de solubilidade como aqui descrito mais detalhadamente.

[0061] O modelo EOS da etapa 205 inclui um conjunto de equações que representam o comportamento de fase dos componentes composicionais de fluido do reservatório. Tais equações podem assumir muitas formas. Por exemplo, elas podem ser qualquer um dos muitos EOS cúbicos como bem conhecidos. Tais EOS cúbicos incluem EOS van der Waals (1873), EOS Redlich-Kwong (1949), EOS Soave-Redlich Kwong (1972), EOS Peng-Robinson (1976), EOS Stryjek-Vera-Peng-Robinson (1986) e EOS Patel-Teja (1982). Parâmetros de mudança de volume podem ser empregados como parte dos EOS cúbicos a fim de melhorar as previsões de densidade liquida, como é sabido. Mistura de regras (como regra de mistura de van der Waals) também pode ser empregadas como parte do EOS cúbico. Um tipo EOS SAFT também pode ser usado como é bem conhecido na técnica. Nestas equações, desvio da lei dos gases ideais é contabilizado em grande parte através da introdução (1) um volume molecular finito (diferente de zero) e (2) alguma interação molecular. Então, esses parâmetros relacionam-se às constantes criticas dos diferentes componentes quimicos.

[0062] 0 EOS cúbico generalizada é expresso como:

onde P, T, Tr, v, R são a pressão, a temperatura, a temperatura reduzida, o volume molar e a constante universal dos gases, respectivamente.os parâmetros a, bi, b2, b3e d são os parâmetros de EOS cúbico, que podem ser uma função da temperatura. Para o EOS Soave-Redlich-Kwong (SRK) (1972), bi=b2=b e b3=d=0. Para A EOS Peng-Robinson (PR) (1976), bi=(l + ^2)b, b2=(l-V2)b eb3=d=0.

[0063] Para melhorar as previsões de densidade liquida de uma EOS cúbica, o parâmetro de deslocamento do volume Peneloux (1982) geralmente é empregado em dois parâmetros da EOS cúbica. Os parâmetros da EOS cúbica são funções das propriedades fisicas de componente puro, tais como temperatura e pressão critica, fator acêntrico e temperatura reduzida. A regra de mistura de van der Waals pode ser utilizada para calcular os parâmetros da EOS de misturas de fluido de reservatório, como segue:

onde Xi, ai e bi são a fração molar, parâmetros a e b do componente i, respectivamente; Xj, aj e bj são a fração molar, parâmetros a e b do componente j, respectivamente;kij e lij são os parâmetros de interação binários (na sigla em inglês para Binary Interaction Parameters, BIP) para os parâmetros a e b, respectivamente, que são geralmente ajustados iguais a zero para os pares de hidrocarbonetos, ou determinados por ajuste dos dados de equilibrio liquido de vapor medido (na sigla em inglês para vapour Liquid Equilibrium, VLE) de sistemas binários.

[0064] Portanto, os modelos EOS cúbicos requerem as fatores acêntricos dos componentes puros.

[0065] na EOS SAFT (Gonzalez et al., 2005), a energia residual de Helmholtz é uma soma dos termos que representam as interações repulsivas e atraentes no sistema:

onde A é a energia de Helmholtz;a é a energia de Helmholtz adimensional; n é o número de mols; eos sobrescritos correspondem a residual, rigida- esfera, dispersão, cadeia e associação, respectivamente.Para componentes puros, os parâmetros de EOS SAFT são o parâmetro de energia (ε) , o diâmetro do segmento (o), o parâmetro de escala (À) e o parâmetro de cadeia-comprimento (m), que podem ser estimados por métodos de contribuição de grupo. Regras de mistura e combinação de regras também são necessárias para estimar os parâmetros de mistura. Novamente, os modelos EOS SAFT requerem as propriedades fisicas dos componentes puros e parâmetros de interação binária.

[0066] Em uma encarnação, o modelo EOS de passo 205 prevê composicionais gradientes com profundidade que levem em conta os impactos das forças gravitacionais, forças quimicas, difusão térmica, etc. Para calcular a composição gradientes com profundidade em um reservatório de hidrocarbonetos, é geralmente assumido que os fluidos do reservatório são conectados (ou seja, há uma falta de compartimentalização) e em equilíbrio termodinâmico (com nenhum fenômeno de adsorção ou qualquer tipo de reações químicas no reservatório). Para uma mistura de fluidos do reservatório com N-componentes, um conjunto de equações de fluxo de massa para todos os componentes pode ser expresso como

onde Ji é o fluxo de massa do componente i; eos sobrescritos Chem, Gr, Therm e Press correspondem aos fluxos devido à quimica, gravitacional, térmica e forças de pressão, respectivamente.

[0067] Para calcular os gradientes de composição com profundidade em um reservatório de hidrocarbonetos usando EOS cúbica, é geralmente assumido que todos os componentes dos fluidos do reservatório têm fluxo de massa zero, que é um estado estacionário, na ausência de convecção. No estado estacionário, os fluxos na Eq. (14) são iguais para o fluxoexterno no limite do sistema. O fluxo externo pode ser uma carga de gás ativo, ‘ 1 . Para simplificar, supõe-se que o fluxo de massa externo é constante em relação à escala de tempo característico dos mecanismos de enchimento na formação. Tendo em conta as forças motrizes devidas à quimica, gravitacional, pressão, impactos térmicos e fluxo externo, as equações resultantes são dadas por:

onde pi, Xi, vif Mi, Di são o potencial quimico, fração molar, volume molar parcial, massa molar e coeficiente de difusão efetiva do componente i;g, R, p e T são a aceleração gravitacional, constante universal dos gases, densidade e temperatura, respectivamente;Xj é a fração molar do componente j; e Fu é o fluxo de difusão térmica do componente i. Uma vez que o potencial químico é uma função da pressão, temperatura e fração molar, pode ser expresso sob condições isotérmicas como segue:

[0068] Acredita-se também que o reservatório está em equilíbrio hidrostático, ou seja:

[0069]Segundo as relações termodinâmicas, o volume molarparcial é definido como:

[0070] Portanto, a mudança de potencial químico à temperatura constante é reescrita como

[0071] Eq substituta. (18) na Eq. (15), a seguinte equação é obtida:

[0072] O fluxo de difusão térmica do componente i (FTi) pode ser calculado pelos modelos diferentes de difusão térmica. Um exemplo é a expressão de Haase:

onde m e i subscritos representam a propriedade da mistura e i componente, respectivamente; e H é a entalpia molar.

[0073] O potencial químico é calculado através do cálculo de fugacidade. A equação resultante é dada por:

onde fi é a fugacidade do componente i e h representaa profundidade vertical.

[0074] Uma EOS cúbica como a EOS Peng-Robinson (PR) pode serusada para estimar a fugacidade do componente i. Portanto, aEq. (22) é rearranjada como:

onde cpj e xi são o coeficiente de fugacidade e fraçãomolar do componente i, respectivamente, e hQ denota aprofundidade de referência.

[0075] Como mostrado na Eq. (23), a mudança de volume de Peneloux et al. impacta os cálculos de gradiente composicional porque o termo de mudança de volume no coeficiente de fugacidade do componente i é expresso como

onde os sobrescritos, Peneloux_PR_EOS eOriginal_PR_EOS representam os coeficientes de fugacidade calculados pelo EOS PR com e sem a mudança de volume do Peneloux, respectivamente; ec, é o parâmetro de deslocamento do volume do componente i.Porque P em h e ho são diferentes, os termos de mudança de volume não podem ser cancelados na Eq. (23).

[0076] as frações molares dos componentes em uma determinada profundidade devem somar adicionalmente a 1, de tal forma que ∑> = 1em uma determinada profundidade. Desde que as frações molares e a pressão do reservatório e temperatura são conhecidos na estação de referência, estas equações podem ser resolvidas por fracções molares (e frações em massa), volumes molares parciais e frações de volume para os componentes do fluido de reservatório, bem como a pressão e a temperatura em função da profundidade. Os cálculos de flash podem resolver fugacidade dos componentes do fluido de reservatório que formam em equilíbrio. Detalhes dos cálculos de flash adequados são descritos por Li em "Rapid Flash Calculations for Compositional Simulation," SPE Reservoir Evaluation and Engineering, de outubro de 2006, incorporado neste documento por referência na sua totalidade. As equações de flash são baseadas em um modelo de equilíbrio de fase fluida que localiza o número de fases e a distribuição das espécies entre as fases, o que minimiza a energia livre de Gibbs. Mais especificamente, os cálculos de flash calculam as condições de fase de equilíbrio de uma mistura em função da pressão, temperatura e composição.

[0077] Na etapa 205, as previsões de gradiente de composição podem ser usadas para prever propriedades do fluido do reservatório, em função da profundidade (normalmente referida como um gradiente de propriedade) como é bem conhecido. Por exemplo, as previsões de gradiente de composição podem ser usadas para prever as propriedades do fluido em massa (tais como o volume molar, peso molecular, a densidade do fluido bruto, densidade de tanque de estoque, pressão de ponto de bolha, pressão de ponto de orvalho, razão gás-óleo, densidade do fluido bruto) bem como outras propriedades pressão-volume- temperatura (na sigla em inglês para Pressure-Volume- Temperature, PVT) do fluido do reservatório em função da profundidade do reservatório. A EOS da etapa 205 de preferência calcula as previsões do gradiente de composição sem levar em conta resinas e asfaltenos separadamente e especialmente como tais previsões são fornecidas por um modelo de solubilidade como aqui descrito mais detalhadamente.

[0078] Na etapa 207, a ferramenta de poço de exploração DFA 10 das FIGS. IA e 1B são usadas para obter uma amostra do fluido de formação à pressão e temperatura do reservatório (uma amostra de óleo bruto) em outra estação de medição na boca do poço, e a análise do liquido do fundo do poço como descrito acima em relação à etapa 201 é executada nesta amostra. Em uma modalidade ilustrativa, o módulo de análise de fluidos 25 fornece medições das concentrações (por exemplo, porcentagens de peso) de dióxido de carbono (CO2) , metano (CH4) , etano (C2H6) , o grupo alcano C3-C5 incluindo propano, butano, pentano, o aglomerado de hexano e componentes alcano mais pesados (C6+) e conteúdo de asfalteno. A ferramenta do poço de exploração 10 preferencialmente também fornece um meio para medir a temperatura da amostra de fluido (e, portanto, temperatura do reservatório na estação), pressão da amostra de fluido (e, portanto, pressão do reservatório na estação), densidade fluida bruta da amostra do fluido, viscosidade fluida bruta da amostra do fluido, razão gás-óleo (GOR) da amostra fluida, densidade óptica e possivelmente outros parâmetros de fluidos (como gravidade ABI e fator de volume de formação (Bo) , etc.) da amostra do fluido.

[0079] Opcionalmente, na etapa 209 o modelo EOS da etapa 205 pode ser ajustado com base em uma comparação das previsões de propriedade composicional e fluida derivadas pelo modelo EOS da etapa 205 e a análise da propriedade composicional e fluida da ferramenta do poço de exploração DFA 10 na etapa 207. Dados laboratoriais também podem ser usados para ajustar o modelo EOS. Tal ajuste normalmente envolve a seleção de parâmetros do modelo EOS a fim de melhorar a precisão das previsões geradas pelo modelo EOS. Parâmetros do modelo EOS que podem ser ajustados incluem pressão critica, temperatura critica e o fator acêntrico para componentes de carbono simples, coeficientes de interação binária e parâmetros de conversão de volume. Um exemplo de ajuste de modelo EOS é descrito em Almehaideb et al,"EOS tuning to model full field crude oil properties using multiple well fluid PVT analysis," Journal of Petroleum Science and Engineering, Volume 26, Issues 1-4, pp. 291-300, 2000, aqui incorporado por referência, na sua totalidade. No caso em que o modelo EOS é ajustado, as previsões de propriedade composicional e fluida da etapa 205 podem ser recalculadas a partir do modelo EOS sintonizado.

[0080] Na etapa 211, as previsões de gradientes composicionais geradas na etapa 205 (ou na etapa 209 no evento que o EOS é ajustado) são usadas para derivar parâmetros de solubilidade de parte da solvente (e possivelmente outros gradientes de propriedade ou entradas de modelo de solubilidade) em função da profundidade da coluna de óleo. Por exemplo, as previsões de gradientes composicionais podem ser usadas para derivar a densidade da parte de solvente (Eq. (2)), o volume molar da parte de solvente (Eq. (3)) e o parâmetro de solubilidade da parte de solvente (Eq. (4) ou (5)) como uma função da profundidade.

[0081] Nas etapas 213 a 219, a parte do soluto é tratada como uma classe particular de primeiro tipo, por exemplo, uma classe onde a parte do soluto inclui resinas (com poucos ou nenhum nanoagregado de asfalteno e agrupamentos de asfalteno). Esta classe corresponde geralmente a fluidos do reservatório que incluem condensados com concentrações muito pequenas de asfaltenos. Essencialmente, o alto teor de gases dissolvidos e hidrocarbonetos leves criam um solvente pobre para asfaltenos. Além disso, os processos que geram condensados não tendem a gerar asfaltenos. Para esta classe, as operações dependem de uma estimativa de que o diâmetro médio esférico das resinas seja l,25±0,15 nm e que a resina produza cor a um comprimento de onda visivel predeterminado (647 nm). O diâmetro médio esférico de l,25±0,15 nm corresponde a um peso molecular médio de 7401250 g/mol. Dados de centrifuga de laboratório também mostram que o diâmetro esférico das resinas é ~1,3 nm. Isto é consistente com os resultados na literatura. Acredita-se que as resinas confiram cor na faixa do comprimento de onda visivel mais curto devido ao seu número relativamente pequeno de anéis aromáticos fundidos (na sigla em inglês para Fused Aromatic Rings, "FARs") em hidrocarbonetos aromáticos policiclicos (na sigla em inglês para polycyclic Aromatic Hydrocarbons, "PAHs"). Em contraste, os asfaltenos conferem a cor tanto na faixa de curto comprimento de onda visivel como na faixa de comprimento de onda infravermelho próximo devido ao seu número relativamente maior de FARs em PAHs. Por conseguinte, resinas e asfaltenos conferem cor dentro da mesma faixa de comprimento de onda visivel devido às transições eletrônicas de sobreposição dos numerosos PAHs no óleo. No entanto, na faixa de comprimento de onda infravermelho próximo mais longa, a absorção óptica é predominantemente devida aos asfaltenos.

[0082] Na etapa 215, vários valores de diâmetro esférico médio dentro da faixa de 1.2510.15 nm (por exemplo, d - 1.1 nm, d=1.2 nm, d=l,3 nm e d=l. 4 nm) são usados para estimar os volumes molares correspondentes à classe da parte do soluto particular utilizando Eq. (9).

[0083] Na etapa 217, os volumes molares estimados na etapa 215 são usados em conjunto com o modelo de solubilidade de tipo Flory-Huggins descrito acima em relação à Eq. (1) para gerar uma familia de curvas que predizem a concentração da classe de parte de soluto particular da etapa 237 em função da profundidade do reservatório.

[0084] Na etapa 219, a familia de curvas geradas na etapa 217 é comparada à medição da concentração de resina em profundidades correspondentes como derivado de medições de cor associadas DFA no comprimento de onda visivel predeterminado (647 nm) . As comparações são avaliadas para identificar o diâmetro que melhor satisfaz o critério de correspondência predeterminado. Em uma modalidade, o critério de correspondência determina que existam pequenas diferenças entre as concentrações de resina em função da profundidade, como previsto pelo modelo de solubilidade do tipo Flory- Huggins e as concentrações correspondentes de resina medidas a partir da análise DFA, proporcionando assim uma indicação de uma correspondência adequada dentro de um nivel de tolerância aceitável.

[0085] Nas etapas 221 a 227, a parte do soluto é tratada como uma classe particular de segundo tipo, por exemplo, uma classe onde a parte do soluto inclui nanoagregados de asfalteno (com pouca ou nenhuma resinas e agrupamentos de asfalteno). Esta classe corresponde geralmente a baixos óleos negros GOR que geralmente têm pouca compressibilidade. Esses tipos de óleos negros muitas vezes contêm moléculas de asfalteno com 4 a 7 FARs em PAHs. As moléculas de asfalteno são dispersas no óleo como nanoagregados com um número de agregação de 2-8. Para esta classe, as operações dependem de uma estimativa de que o diâmetro médio esférico de nanoagregados de asfalteno é l,8±0,2 nm e que os nanoagregados de asfalteno conferirem cor um predeterminado perto de infravermelho (na sigla em inglês para Near Infra red, NIR) comprimento de onda (1070 nm) . O diâmetro médio esférico de l,8±0,2 nm corresponde ao peso molecular médio de 2200+700 g/mols. Isto é consistente com os resultados na literatura. Análises de laboratório e de campo têm mostrado que nanoagregados de asfalteno lhes conferem a cor em ambos o visivel de comprimentos de onda em torno de 64 0 nm e o próximo intervalo de comprimento de onda em torno de 1070 nm. Acredita-se que o nanoagregados de asfalteno lhes confere a cor na faixa de curto comprimento de onda visivel e o maior alcance de comprimento de onda NIR devido ao seu número relativamente maior de FARs em PAHs.

[0086] Na etapa 223, um número de valores médios de diâmetro esférico dentro do intervalo de l,8±0,2 nm (por exemplo, d = 1,6 nm, d = 1,7 nm, d = 1,8 nm, d = l,9nmed = 2,0 nm) é utilizado para estimar os volumes molares correspondentes para a classe da parte de determinado soluto utilizando a Eq. (9).

[0087] Na etapa 225, os volumes molares estimados em etapa 223 são usados em conjunto com o modelo de solubilidade de tipo de Flory-Huggins descrito acima em relação à Eq. (1) para gerar uma familia de curvas que predizem a concentração da classe determinada parte de soluto da etapa 221 em função da profundidade do reservatório.

[0088] Na etapa 227, a familia de curvas geradas na etapa 225 é comparada com medição de concentração de nanoagregados de asfalteno em profundidades correspondentes como derivadas de medições de cor associadas DFA, o comprimento de onda NIR predeterminado (1070 nm) . As comparações são avaliadas para identificar o diâmetro que melhor satisfaz o critério de correspondência predeterminado. Em uma modalidade, o critério de correspondência determina que existam pequenas diferenças entre as concentrações de nanoagregados de asfalteno de resina em função da profundidade, como previsto pelo modelo de solubilidade do tipo Flory-Huggins e as concentrações de nanoagregados de asfalteno correspondentes de resina medidas a partir da análise DFA, proporcionando assim uma indicação de uma correspondência adequada dentro de um nivel de tolerância aceitável.

[0089] Nas etapas 229 a 235, a parte do soluto é tratada como uma classe particular de terceiro tipo, por exemplo, uma classe onde a parte do soluto inclui nanoagregados de asfalteno (com pouca ou nenhuma resinas e agrupamentos de asfalteno). Esta classe corresponde geralmente a óleos negros que incluem uma mistura de resinas e nanoagregados de asfalteno. Para esta classe, as operações dependem de uma estimativa de que o diâmetro esférico médio das resinas mistas e nanoagregados de asfalteno varia linearmente de l,5±0,2 nm a 2,0±0,2 nm, de acordo com o comprimento de onda em um intervalo entre um comprimento de onda visivel (647 nm) e um comprimento de onda do NIR (1070 nm) . Isto está de acordo com uma suposição de que o diâmetro molecular médio para mistura resina e nanoagregados de asfalteno aumentam linearmente com o aumento devido a crescente importância da absorção de agregados de asfalteno na região de comprimento de onda maior. Acredita-se que o conteúdo de nanoagregado de asfalteno (% em peso) contribuindo para a cor aumentar exponencialmente com o aumento do comprimento de onda. Na modalidade preferencial, a relação entre o diâmetro esférico médio (d) e o comprimento de onda pode ser dada por:d = Cl* Comprimento de onda + C2 (25) onde Cl e C2 são duas constantes.Cl e C2 podem ser determinados através da resolução a relação utilizando duas combinações de diâmetro/comprimento de onda. Por exemplo, uma combinação de d - 1,5 nm a 64 7 nm e uma combinação de d = 2,0 nm nm 1070 pode ser usado para resolver para Cl e C2. Em outro exemplo, uma combinação de d = 1,3 nm a 647 nm e uma combinação de d = 1,8 nm nm 1070 pode ser usado para resolver para Cl e C2. Em outro exemplo, uma combinação de d = 1,7 nm a 64 7 nm e uma combinação de d = 2,2 nm 107 0 pode ser usada para resolver para Cl e C2.

[0090] Na etapa 231, um número de valores médios de diâmetro esférico e combinações de comprimento de onda definidos pela relação da etapa 229 são utilizados para estimar os volumes molares correspondentes para a classe de determinada parte do soluto Eq. (9) .

[0091] Na etapa 233, os volumes molares estimados na etapa 231 são usados em conjunto com o modelo de solubilidade de tipo de Flory-Huggins descrito acima em relação à Eq. (1) para gerar uma familia de curvas que predizem a concentração da classe determinada parte de soluto da etapa 229 em função da profundidade do reservatório. Cada curva é associada com uma combinação de valor e o comprimento de onda determinado de diâmetro esférico médio.

[0092] Na etapa 235, a familia de curvas geradas na etapa 233 são comparadas para medição de resinas mistas e concentrações de nanoagregado de asfalteno em profundidades correspondentes como derivadas associadas de medições de cor DFA no comprimento de onda da combinação diâmetro/comprimento de onda determinado para a respectiva curva. As comparações são avaliadas para identificar o diâmetro que melhor satisfaz o critério de correspondência predeterminado. Em uma modalidade, o critério de correspondência determina que existam pequenas diferenças entre a resina misturada e concentrações de nanoagregados de asfalteno de resina em função da profundidade, como previsto pelo modelo de solubilidade do tipo Flory-Huggins e as concentrações de nanoagregados de asfalteno correspondentes de resina medida a partir da análise DFA, proporcionando assim uma indicação de uma correspondência adequada dentro de um nivel de tolerância aceitável.

[0093] Nas etapas 237 a 244, a parte do soluto é tratado como uma classe particular de quarto tipo, por exemplo, uma classe onde a parte do soluto inclui nanoagregados de asfalteno (com pouca ou nenhuma resinas e agrupamentos de asfalteno). Esta classe geralmente corresponde aos óleos negros onde o gradiente de asfalteno é muito grande na coluna de óleo. Esse comportamento implica que ambos nanoagregados de asfalteno e agrupamentos de asfalteno estão suspensos na coluna de óleo. Para esta classe, as operações dependem de uma estimativa de que o diâmetro médio esférico de agrupamentos de asfalteno é 4,5±0,5 nm em um comprimento de onda NIR predeterminado (1070 nm) . Análises de laboratório e de campo têm mostrado que nanoagregados de asfalteno lhes conferem a cor em ambos o visivel de comprimentos de onda em torno de 640 nm e o próximo intervalo de comprimento de onda NIR em torno de 1070 nm. Acredita-se que os agrupamentos de asfalteno conferem cor, tanto na faixa de comprimentos de onda visiveis curtos e a mais longa faixa de comprimentos de onda de NIR, devido ao seu relativamente grande número de FARs em PAHs.

[0094] Na etapa 239, um número de valores médios de diâmetro esférico dentro da faixa de 4,5±0,5 nm (por exemplo, d = 4,0 nm, d=4,3 nm, d=4,5 nm, d=4,8 nm, e d=5,0 nm) são utilizados para estimar os volumes molares correspondentes para a classe da parte de determinado soluto utilizando a Eq. (9).

[0095] Na etapa 241, os volumes molares estimados na etapa 239 são usados em conjunto com o modelo de solubilidade de tipo de Flory-Huggins descrito acima em relação à Eq. (1) para gerar uma familia de curvas que predizem a concentração da classe de determinada parte de soluto da etapa 237 em função da profundidade do reservatório.

[0096] Na etapa 243, a familia de curvas geradas na etapa 241 é comparada com medição da concentração de agrupamento de de asfaltenos em profundidades como derivados de medidas de cor DFA associados no comprimento de onda NIR predeterminado (1070 nm) correspondente. As comparações são avaliadas para identificar o diâmetro que melhor satisfaz o critério de correspondência predeterminado. Em uma modalidade, o critério de correspondência determina que existam pequenas diferenças entre as concentrações de agrupamento de asfalteno como uma função de profundidade como previsto pelo modelo tipo de Flory-Huggins e as concentrações de agrupamentode asfalteno correspondentes medidos a partir de análise DFA, proporcionando assim uma indicação de uma correspondência adequada dentro de um nivel de tolerância aceitável.

[0097] Na etapa 245, os diâmetros correspondentes identificados nas etapas 219, 227, 235 e 243 (se houver) são avaliados para determinar o diâmetro correspondente ao melhor do grupo. A avaliação fornece uma indicação de que determinada parte de soluto classe (e, portanto, a suposição de composição subjacente a classe particular parte de soluto) é a melhor correspondência para o gradiente medido para as frações de peso molecular do solvente parte alta.

[0098] Na etapa 247, uma curva pertencente às curvas geradas em etapas, 217, 225, 233, e 241 é selecionado que corresponde à classe de determinada parte de soluto e diâmetro melhor correspondência identificada na etapa 245.

[0099] Na etapa 249, a curva selecionada na etapa 247 é utilizada para prever a concentração da melhor classe correspondente da parte de soluto, como uma função da profundidade do reservatório.

[00100] Na etapa 251, a melhor correspondência de soluto compatível da parte identificada na etapa 245 é avaliada para determinar se ele corresponde ao primeiro tipo de classe de soluto da parte das etapas 213-219, onde a parte de soluto inclui resinas (com pouco ou nenhum nanoagregados de asfalteno e agrupamentos de asfalteno). Se esta condição for verdadeira, as operações continuam na etapa 253. Caso contrário, as operações continuam na etapa 255.

[00101] Na etapa 253, o fluxo de trabalho declara que os fluidos do reservatório estão em equilíbrio térmico, dentro de um reservatório não compartimentado e os fluidos do reservatório incluem resinas (com pouco ou nenhum nanoagregados de asfalteno e agrupamentos de asfalteno) em conformidade com as suposições subjacentes a classe de primeiro tipo de soluto da parte das etapas 213 a 219. Neste caso, o fluido do reservatório inclui condensados com uma pequena concentração de asfaltenos. Essencialmente, o alto teor de gases dissolvidos e hidrocarbonetos leves criam um solvente muito pobre para asfaltenos. Além disso, os processos que geram condensados não tendem a gerar asfaltenos. Consequentemente, há muito pouco óleo bruto cor conforme determinado pelo DFA no infravermelho próximo. No entanto, existem moléculas de asfalteno como as resinas que absorvem a leve visivel e às vezes até mesmo algumas perto de leve infravermelha. Estas moléculas de resina são largamente dispersas no condensado como moléculas - reduzindo assim o impacto do termo gravitacional. Além disso, condensados exibem consideráveis gradientes. Desde condensados são compressiveis, por conseguinte, a pressão hidrostática de cabeça da coluna condensado gera um gradiente de densidade na coluna. O gradiente de densidade cria a força motriz para criar um gradiente de composição quimica. Os componentes de densidade mais baixos tendem a subir na coluna, enquanto os componentes de densidade mais elevados tendem a assentar na coluna. Este gradiente GOR dá origem a um contraste de grande solubilidade para as resinas, produzindo gradientes de cor significativos DFA. Esses gradientes são úteis para verificar a conectividade do reservatório. Nesse sentido, o gradiente GOR, conforme determinado pela análise DFA pode ser avaliado para análise de reservatórios como parte da etapa 261. A concentração prevista e/ou medida do componente resina em função da profundidade também pode ser avaliada por análise de reservatórios como parte da etapa 261. Mais especificamente, a declaração de conectividade (não-compartimentalização) pode ser indicada, diminuindo moderadamente valores GOR com profundidade, um continuo aumento do teor de resina em função da profundidade, e/ou um continuo aumento da densidade do fluido e/ou viscosidade fluida em função da profundidade. Por outro lado, a compartimentalização e/ou desequilíbrio pode ser indicado por GOR descontínuo (ou se GOR inferior encontra-se mais elevada na coluna), teor de resina descontínuo (ou se teor mais elevado de asfalteno encontra-se mais elevada na coluna), e/ou descontínua densidade fluida e/ou viscosidade do fluido (ou se maior densidade de fluidos e/ou viscosidade do fluido é encontrado maior na coluna). Caso contrário, as operações continuam na etapa 281.

[00102] Na etapa 255, a melhor correspondência de soluto compatível da parte identificada na etapa 245 é avaliada para determinar se ele corresponde ao primeiro tipo de classe de soluto da parte das etapas 221-227, onde a parte de soluto inclui resinas (com pouco ou nenhum nanoagregado de asfalteno e agrupamentos de asfalteno). Se esta condição for verdadeira, as operações continuam na etapa 257. Caso contrário, as operações continuam na etapa 259.

[00103] Na etapa 257, o fluxo de trabalho declara que os fluidos do reservatório estão em equilíbrio térmico dentro de um reservatório não-compartimentado, e os fluidos do reservatório incluem nanoagregados de asfalteno (com pouco ou nenhum resinas e agrupamento de asfalteno), de acordo com os pressupostos subjacentes a parte do soluto do tipo da segunda classe de etapas 221-227, onde a parte de soluto inclui nanoagregados de asfalteno (com pouca ou nenhuma resina e agrupamento de asfalteno). Neste caso, a concentração de previsão e/ou medido dos nanoagregados de asfalteno como uma função de profundidade pode ser avaliada por análise de reservatório, como parte da etapa 257. Mais especificamente, a declaração de conectividade (não-compartimentalização) pode ser indicado por um aumento continuo do teor de nanoagregado de asfalteno como uma função de profundidade, e/ou um aumento continuo de densidade do fluido e/ou a viscosidade do fluido, como uma função da profundidade. Por outro lado, a compartimentalização de e/ou desequilíbrio pode ser indicado pelo conteúdo de nanoagregado de asfalteno descontinuo (ou se teor mais elevado de nanoagregado de asfalteno encontra maior na coluna), e/ou descontinua densidade do fluido e/ou viscosidade do fluido (ou se maior densidade de fluidos e/ou viscosidade do fluido é encontrado maior na coluna). Caso contrário, as operações continuam na etapa 281.

[00104] Na etapa 259, a melhor correspondência de soluto compativel da parte identificada na etapa 245 é avaliada para determinar se ele corresponde ao terceiro tipo de classe de soluto da parte das etapas 229 a 235, onde a parte de soluto inclui resinas (com pouco ou nenhum nanoagregado de asfalteno e agrupamentos de asfalteno). Se esta condição for verdadeira, as operações continuam na etapa 261. Caso contrário, as operações continuam na etapa 263.

[00105] Na etapa 261, o fluxo de trabalho declara que os fluidos do reservatório estão em equilíbrio térmico dentro de um reservatório não-compartimentado, e os fluidos do reservatório incluem nanoagregados de asfalteno (com pouco ou nenhum resinas e agrupamento de asfalteno), de acordo com os pressupostos subjacentes a parte do soluto do tipo da segunda classe de etapas 229 a 235, onde a parte de soluto inclui nanoagregados de asfalteno (com pouca ou nenhuma resina e agrupamento de asfalteno). Neste caso, a concentração de previsão e/ou medido dos nanoagregados de asfalteno como uma função de profundidade pode ser avaliada por análise de reservatório, como parte da etapa 261. Mais especificamente, a declaração de conectividade (não-compartimentalização) pode ser indicado por um aumento continuo do teor de nanoagregado de asfalteno como uma função de profundidade, e/ou um aumento continuo de densidade do fluido e/ou a viscosidade do fluido, como uma função da profundidade. Por outro lado, a compartimentalização e/ou de não equilíbrio poderá ser indicada pela concentração descontínua da mistura de nanoagregado de resina/asfalteno (ou, se uma concentração mais elevada da mistura de nanoagregado de resina/asfalteno se encontra na coluna superior), e/ou descontínuo a densidade do fluido e/ou a viscosidade do fluido (ou, se for superior a densidade do fluido e/ou a viscosidade do fluido se encontra na coluna superior). Caso contrário, as operações continuam na etapa 281.

[00106] Na etapa 263, a melhor classe de soluto compatível da parte identificada na etapa 245 é avaliada para determinar se ela corresponde ao quarto tipo de classe soluto da parte de etapas 237 a 243, onde a parte de soluto inclui agrupamentos asfalteno. Se esta condição for verdadeira, as operações continuam nas etapas 265 e 267. Caso contrário, as operações continuam na etapa 271.

[00107] Na etapa 265, o fluxo de trabalho declara que os fluidos do reservatório incluem agrupamentos de asfalteno em conformidade com os pressupostos subjacentes a quarta parte do tipo de classe de soluto parte das etapas 237 a 243, onde a parte do soluto inclui agrupamento de asfalteno. Neste caso, a concentração de previsão e/ou medido dos nanoagregados de asfalteno como uma função de profundidade pode ser avaliada por análise de reservatório, como parte da etapa 265. Mais especificamente, a declaração de conectividade (não- compartimentalização) pode ser indicada por um aumento continuo do teor de nanoagregado de asfalteno como uma função de profundidade, e/ou um aumento continuo de densidade do fluido e/ou a viscosidade do fluido, como uma função da profundidade. Por outro lado, a compartimentalização de e/ou desequilíbrio pode ser indicado pelo conteúdo de nanoagregado de asfalteno descontinuo (ou se teor mais elevado de nanoagregado de asfalteno encontra maior na coluna), e/ou descontinua densidade do fluido e/ou viscosidade do fluido (ou se maior densidade de fluidos e/ou viscosidade do fluido é encontrado maior na coluna).

[00108] Observe que na etapa 265, óleo pesado ou betume é esperado na coluna de óleo devido à presença de agrupamento de asfalteno. Além disso, porque agrupamento de asfalteno são esperados na coluna de óleo, prevê-se que grandes gradientes de densidade e viscosidade existem na coluna de óleo, e um grande aumento de gravidade API existe na coluna de óleo.

[00109] Na etapa 267, um modelo de viscosidade apropriado para óleo pesado com gradientes de grande viscosidade é usado para caracterizar a viscosidade da coluna de óleo. Em uma modalidade adicional, o modelo de viscosidade da etapa 267 é realizado por um modelo de principio de estado correspondente de viscosidade, no qual o modelo de principio de estado correspondente de viscosidade modela a viscosidade de uma mistura (óleo pesado bruto) com base na teoria de estados correspondentes para prever a viscosidade da mistura em função da temperatura, pressão, composição da mistura, propriedades de pseudo criticas da mistura e a viscosidade de uma substância de referência avaliada a uma pressão e a temperatura de referência. Em um exemplo, o modelo de principio do estado de viscosidade é baseado no modelo do Pedersen et al. (1984), que tem a forma:

onde Tcm é a temperatura critica da mistura (óleopesado bruto);Tco é a temperatura critica do fluido de referência;Pcm é a pressão critica da mistura;Pco é a pressão critica do fluido de referência;MWm é o peso molecular da mistura; eMWO é o peso molecular do fluido de referência;Os parâmetros de am para a mistura e a0 para o fluido de referência são indicados por:

[00110] O parâmetro pro é a densidade reduzida da referência do fluido avaliado em uma pressão de referência e a temperatura, conforme indicado a seguir:

onde p0 é a densidade do fluido de referência para a temperatura de referência e pressão; e pco é a densidade critica do fluido da referência.

[00111] O parâmetro μ0 é a viscosidade do fluido dereferência avaliada em um Po e temperatura To.

[00112] Os parâmetros Pco, Tco, pco e MW0 do fluido dereferência podem ser derivados de dados empíricos. MWm é o peso molecular da mistura e inicialmente definida como um valor arbitrário em uma faixa predeterminada (de preferência, na faixa entre 1500-3000 g/mols). Observe que este valor arbitrário é muito menor do que a massa molar real de agrupamentos de asfalteno, que é aproximadamente 60.000 g/mols. Esta adaptação é necessária porque o modelo correspondente de viscosidade de estado não é desenvolvido para óleo pesado de massa molar até 60.000 g/mols. Pcm da mistura é dada pela correlação de outras propriedades do fluido, de preferência por uma correlação de MWm. Por exemplo, Pcm na atm podem ser derivadas, como:Pcm = 53.6746 MWm ’°-2749. (29)A densidade p0 e a densidade e a viscosidade μ0 para o fluido de referência podem ser relacionados a T e P, utilizando técnicas estatísticas bem-conhecidas.

[00113] Eq. (26) pode ser usado para resolver (melodia), a temperatura critica Tcm para uma referência de profundidade onde a temperatura Tea pressão P e a viscosidade μm do fluido do reservatório (óleo pesado) são conhecidos por análise DFA ou laboratório. Esse ajuste pode ser realizado por inicializar a temperatura critica Tcra, calcular a viscosidade com o modelo de viscosidade de Eq. (26), comparando a diferença entre a viscosidade calculada para a viscosidade correspondente medida μm de fluido do reservatório e atualizando a temperatura critica Tcm se a diferença for maior que um limiar de tolerância de erro predeterminado. Se a diferença é menor (ou igual) o limite de tolerância de erro predeterminado e, em seguida, a afinação é terminada. Depois o ajuste da temperatura critica Tcm, a temperatura critica atento Tcm juntamente com os parâmetros Pco, Tco, MWO, PCm θ MWm com o modelo de viscosidade de Eq. (26) são usados para caracterizar a viscosidade μm da mistura (óleo pesado) em função da profundidade do reservatório. Especificamente, a temperatura T e a pressão P para a determinada profundidade são usados para derivar a densidade po e a viscosidade μ0 para o fluido de referência para uma dada profundidade. A densidade p0 é usada para resolver a densidade reduzida pro do fluido de referência na profundidade determinada de acordo com a Eq. (28). A densidade reduzida pro é usada para resolver para urnm e um0 de acordo com as Eqs. (27A) e (27B) . Finalmente, os parâmetrosPco > Tco, MWO, Pcm, o sintonizado Tcm, MWm, am, a0 e a viscosidade μ0 são usados para resolver a viscosidade μm na profundidade determinada de acordo com Eq. (26).

[00114] Note que outros parâmetros do modelo de viscosidade de Eq. (26) , tais como a pressão critica Pcm, pode ser tratada como um parâmetro ajustável e ajustada conforme descrito acima. Esse ajuste pode envolver um número de parâmetros ajustáveis, se desejado.

[00115] Outros modelos simples de viscosidade apropriados para óleo pesado podem ser usados para caracterizar a viscosidade da coluna de óleo.

[00116] Por exemplo, um modelo de viscosidade desenvolvida por Pal e Rhodes pode ser utilizado para caracterizar a viscosidade do óleo de coluna na etapa 267. O modelo deviscosidade Pal e Rhodes é descrito em Pal, R. e Rhodes, E.,"Viscosity/concentrationrelationships for emulsions," Journal of Rheology, Vol. 33, 1989, pp. 1021-1045. O modelo deviscosidade Pal-Rhodes leva em conta o impacto de solvataçãode emulsão concentrada. No modelo de viscosidade Pal-Rhodes, as gotas da emulsão são assumidas como esférico. Lin et al. "Asphaltenes: fundamentals and applications: The effects of asphaltenes on the chemical and physical characteristics of asphalt." Shu, EY, e Mullins, OC, editores, Nova Iorque, Plenum Press, 1995, pp 155-176, o modelo viscosidade Pal- Rhodes modificado para contabilizar as partículas sólidas não esféricas dispersas em uma suspensão como se segue:

onde g e rjM são a viscosidade de uma solução coloidal e a fase continua (solvente), respectivamente;K é a constante de solvatação;Φ é a fração de volume da fase dispersa (ou seja, asfaltenos); ev é o fator de forma (v = 2,5 para partículas esféricas rigidas no modelo original Pal-Rhodes e v = 6,9 para óleo pesado tal como adiante em Lin et al.).O cp de fração de volume de asfalteno (agrupamento) pode ser expressa como uma função da fração de peso de asfalteno (agrupamento) em uma determinada profundidade como segue:

onde p e pa são as densidades das misturas de óleo e asfaltenos (agrupamentos), respectivamente, à determinada profundidade, e A é a fração de peso de asfaltenos (agrupamentos) à determinada profundidade.Substituindo Eq. (31) em Eq. (30) dá:

onde K' é uma constante de solvatação (diferente do— K , A K) representada por

[00117] Se a viscosidade em um local de referência (rjo) θ conhecido, o modelo de viscosidade Pal-Rhodes pode ser usada para calcular a viscosidade q do óleo pesado em condições de reservatório de estoque como se segue:

onde o subscrito 0 indica as propriedades na localidade de referência.a fração de peso de asfaltenos A e Ao podem ser derivados da densidade óptica versus correlações de asfalteno, ou outra abordagem adequada. K' é calculado a partir daexpressão onde a densidade p pode ser medida peloDFA ou derivado o seguinte:

onde pa densidade de asfalteno (-1,2 g/cc), epM é a densidade da fase continua, que é o malteno (ou seja, os componentes da mistura de óleo de menos de asfalteno).A densidade de malteno pM pode ser tratado como um parâmetro ajustável e derivado do EOS.

[00118] Em outro exemplo, um modelo de viscosidade desenvolvida por Pal e Rhodes pode ser utilizado paracaracterizar a viscosidade do óleo de coluna na etapa 267. Omodelo de viscosidade Mooney para óleo pesado é descrito emMooney, "The viscosity of a concentratedsuspension ofspherical particles," Journal Colloid Science, Vol. 6, 1951, pp. 162-170 como se segue:

onde r| e PM são a viscosidade de uma solução coloidal e a fase continua (solvente), respectivamente;[r)] é a viscosidade intrinseca;Φ é a fração de volume da fase dispersa (ou seja,asfaltenos); eΦmax é a embalagem de fração de volume.O modelo de viscosidade Mooney pode ser modificado para óleo pesado como segue:

onde A é a fração de peso de asfaltenos; eAmax θ um parâmetro que pode ser definido para 0,7.

[00119] Se a viscosidade em um local de referência (q0) é conhecido, o modelo de viscosidade de Mooney pode ser usada para calcular a viscosidade g do óleo pesado em condições de reservatório de estoque como se segue:

O subscrito 0 indica as propriedades na localidade dereferência. A fração de peso de asfaltenos A e AQ podem ser derivados da densidade óptica versus correlações de asfalteno, ou outra abordagem adequada. A viscosidade intrínseca [q] pode ser tratada como um parâmetro ajustável e derivada de dados de viscosidade em pelo menos duas estações DFA.

[00120] Os modelos de viscosidade conforme descritos acima podem ser estendidos para compensar o efeito de GOR, pressão e temperatura sobre a viscosidade. Tal extensão é descrita em Hildebrand, J.H. and Scott, R.L., "The Solubility of Nonelectrolytes," 3rd ed, Reinhold, New York, (1950) como segue:

Onde v 'STO derivada para as condições reservatório de estoque, conforme descrito acima,as pressões P e Po são calculadas em psia,as temperaturas T e To são calculadas em Rankine (R) , taxas de gás-óleo GORS e GOR so são calculadas para asolução em scf/bbl.O subscrito 0 indica as propriedades na localidade de referência. Essas correções são semelhantes às expressões dadas por Khan et al. em "Viscosity Correlations for Saudi Arabian Crude Oils," SPE Paper 15720, Fifth SPE Middle East Conference, Bahrain, March 7-10, 1987, que determinou que a viscosidade do óleo desejada é inversamente proporcional à GORS1/3 e T4'5.

[00121] Caso em que o cálculo da densidade de Eq. (34) éóleo pesado vivo de Eq. (33) , os efeitos de GOR, pressão e temperatura sobre os cálculos de densidade de Eq. (34) podemser tomadas em conta pelo:

onde α é um parâmetro que pode ser definido como umvalor como 0,05;β é o coeficiente de expansão térmica isobárica dofluido, que pode ser definido como um valor como 5 x 10 41/K; ec00 denota a compressibilidade, o que pode ser definida como um valor, como 9 x 10”6 1/psia).

[00122] Note que o modelo de viscosidade de etapa 267 pode ser sintonizado para coincidir com a viscosidade dos fluidos do reservatório medidos por análise de fluidos ao longo do furo (etapas 201 e 207) ou a análise laboratorial, se desejado. Tal modelo de viscosidade tuning é normalmente realizado por inicializar um ou mais parâmetros ajustáveis do modelo de viscosidade, calcular a viscosidade com o modelo de viscosidade, comparando a diferença entre a calculado viscosidade a viscosidade medida correspondente e atualizando o parâmetro (s), se a diferença for maior que um limiar de tolerância de erro predeterminado. Se a diferença é menor (ou igual) o limite de tolerância de erro predeterminado e, em seguida, a afinação é terminada. Por exemplo, para o modelo Pal-Rhodes, os parâmetros ajustáveis que estão sintonizados podem incluir o parâmetro K' e o parâmetro expoente v. Em outro exemplo, para o modelo de Mooney, os parâmetros ajustáveis que estão sintonizados podem incluir o parâmetro [r| ] e o parâmetro de Amax.

[00123] Depois da etapa 267, as operações continuam na etapa 281.

[00124] Na etapa 271, a correspondência adequada foi encontrada entre as curvas de solubilidade e as propriedades de medida. Neste caso, as operações podem determinar se há uma necessidade de estações de medição adicionais e/ou metodologias diferentes para repetir o processamento e análise a fim de melhorar o nivel de confiança das propriedades do fluido medidos e/ou previstos. Por exemplo, as propriedades medidas e/ou previstas de fluido do reservatório podem ser comparadas a um banco de dados de dados históricos do reservatório para determinar que as propriedades de medida e/ou previstas fazem sentido. Se os dados não fazem sentido, a estação (s) de medição adicional ou diferentes metodologias (por exemplo, modelo(s)) diferentes podem ser identificados por repetição de processamento e análise a fim de melhorar o nivel de confiança das propriedades do fluido medidos e/ou previstos.

[00125] Outros fatores podem ser usados para determinar se há uma necessidade de estações de medição adicionais e/ou diferentes metodologias para análise e processamento de repetição a fim de melhorar o nível de confiança das propriedades do fluido medidos e/ou previstos. Por exemplo, na etapa 271, espera-se que o reservatório é compartimentalizado ou não em equilibrio termodinâmico. Assim, as propriedades das medidas de fluido podem ser acessadas para confirmar que eles correspondem a essa arquitetura esperada.

[00126] Se na etapa 271, há uma necessidade de estações de medição adicionais e/ou metodologias diferentes, as operações poderão continuar a etapa 273 para repetir o tratamento adequado e análise a fim de melhorar o nível de confiança das propriedades do fluido medidos e/ou previstos.

[00127] Se na etapa 271, não há nenhuma necessidade de estações de medição adicionais e/ou metodologias diferentes (em outras palavras, há nível de confiança suficiente nas propriedades do fluido medidas e/ou previstas), a operação continua a etapa 275 onde a arquitetura do reservatório é declarada para ser compartimentada e/ou não em equilíbrio termodinâmico. Tal determinação é suportada pela nulidade dos pressupostos da conectividade do reservatório e equilíbrio térmico que fundamentam os modelos utilizados para prever o gradiente de propriedade de parte do soluto dentro da boca do poço.

[00128] Logo após a determinação da arquitetura do reservatório em etapas, 253, 257, 261, 265 e 275, os resultados de tal determinação são comunicados às partes interessadas na etapa 281. As características da arquitetura do reservatório relatado na etapa 281 podem ser usadas para modelar e/ou entender o reservatório de interesse para avaliação do reservatório, planejamento e gestão.

[00129] Em outra modalidade, as operações das etapas 205 para 263 podem ser substituídas por operações que modelam as propriedades do fluido do reservatório utilizando uma equação particular do modelo de estado, referido neste documento como o modelo EOS FHZ. O modelo EOS FHZ é descrito em detalhes na publicação de pedido de patente internacional WO 2012/042397, incorporada neste documento por referência na sua totalidade. O modelo EOS FHZ deriva gradientes composicionais, bem como outros gradientes de propriedade (por exemplo, pressão e gradientes de temperatura) que descrevem o comportamento volumétrico do óleo e do gás (e possivelmente água) mistura em fluidos do reservatório, em função da profundidade do reservatório de interesse. Os gradientes de composição derivados do modelo de FHZ EOS de preferência incluem frações em massa, frações de molar, pesos moleculares e gravidades específicas para um conjunto de pseudocomponentes de fluido da formação. De preferência, tais pseudocomponentes incluem um pseudocomponente pesado representando asfaltenos no fluido de formação, um segundo destilado pseudocomponente que representa a fração de fluido não-asfalteno do fluido da formação e uma terceira leve de pseudocomponente que apresenta gases no fluido de formação. Os pseudocomponentes, derivados do modelo FHZ EOS também podem representar componentes de carbono de único número (SCN), bem como outras frações ou protuberâncias do fluido de formação (como uma fração de água) conforme desejado. 0 modelo FHZ EOS pode prever as forças gradientes de composição com profundidade que levem em conta os impactos das forças gravitacionais, química, difusão térmica, etc. como ensinado na publicação do pedido de patente internacional WO 2011/007268, incorporada neste documento por referência na sua totalidade. Outras aplicações do FHZ EOS têm sido descritas em patente Norte Americana US 7.920.970; 7.822.554; 7.996.154; e 8.271.248; Publicação de pedido de patente Norte Americana US 2009/0312997; e publicações de pedido de patente internacional WO 2009/138911; WO 2011/030243; WO 2012/042397; e WO 2011/138700, tudo aqui incorporado por referência na sua totalidade. Para alguns casos, um ou mais termos do modelo FHZ EOS dominam e outros termos podem ser ignorados. Por exemplo, em óleos negros baixos GOR, o termo de gravidade do modelo FHZ EOS domina e o termo relacionado às forças químicas (solubilidade) e a difusão térmica (entropia) pode ser ignorado.

[00130] O modelo de the FHZ EOS emprega uma equação de estado juntamente com cálculos de flash para prever composições (incluindo asfalteno) em função da profundidade do reservatório. A equação de estado representa o comportamento de fase dos componentes composicionais de fluido do reservatório. Tal equação de estado pode assumir muitas formas. Por exemplo, pode ser qualquer um dos muitos EOS cúbicos como é bem conhecido. Tais EOS cúbicos incluem EOS van der Waals (1873), Redlich-Kwong EOS (1949), Soave-Redlich Kwong EOS (1972), Peng-Robinson EOS (1976), Stryjek-Vera-Peng- Robinson EOS(1986) e Patel-Tejo EOS (1982). Parâmetros de mudança de volume podem ser empregados como parte dos EOS cúbicos a fim de melhorar as previsões de densidade liquida, como é sabido. Mistura de regras (como regra de mistura de van der Waals) também pode ser empregado como parte dos EOS cúbicos. Um tipo EOS SAFT também pode ser usado como é bem conhecido na técnica. A equação de estado é estendida para prever as forças de composição gradientes (incluindo um gradiente de composição de asfalteno) com profundidade que levem em conta os impactos das forças gravitacionais, química, difusão térmica, etc. Os cálculos de flash para resolver fugacidade dos componentes que formam em equilíbrio.

[00131] O gradiente de asfalteno de composição produzida pelo modelo FHZ EOS pode ser comparado com as concentrações de asfalteno medidas pela análise do fluido do fundo do poço para derivar um perfil de pseudocomponente de asfaltenos (por exemplo, nanoagregados de asfalteno e agrupamentos de asfalteno maiores) e correspondente agregado tamanho e peso molecular de asfaltenos em função da profundidade do reservatório de interesse, como ensinado na Publicação do Pedido de Patente internacional WO 2011/007268. O perfil de pseudocomponentes de asfalteno pode ser usado para caracterizar os fluidos do reservatório. Por exemplo, o perfil dos pseudocomponentes de asfalteno de fluidos do reservatório pode ser usado para determinar que os fluidos do reservatório incluem agrupamentos de asfalteno (semelhantes à etapa 263) e depois continuam a operações semelhantes às etapas 265 e 267 onde um modelo de viscosidade apropriado para óleo pesado é usado para caracterizar a viscosidade da coluna de óleo.

[00132] A análise computacional aqui descrita podem ser realizada em tempo real com a análise do fluido do fundo de poço associado, ou pós-trabalho (na sequência da análise do fluido do fundo de poço associado) ou pré-trabalho (antes da análise do fluido do fundo de poço).

[00133] A análise do fluido dos fluidos do reservatório pode ser realizada em estações de medição de fundo de poço dentro do poço por ferramentas de análise de fluidos do fundo de poço, conforme descrito neste documento. Também é possível para ferramentas do fundo de poço recolher amostras de óleo vivo de fluidos do reservatório. Análise de tais amostras do fluido pode ser realizado em um laboratório para medir o óleo morto e óleo vivo de propriedades das amostras como é bem conhecido. Estas propriedades podem incluir a densidade do fluido vivo (p), viscosidade fluida vivo (μ) , concentrações (por exemplo, porcentagens de peso) dos componentes de carbono simples e pseudocomponentes dos fluidos do reservatório (tais como o dióxido de carbono (C02), metano (CHJ , etano (C2H6) , grupo alcano C3-C5, o bolo de hexano e componentes mais pesados de alcano (C6+) e conteúdo de asfalteno), GOR e possivelmente outros parâmetros (como gravidade API, fator de volume de formação de óleo (Bo) , etc.) . A saida de tal análise de fluido de laboratório pode ser usada para caracterizar os fluidos do reservatório como parte do fluxo de trabalho do aplicativo atual.

[00134] Os modelos computacionais e análise computacional descritos neste documento também podem ser integrados em sistemas de simulação de reservatório para prever as propriedades do fluido reservatório do fluido durante a produção. Por exemplo, as previsões de viscosidade dos fluidos do reservatório, bem como o modelo de viscosidade (e/ou parâmetros relacionados) podem ser integradas em um sistema de simulação de reservatório para simular, planejar e executar os processos de produção melhorada para óleo pesado.

[00135] Foram descritas e ilustradas neste documento modalidades de um método de análise das propriedades fluidas (particularmente viscosidade) de um reservatório de interesse e para caracterizar o reservatório de interesse baseado em tal análise. Enquanto particulares equações dos modelos de estado, foram divulgados modelos de solubilidade e aplicações de tais modelos para predizer as propriedades do fluido de reservatório, será apreciado que outros tais modelos e suas aplicações podem ser usados também. Além disso, a metodologia descrita neste documento não é limitada aos postos na mesma boca do poço. Por exemplo, medições de amostras de diferentes poços podem ser analisadas conforme descrito neste documento para testes de conectividade lateral. Além disso, o fluxo de trabalho conforme descrito neste documento pode ser modificado. Por exemplo, isso está previsto que as classes de outra parte de soluto (como um tipo de classe de soluto incluindo tanto nanoagregados de asfalteno e agrupamentos de asfalteno) podem ser definidas. Em outro exemplo, entrada do usuário pode selecionar as classes do tipo de soluto de uma lista de classes de tipo de soluto para processamento. O usuário também poderá especificar determinados parâmetros para o processamento, tais como diâmetros que são usados como entrada para o modelo de solubilidade para derivar as curvas de concentração para a parte relevante das classes de soluto, bem como os comprimentos de onda de densidade óptica que são usados para correlacionar tais concentrações medidas pela análise do fluido do fundo de poço. É, portanto, será apreciado por aqueles versados na técnica que ainda outras modificações poderiam ser feitas para as modalidades divulgadas sem desviar-se do escopo de aplicação, como reivindicação.

Claims (11)

1. MÉTODO PARA A CARACTERIZAÇÃO DE FLUIDO DE PETRÓLEO EM UM RESERVATÓRIO ATRAVESSADO POR, PELO MENOS, UMA BOCA DE POÇO, o método caracterizado pelo fato de compreender:(a) para pelo menos um local dentro de pelo menos uma boca de poço, adquirir pelo menos uma amostra de fluido no local (201);(b) realizar análise de fluido da(s) amostra(s) do fluido adquirida(s) em (a) para medir propriedades da(s) amostra(s) do fluido, as propriedades, incluindo aconcentração de asfalteno (201, 203);(c) utilizando, pelo menos, um modelo que prevê concentração de asfalteno como uma função da localização do reservatório (205);(d) identificar um tipo de asfalteno particular com base, pelo menos em parte, em uma comparação entre as concentrações de asfalteno previstas como derivadas em (c) e as concentrações correspondentes medidas pela análise de fluido em (b) para os locais correspondentes na boca de poço, em que o tipo de asfalteno particular compreende resinas, nanoagregados de asfalteno, aglomerados de asfalteno ou qualquer combinações dos mesmos (205);(e) identificar uma viscosidade de um ou mais fluidos no reservatório em função da localização no reservatório com base, pelo menos em parte, no tipo de asfalteno particular identificado e ajustar um modelo de viscosidade, no qual o modelo de viscosidade permite gradientes na viscosidade dos fluidos do reservatório em função da profundidade, em que o modelo de viscosidade é fornecido a um simulador do reservatório para a análise de simulação de produção do reservatório, em que o modelo de viscosidade é fornecido a um simulador de reservatório para análise de simulação de produção do reservatório, e em que o simulador de reservatório é configurado para gerar um plano de produção para o reservatório com base no modelo de viscosidade, em que o modelo de viscosidade modela a viscosidade de uma mistura em função de uma ou mais propriedades pseudo críticas da mistura e uma ou mais propriedades da mistura, a uma ou mais propriedades compreendendo um peso molecular da mistura (205),e em que o ajuste do modelo de viscosidade compreende:ajustar uma ou mais propriedades pseudo críticas do modelo de viscosidade com base, pelo menos em parte, em uma viscosidade de uma amostra de fluido medida por análise de fluido e um local associado com a amostra de fluido medida por análise de fluido (267); eajustar uma ou mais propriedades com base em uma ou mais propriedades pseudo críticas ajustadas; e(f) determinar se estações de medição adicionais, diferentes metodologias ou combinações das mesmas, são necessárias para aumentar um nível de confiança das propriedades medidas, propriedades previstas ou combinações das mesmas, em que se for determinado que estações de medição adicionais, diferentes metodologias ou combinações das mesmas, são necessárias para aumentar um nível de confiança de propriedades medidas, propriedades previstas ou combinações das mesmas, repetir o processamento anterior para uma ou mais estações de medição adicionais, diferentes metodologias ou combinações das mesmas, se for determinado que estações de medição adicionais, diferentes metodologias ou combinações das mesmas, são necessárias para aumentar um nível de confiança de propriedades medidas, propriedades previstas ou combinações não são necessárias determinar se há um aumento contínuo da viscosidade do fluido em função da profundidade, ou se há uma viscosidade descontínua do fluido em função da profundidade, se há um aumento contínuo da viscosidade do fluido em funçãoda profundidade, é feita uma declaração de conectividade, e a declaração de uma arquitetura de reservatório que não é compartimentada é relatada às partes interessadas ou se houver uma viscosidade de fluido descontínua em função da profundidade, uma declaração de uma arquitetura dereservatório compartimentada é feita e é relatado às partes interessadas (271, 275, 281).

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o modelo de viscosidade (e) compreende um princípio de estado do modelo de viscosidade, em que o princípio de estado do modelo de viscosidade modela a viscosidade de uma mistura, óleo pesado bruto, com base na teoria de estados correspondentes para prever a viscosidade da mistura em função da temperatura, pressão, composição da mistura, propriedades de pseudo críticas da mistura e a viscosidade de uma substância de referência avaliada a uma pressão e a temperatura de referência (267).

3. Método, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o modelo de princípio do estado de viscosidade tem a forma (267):

em que μm(P, T) é a viscosidade da mistura, óleo pesado bruto; μo(Po, To) é a viscosidade do fluido de referência a uma temperatura de referência e pressão de referência;Tcm é a temperatura crítica da mistura, óleo pesado vivo;Tco é a temperatura crítica do fluido de referência;Pcm é a pressão crítica da mistura;Pco é a pressão crítica do fluido de referência;MWm é o peso molecular da mistura; eMWo é o peso molecular do fluido de referência;αm é um parâmetro para a mistura; eα0 é um parâmetro para o fluido de referência.

4. Método, de acordo com a reivindicação 3, caracterizado pelo fato de que pelo menos uma propriedade pseudo crítica da mistura é tratada como um parâmetro ajustável do modelo de viscosidade que é ajustado por um processo de ajuste, em que o processo de ajuste utiliza a viscosidade de uma amostra de fluido medida por análise de fluidos (267).

5. Método, de acordo com a alegação de 3, caracterizado pelo fato de que o modelo de viscosidade é baseado em um parâmetro que representa o peso molecular da mistura, em que o parâmetro que representa o peso molecular da mistura é definido em uma faixa de menos de 60.000 g/mols ou um intervalo entre 1500 e 3000 g/mols.

6. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que pelo menos um modelo de (c) inclui uma equação do modelo de estado que prevê propriedades compositivas e propriedades de fluidos em diferentes locais dentro do reservatório, com base nas propriedades do fluido medido em (b) (205).

7. Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que pelo menos um modelo de (c) inclui um modelo de solubilidade que caracteriza as concentrações relativas de um conjunto de componentes de elevado peso molecular como uma função de profundidade como em relação à solubilidade, densidade e volume molar dos componentes de elevado peso molecular do conjunto a uma profundidade que varia, em que o conjunto de alta componentes de peso molecular incluem componentes de asfalteno, e em que as propriedades de composição e de fluidos preditos pela equação do modelo de estado são usados como entradas para o modelo de solubilidade (211).

8. Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que o modelo de solubilidade trata o fluido do reservatório como uma mistura de duas partes, as duas partes sendo uma parte de soluto e uma parte do solvente, a parte de soluto que compreende o conjunto de componentes de elevado peso molecular, em que os componentes de alto peso molecular da parte de soluto são definidos por um tipo de classe e selecionado a partir do grupo que inclui resinas, nanoagregados de asfalteno, e agrupamentos de asfalteno (213 a 219).

9. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que pelo menos um modelo de (c) inclui uma equação do modelo de estado que inclui as concentrações, pesos moleculares e gravidades específicas para um conjunto de pseudo componentes de fluido da formação, em que tais pseudocomponentes incluem um pseudocomponente pesado representando asfaltenos no fluido de reservatório, um segundo destilado pseudocomponente que representa a fração de fluido não-asfalteno do reservatório de fluido, e um terceiro pseudocomponente leve que representa gases no fluido do reservatório (205).

10. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o modelo de viscosidade é estendido para ter em conta o efeito de GOR, pressão, e temperatura sobre a viscosidade.

11. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a análise do fluido de (b) é realizada por uma ferramenta de análise de fluido ao longo da boca do poço ou uma ferramenta de análise de fluidos de laboratório (201).

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