BR112015026505B1

BR112015026505B1 - Método para determinar parâmetros de poço para otimização de desempenho de poço

Info

Publication number: BR112015026505B1
Application number: BR112015026505-7A
Authority: BR
Inventors: Damian N. Burch; Antonio R.C. Paiva; Rainer van den Bosch
Original assignee: Exxonmobil Upstream Research Company
Priority date: 2013-06-10
Filing date: 2014-05-19
Publication date: 2021-12-14
Also published as: US20180204139A1; WO2014200669A3; CA2909170C; US20140365409A1; WO2014200669A2; EP3008282A2; CN105247546A; US10963815B2; CA2909170A1; US9946974B2; BR112015026505A2

Abstract

determinação de parâmetros de poço para otimização de desempenho de poço. a presente invenção refere-se a sistemas e métodos para determinar parâmetros de poço para otimização de desempenho de poço. o método incluir treinar, através de um sistema de computação, um previsor de desempenho de poço com base em dados de campo correspondentes a um campo de hidrocarboneto em que um poço deve ser perfurado. o método também inclui gerar, através do sistema de computação, diversas combinações de parâmetros de poço candidatas para o poço e prever, através do sistema de computação, um desempenho do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata com o uso do previsor de desempenho de poço treinado. o método inclui, ainda, determinar, através do sistema de computação, uma combinação de parâmetros de poço otimizada para o poço de modo que o desempenho previsto do poço seja maximizado.

Description

REFERÊNCIA REMISSIVA A PEDIDO RELACIONADO

[0001] Este pedido reivindica o benefício do Pedido de Patente Provisório n° U.S. 61/833.368, depositado em 10 de junho de 2013, intitulado DETERMINING WELL PARAMETERS FOR OPTIMIZATION OF WELL PERFORMANCE, cuja totalidade está incorporada ao presente documento a título de referência.

CAMPO DA INVENÇÃO

[0002] As presentes técnicas são direcionadas a sistemas e métodos para determinar parâmetros de poço para otimização de desempenho de poço. Mais especificamente, as técnicas presentes são direcionadas a sistemas e métodos para determinar uma combinação adequada de parâmetros para o local, perfuração e completação de um poço com base no desempenho previsto do poço.

ANTECEDENTES DA INVENÇÃO

[0003] Esta seção pretende introduzir vários aspectos da técnica que podem estar associados às modalidades exemplificativas das presentes técnicas. Acredita-se que essa discussão auxilie no fornecimento de um arcabouço para facilitar um maior entendimento de aspectos particulares das presentes técnicas. De modo correspondente, deve-se entender que esta seção deve ser lida nesse sentido e não necessariamente como admissões da técnica anterior.

[0004] A produção de hidrocarboneto envolve inúmeras atividades dispendiosas, que são tomadas antes de a quantidade e a qualidade dos hidrocarbonetos produzidos serem conhecidas. Por exemplo, o planejamento de poço é o processo complexo de decisão do local em que um poço deve ser perfurado e a maneira em que o poço dever ser perfurado e completado. Um operador tipicamente adquire acres em uma área de produção de hidrocarboneto, isto é, um campo de hidrocarboneto, e perfura um poço em pelo menos uma zona contendo hidrocarboneto de um reservatório. A completação do poço é, então, conduzida de uma maneira que seja propícia à remoção de hidrocarbonetos do reservatório e ao transporte dos hidrocarbonetos para a superfície.

[0005] Durante o planejamento de poço, muitas decisões complexas são tomadas em relação a parâmetros tais como o local do poço; a profundidade, o comprimento e a orientação da seção horizontal; o número de estágios de fraturamento hidráulico para o poço; a quantidade e a natureza do fluido de estimulação a ser usado para o poço; a quantidade e a natureza do material de escoramento de fratura a ser usado no poço; e similares. Equipes de desenvolvimento de campo tipicamente determinam tais parâmetros com base na produção de hidrocarboneto potencial de um dado poço. Adicionalmente, as equipes de desenvolvimento de campo contam com informações relacionadas à área provável, conhecimento geológico e de engenharia existente e experiência anterior para tomar tais decisões. Por exemplo, as equipes de desenvolvimento de campo podem contar com informações relacionadas a análogos de campo, dados de produção de poços mais antigos na mesma área, informações relacionadas às interações complexas entre vários parâmetros e estudos de engenharia anteriores para tomar tais decisões. No entanto, tais informações estão sujeitas a incertezas.

[0006] Além disso, fatores externos adicionais podem ser considerados durante o processo de planejamento de poço. Tais fatores externos podem incluir informações relacionadas à aquisição de direitos da terra e o fluxo de receitas a partir dos preços de produto de consumo projetados. Esses fatores externos compõem, ainda, o complexo processo de planejamento de poço.

[0007] De acordo com as práticas atuais, uma abordagem do tipo dividir e conquistar é frequentemente usada para o processo de planejamento de poço. Dessa forma, fatore geológicos específicos, fatores de engenharia e fatores econômicos são desvinculados do processo de planejamento de poço geral e são otimizados em processos separados. Isso permite que diversas equipes especializadas tomem decisões rem relação a subconjuntos específicos de parâmetros de poço. No entanto, essa abordagem não considera as interações subsuperficiais e de engenharia ou incertezas associadas. Adicionalmente, essa abordagem tipicamente não considera as correlações úteis entre parâmetros, especialmente entre os parâmetros estudados separadamente por diferentes equipes. Ademais, cada equipe especializada pode ter um objetivo ligeiramente diferente em mente para o plano de poço durante o processo de tomada de decisão. Por exemplo, geólogos podem procurar locais com as maiores reservas no local, engenheiros de completações podem tentar maximizar a produção de hidrocarboneto e os engenheiros de operação podem tentar minimizar os custos. Isso leva a um plano de poço que não atende adequadamente os objetivos gerais desejados da corporação.

[0008] Adicionalmente, de acordo com as técnicas atuais, técnicas de modelagem física são frequentemente usadas para estimar determinadas quantidades geológicas ou de produção durante o processo de planejamento de poço. Por exemplo, a Sociedade dos Engenheiros de Petróleo (SPE) 143.875, intitulada “Modeling, History Matching, Forecasting and Analysis of Shale Reservoirs Performance Using Artificial Intelligence”, por Mohaghegh et al, descreve a aplicação de técnicas de inteligência artificial para suplementar um modelo de reservatório com base em física. O modelo resultante pode ser usado para identificar regiões de qualidade mais alta do reservatório, quantificar a depleção ao longo do tempo ou estimar o impacto de parâmetros geológicos sobre a produção.

[0009] A SPE 152.121, intitulada “Data-Driven Modeling improves the Understanding of Hydraulic Fracture Stimulated Horizontal Eagle Ford Completions”, por Shelley et al. descreve o uso de regressão não linear em redes neurais para avaliar a sensibilidade de produção de hidrocarboneto a mudanças em vários parâmetros geológicos e de engenharia, alega-se que a avaliação econômica das previsões de Modelo Acionado por Dados podem ser usadas por um usuário para determinar um procedimento de completação ou rastreamento que maximiza o retorno sobre o investimento (ROI).

[0010] A SPE 152.531, intitulada “Practical Data Mining: Analysis of Barnett Shale Production Results With Emphasis on Well Completion and Fracture Stimulation”, por LaFoliette et al., descreve técnicas para estimar a produção de hidrocarboneto a partir de parâmetros de engenharia e local. Os resultados de tais técnicas podem ser subsequentemente analisados, por exemplo, para maximizar a produção de hidrocarboneto.

[0011] A SPE 135.523, intitulada “Tight Gas Well Performance Evaluation With Neural Network Analysis for Hydraulic Propped Fracture Treatment Optimization”, por Huckabee et al, descreve um modelo para incerteza, em que a incerteza é incorporada no processo de tomada de decisão. A aplicação de redes neurais à avaliação de desempenho de poço e otimização de completação é descrita, incluindo uma análise probabilística de produção de hidrocarboneto como uma função da quantidade de material de escoramento de fratura usado. Uma análise econômica que é baseada no valor presente líquido (NPV) de produção futura estimada é também descrita.

[0012] Na Publicação de Pedido de Patente n° U.S. 2007/0185696 por Moran et al, um método para otimizar a perfuração inclui identificar parâmetros de projeto para uma montagem de ferramenta de perfuração. Os parâmetros de projeto são preservados como dados de experiência. Pelo menos uma rede neura artificial é treinada com o uso dos dados de experiência. Os dados em tempo real são coletados da operação de perfuração. Os dados em tempo real são analisados com um sistema de otimização de perfuração em tempo real. Os parâmetros de perfuração ideal são determinados com base na análise dos dados em tempo real com o sistema de otimização de perfuração em tempo real.

[0013] Na Publicação de Pedido de Patente n° U.S. 2008/0294387 por Anderson et al., um sistema controlador auxiliado por computador recomenda ações e gerencia a produção em um reservatório ou campo de petróleo e gás conforme suas propriedades e condições mudam com o tempo. O reservatório ou o campo é caracterizado e representado como um campo eletrônico (“e-campo”). Os aplicativos de sistema descrevem propriedades e condições de e-campo dinâmicas e estáticas. Os fluxos de trabalho do aplicativo são integrados em um circuito de retroalimentação entre ações tomadas no campo e métricas que pontuam o sucesso ou falha dessas ações. Um controlador opera na combinação dos fluxos de trabalho de aplicativo para computar as estratégias e ações de produção. O controlador é configurado para gerar uma melhor sequência de ações para uma produção economicamente rentável.

[0014] No entanto, tal técnica tipicamente falha em fornecer um plano de poço que seleciona simultaneamente múltiplos parâmetros de poço para atender de modo ideal um objetivo geral desejado. De modo correspondente, são desejáveis técnicas de planejamento de poço que ofereçam uma solução viável para tomada de decisão informada com base em um objetivo específico.

SUMÁRIO DA INVENÇÃO

[0015] Uma modalidade exemplificativa fornece um método para determinar parâmetros de poço para otimização de desempenho de poço. O método incluir treinar, através de um sistema de computação, um previsor de desempenho de poço com base em dados de campo correspondentes a um campo de hidrocarboneto em que um poço deve ser perfurado. O método também inclui gerar, através do sistema de computação, diversas combinações de parâmetros de poço candidatas para o poço e prever, através do sistema de computação, um desempenho do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata com o uso do previsor de desempenho de poço treinado. O método inclui, ainda, determinar, através do sistema de computação, uma combinação de parâmetros de poço otimizada para o poço de modo que o desempenho previsto do poço seja maximizado.

[0016] Uma modalidade exemplificativa fornece um método para determinar parâmetros de poço com base em retorno sobre o investimento (ROI) esperado. O método inclui treinar, através de um sistema de computação, um previsor de produção de hidrocarboneto com base em dados de campo correspondentes a um campo de hidrocarboneto em que um poço deve ser perfurado e gerar, através do sistema de computação, diversas combinações de parâmetros de poço candidatas para o poço. O método também inclui prever, através do sistema de computação, uma produção de hidrocarboneto e uma incerteza correspondente do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata com o uso do previsor de produção de hidrocarboneto treinado e calcular, através do sistema de computação, um custo do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata. O método também inclui estimar, através do sistema de computação, um retorno sobre o investimento (ROI) esperado do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata com base na produção de hidrocarboneto, na incerteza correspondente e no custo do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata. O método inclui, ainda, determinar, através do sistema de computação, uma combinação de parâmetros de poço otimizada para o poço de modo que o ROI esperado seja maximizado.

[0017] Outra modalidade fornece um sistema de computação para determinar parâmetros de poço com base em retorno sobre o investimento esperado. O sistema de computação inclui um processador, um meio de armazenamento que inclui um previsor de produção de hidrocarboneto e um meio legível em computador não transitório. O meio legível em computador não transitório inclui um código configurado para direcionar o processador a gerar diversas combinações de parâmetros de poço candidatas para um poço e prever uma produção de hidrocarboneto e uma incerteza correspondente do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata com o uso do previsor de produção de hidrocarboneto. O meio legível em computador não transitório também inclui um código configurado para direcionar o processador a calcular um custo do poço para cada uma das combinações de parâmetros de poço candidatas e estimar um retorno sobre o investimento (ROI) esperado do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata com base na produção de hidrocarboneto, na incerteza correspondente e no custo do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata. O meio legível em computador não transitório inclui, ainda, um código configurado para direcionar o processador a determinar uma combinação de parâmetros de poço otimizada para o poço de modo que o ROI esperado seja maximizado.

[0018] Outra modalidade fornece um meio legível em computador não transitório para armazenar instruções legíveis em computador. As instruções legíveis em computador incluem um código configurado para direcionar um processador a treinar um previsor de produção de hidrocarboneto com base em dados de campo correspondentes a um campo de hidrocarboneto em que um poço deve ser perfurado e gerar diversas combinações de parâmetros de poço candidatas para o poço. As instruções legíveis em computador também incluem um código configurado para direcionar o processador a prever uma produção de hidrocarboneto e uma incerteza correspondente do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata com o uso do previsor de produção de hidrocarboneto treinado e calcular um custo do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata. As instruções legíveis em computador também incluem um código configurado para direcionar um processador a estimar um retorno sobre o investimento (ROI) esperado do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata com base na produção de hidrocarboneto, na incerteza correspondente e no custo do poço para cada combinação de parâmetros de poço candidata. As instruções legíveis em computador incluem, ainda, um código configurado para direcionar um processador a determinar uma combinação de parâmetros de poço otimizada para o poço de modo que o ROI esperado seja maximizado.

DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

[0019] As vantagens das presentes técnicas são mais bem entendidas por referência à descrição detalhada a seguir e os desenhos anexos, em que:

[0020] A Figura 1 é um fluxograma de um método para determinar uma combinação de parâmetros de poço para um poço que satisfaça um objetivo especificado correspondente ao desempenho do poço;

[0021] A Figura 2 é um diagrama de fluxo de dados que fornece a geração de um plano de poço para um poço de modo que o ROI previsto do poço seja maximizado;

[0022] A Figura 3 é um diagrama de fluxo de dados que fornece a determinação de um local para um poço de modo que a produção de hidrocarboneto prevista do poço seja maximizada;

[0023] A Figura 4 é um diagrama de fluxo de dados que fornece a geração de um plano de poço para um poço em um local fixo de modo que a produção de hidrocarboneto a partir do poço seja maximizada;

[0024] A Figura 5 é um esquema que mostra um mapa exemplificativo de locais de poço existentes que podem ser usados para determinar quantidade de acres a serem usados para a produção de hidrocarboneto;

[0025] A Figura 6A mostra um gráfico que pode ser usado para auxiliar na geração de parâmetros de poço para a produção de hidrocarboneto;

[0026] A Figura 6B mostra outro gráfico que pode ser usado para auxiliar na geração de parâmetros de poço para a produção de hidrocarboneto;

[0027] A Figura 7 mostra um gráfico de barras de custo por unidade de gás de hidrocarboneto produzido a partir de cada poço; e

[0028] A Figura 8 é um diagrama de blocos de um sistema de computação em agrupamento que pode ser usados para implantar o processo de planejamento de poço descrito no presente documento.

DESCRIÇÃO DETALHADA

[0029] Na seção de descrição detalhada a seguir, modalidades específicas das presentes técnicas são descritas. No entanto, na extensão em que a descrição a seguir é específica para uma modalidade particular ou um uso particular das presentes técnicas, a mesma destina-se a propósitos exemplificativos apenas e simplesmente fornece uma descrição das modalidades exemplificativas. De modo correspondente, as técnicas não são limitadas às modalidades específicas descritas abaixo, mas, em vez disso, incluem todas as alternativas, modificações e equivalentes abrangidos pelo espírito e escopo verdadeiros das reivindicações anexas.

[0030] Inicialmente, para facilidade de referência, determinados termos usados neste pedido e seus significados conforme usados nesse contexto são apresentados. A extensão em que um termo é usado no presente documento não é definida abaixo, a mesma deve receber a definição mais ampla que pessoas na técnica pertinente deram a esse termo conforme refletido em pelo menos uma publicação impressa ou patente emitida. Além disso, as técnicas presentes não são limitadas ao uso dos termos mostrados abaixo, já que todos os equivalentes, sinônimos, novos desenvolvimentos e termos ou técnicas que servem para o propósito igual ou similar são considerados como dentro do escopo das reivindicações anexas.

[0031] “Meio legível em computador” ou “meio legível em computador não transitório” refere-se a qualquer meio de armazenamento e/ou transmissão não transitório que participa no fornecimento de instruções a um processador para execução. Tal meio pode incluir, porém, sem limitação, meios não voláteis e meios voláteis. Os meios não voláteis incluem, por exemplo, NVRAM, ou discos magnéticos ou ópticos. Os meios voláteis incluem memória dinâmica, tal como memória principal. As formas comuns de meios legíveis em computador incluem, por exemplo, um disquete, um disco flexível, um disco rígido, um arranjo de discos rígidos, um fita magnética ou qualquer outro meio magnético, meio magneto-óptico, um CD-ROM, um meio holográfico, qualquer outro meio óptico, uma RAM, uma PROM e EPROM, uma FLASH-EPROM, um meio de estado sólido como um cartão de memória, qualquer outro chip ou cartucho de memória, ou qualquer outro meio tangível a partir do qual um computador pode ler dados ou instruções.

[0032] O termo “gás” é usado de modo intercambiável com “vapor” e significa uma substância ou uma mistura de substâncias no estado gasoso conforme distinguido do estado líquido ou sólido. Similarmente, o termo “líquido” significa uma substância ou uma mistura de substâncias no estado líquido conforme distinguido do estado gasoso ou sólido. Conforme usado no presente documento, “fluido” é um termo genérico que pode abranger ou líquidos ou gases.

[0033] Um “modelo geológico” é uma representação com base em computador de um volume de terra subsuperfície, tal como um reservatório de petróleo ou uma bacia de deposição. Os modelos geológicos podem ter muitas formas diferentes. Dependendo do contexto, modelos geológicos descritivos ou estáticos construídos para aplicações de petróleo podem estar na forma de um arranjo 3D de células, ao qual propriedades geológicas e/ou geofísicas, tal como litologia, porosidade, impedância acústica, permeabilidade ou saturação de água são atribuídas (tais propriedades são referidas coletivamente no presente documento como as “propriedades de reservatório”). Muitos modelos geológicos são restritos por superfícies estratigráficas ou estruturais (por exemplo, superfícies de inundação, interfaces de sequência, contatos de fluido, falhas) e limites (por exemplo, mudanças de desbotamento). Essas superfícies e limites definem regiões dentro do modelo que possivelmente têm diferentes propriedades de reservatório.

[0034] Um “hidrocarboneto” é um composto orgânico que inclui principalmente os elementos hidrogênio e carbono, embora nitrogênio, enxofre, oxigênio, metais ou qualquer número de outros elementos possam estar também presentes em quantidades pequenas. Conforme usado no presente documento, os hidrocarbonetos, de modo geral, referem-se a materiais orgânicos (por exemplo, gás natural) que são coletados de camadas de rocha subsuperficiais contendo hidrocarboneto, chamadas de reservatórios.

[0035] O termo “gás natural” refere-se a um gás com múltiplos componentes obtido a partir de poço de óleo cru (gás associado) ou a partir de uma formação contento gás subterrânea (gás não associado). A composição e a pressão do gás natural podem variar de modo significativo. Uma corrente de gás natural típica contém metano (C1) como um componente significativo. O gás natural bruto também contém tipicamente compostos com número de carbonos mais alto, tal como etano (C2), propano, e similares, assim como gases ácidos (tal como dióxido de carbono, sulfato de hidrogênio, sulfato de carbonila, bissulfato de carbono e mercaptanos) e quantidades menores de contaminantes, tal como água, nitrogênio, sulfato de ferro, cera e óleo cru.

[0036] Conforme usados no presente documento, os termos “ideal”, “que otimiza”, “otimizar” e “otimização” (assim como os derivados e outras formas desses termos e palavras e frases linguisticamente relacionadas) não pretendem ser limitantes no sentido de exigir que as presentes técnicas encontrem a melhor solução ou tomes a melhor decisão. Embora uma solução matematicamente ideal possa de fato chegar à melhor de tidas as possibilidades matematicamente disponíveis, as modalidades no mundo real de rotinas, métodos e processos de otimização podem trabalhar para tal objetivo sem nunca realmente atingir a perfeição. De modo correspondente, um versado na técnica que tem o benefício da presente revelação perceberá que esses ternos, no contexto do escopo das presentes técnicas, são mais gerais. Os termos podem descrever o trabalho para uma solução que pode ser a melhor solução disponível, uma solução preferencial ou uma solução que oferece um benefício específico dentro de uma faixa de restrições ou aprimoramento ou pesquisa contínua para um ponto alto ou um máximo para um objetivo.

[0037] “Permeabilidade” é a capacidade de uma rocha de transmitir fluidos através dos espaços de poro interconectados da rocha. A permeabilidade pode ser medida com o uso da Lei de Darcy: Q = (k ΔP A) / (μ L), em que Q = taxa de fluxo (cm3/s), ΔP = queda de pressão (atm) através de um cilindro que tem um comprimento L (cm) em uma área em corte transversal A (cm2), μ = viscosidade de fluido (cp) e k = permeabilidade (Darcy). A unidade habitual de medição para permeabilidade é o milidarcy.

[0038] “Porosidade” é definida como a razão entre o volume de espaço de poro e o volume bruto total do material expresso em porcentagem. A porosidade é uma medida da capacidade de armazenamento da rocha do reservatório para fluidos. A porosidade é, de preferência, determinada a partir de núcleos, registros sônicos, registros de densidade, registros de nêutrons ou registros de resistividade. A porosidade total ou absoluta inclui todos os espaços de poro, enquanto a porosidade efetiva inclui apenas os poros interconectados e corresponde ao volume de poro disponível para depleção.

[0039] O termo “material de escoramento de fratura” refere-se ao material particulado que é injetado em fraturas em formações subterrâneas que circundam os poços de petróleo, poços de gás, poços de água e outros furos de sondagem similares para fornecer sustentação para manter (apoiar) essas fraturas abertas e permitir que gás ou líquido flua através da fratura para o furo de sondagem ou a partir da formação. Os materiais de escoramento de fratura são comumente usados para apoiar fraturas abertas formadas em formações subterrâneas, tais como poços de petróleo e gás natural, durante fraturamento hidráulico.

[0040] Um “reservatório” é uma formação rochosa subsuperficial a partir da qual um fluido de produção pode ser coletado. A formação rochosa pode incluir granito, sílica, carbonatos, argilas e matéria orgânica, tal como petróleo, gás ou carvão, entre outros. Os reservatórios podem variar em espessura de menos de um pé (0,3048 metro) a centenas de pés (centenas de metros). A permeabilidade do reservatório fornece o potencial para produção.

[0041] O termo “desempenho de poço” refere-se, de modo geral, a qualquer métrica geral que uma organização pode usar para avaliar um poço. Os exemplos de medidas de desempenho de poço que uma organização pode desejar maximizar incluem produção de petróleo precoce, produção de condensado a partir de poços de gás, produção de hidrocarboneto total vitalícia, o valor presente líquido da produção de hidrocarboneto vitalícia ou o retorno sobre o investimento anualizado ou ROI a partir da produção de hidrocarboneto. Os exemplos de medidas de desempenho de poço que uma organização pode desejar minimizar incluem produção de água e fluidos sem valor econômico, custos por unidade de produção de hidrocarboneto esperada ou alguma medida de risco financeiro ou operacional. A presente invenção pode ser usada para otimizar diretamente alguma combinação dessas ou outras métricas de desempenho de poço e não é limitada apenas à produção de hidrocarboneto.

[0042] O termo “retorno sobre o investimento” ou “ROI” refere-se a uma medida de desempenho que é usada para avaliar a eficácia de um investimento. Mais especificamente, conforme usado no presente documento, ROI pode ser a renda líquida da produção de hidrocarboneto de um poço menos os custos estimados, que podem incluir custos de perfuração, custos de arrendamento de acres, capital para infraestrutura e outros custos ou gastos de capital associados.

[0043] “Substancial”, quando usado em referência a uma quantidade ou quantia de um material ou uma característica específica do mesmo, refere-se a uma quantia que é suficiente para fornecer um efeito que se pretendia que o material ou a característica fornecesse. O grau exato de desvio permissível pode, em alguns casos, depender do contexto específico.

[0044] O termo “fluido de estimulação” refere-se a qualquer fluido, ou combinação de fluidos, que é injetado em uma formação ou intervalo definido para aumentar a taxa de fluxo de fluido através da formação ou intervalo definido. Por exemplo, um fluido de estimulação pode ser usado para fraturar a formação, para entregar material de escoramento de fratura às fraturas na formação, para acidificar a formação, para aquecer a formação ou para, de outro modo, aumentar a mobilidade de fluido na formação. O fluido de estimulação pode incluir vários componentes, tais como géis, materiais de escoramento de fratura, quebradores e similares.

[0045] Um “furo de poço” é um furo na subsuperfície feiro por perfuração ou inserção de um conduto na subsuperfície. Um furo de poço pode ter um corte transversal substancialmente circular ou qualquer outro formato de corte transversal, tal como um formato oval, um quadrado, um retângulo, um triângulo ou outros formatos regulares ou irregulares. Conforme usado no presente documento, o termo “'poço” pode referir-se ao furo inteiro do centro de perfuração na superfície até o topo ou extremidade na formação. Um poço é, de modo geral, configurado para conduzir fluidos para e de uma formação subsuperficial.

[0046] “Parâmetros de poço” podem incluir, porém, sem limitação, parâmetros de local, parâmetros de furo de sondagem, parâmetros de preenchimento e parâmetros de produção. Os parâmetros de local podem incluir, por exemplo, latitude e longitude de cabeça de poço, profundidade média da seção horizontal e profundidade e orientação relativas da base ao topo. Os parâmetros de furo de sondagem podem incluir, por exemplo, geometria de poço e geometria de completação. Parâmetros de preenchimento podem incluir, por exemplo, tamanho de partícula, formato de partícula, densidade de partícula, compacidade de partícula e volume de partícula. Os parâmetros de produção podem incluir, por exemplo, se um furo de sondagem está em uma condição desequilibrada, equilibrada ou subequilibrada, se o furo de sondagem está denso produzido ou está fechado ou é um poço de injeção ou a pressão de fundo de poço (BHP) e/ou a temperatura de fundo de poço (BHT). Os parâmetros de equipamento podem incluir, por exemplo, o tipo de bocal(is), a energia e a direção de jato(s) de bocal, o diâmetro e o tipo da tubagem bobinada e a escolha de um fluido ou fluidos de limpeza. Os fluidos de limpeza são tipicamente água, salmoura, géis, polímeros, óleos, espumas e gases, incluindo misturas dos anteriores. VISÃO GERAL

[0047] Os processos de planejamento atuais frequentemente resultam em planos de poço que não atendem adequadamente os objetivos especificados. Portanto, as modalidades descritas no presente documento fornecem o planejamento de um poço com base em um objetivo especificado. Mais especificamente, as modalidades descritas no presente documento fornecem a determinação de uma combinação adequada de parâmetros para o local, perfuração e completação de um poço com base no desempenho esperado do poço.

[0048] Em várias modalidades, o desempenho do poço é medido em termos de um retorno sobre o investimento (ROI) esperado para a produção de hidrocarbonetos a partir do poço. No entanto, o desempenho do poço pode também ser medido em termos da produção de hidrocarboneto esperada a partir do poço, da taxa inicial esperada de produção de hidrocarboneto a partir do poço, do valor presente líquido de produção de hidrocarboneto a partir do poço ou do lucro líquido esperado do poço, por exemplo.

[0049] O processo de planejamento de poço descrito no presente documento fornece otimização automatizada de todos os parâmetros disponíveis que caracterizam um poço. Mais especificamente, o processo de planejamento de poço descrito no presente documento fornece um fluxo de trabalho de otimização automatizada para otimizar simultaneamente todos os parâmetros ajustáveis de um poço em relação a uma medida do desempenho de produção do poço como um todo. Portanto, todas as correlações entre os parâmetros são consideradas durante a otimização do desempenho de produção do poço. Se determinados parâmetros estiverem correlacionados de modo que devam ser alterados de uma maneira concordante para atingir o desempenho de produção ideal, o fluxo de trabalho de otimização automatizada identifica essas correlações e seleciona ou modifica os valores de parâmetro de modo que rendam o desempenho de produção ideal. Além disso, o fluxo de trabalho de otimização automatizada otimiza os parâmetros com um único objetivo em mente, a saber, a otimização de uma única medida de desempenho de produção alvo especificado a priori, tal como a quantidade total de hidrocarbonetos produzido ou o ROI esperado.

[0050] Adicionalmente, de acordo com o processo de planejamento de poço descrito no presente documento, um número muito grande de cenários possíveis pode ser explorado. Em outras palavras, dado um modelo da produção do poço, o fluxo de trabalho de otimização automatizado pode pesquisar através de um número muito grande de cenários por avaliação do desempenho de produção esperado, conforme medido pela previsão de desempenho de produção, diversos valores de parâmetro e combinações dos mesmos. O fluxo de trabalho de otimização automatizada, assim, implanta inerentemente uma pesquisa pelo espaço de todos os parâmetros de poço plausíveis, o que pode ser feito o quanto exaustivo e completo quanto desejado (dado o tempo e recursos de computação apropriados).

[0051] Além disso, se desejado, o processo de planejamento de poço descrito no presente documento permite a incorporação e a previsão automáticas de incertezas associadas à previsão do desempenho de produção do poço. Há incertezas nas previsões que são produzidas durante o processo de planejamento de poço. Tais incertezas podem resultar em modelos geológicos e previsões de desempenho. Sempre que as incertezas forem estimadas durante a previsão, tais incertezas podem ser usadas para fornecer uma caracterização completa dos resultados esperados. Além disso, tais incertezas podem ser diretamente consideradas de acordo com o fluxo de trabalho de otimização automatizada descrito no presente documento.

TÉCNICAS PARA DETERMINAÇÃO DE PARÂMETROS PARA UM POÇO

[0052] A Figura 1 é um fluxograma de um método 100 para determinar uma combinação de parâmetros de poço para um poço que satisfaça um objetivo especificado correspondente ao desempenho do poço. Em várias modalidades, o objetivo especificado inclui a maximização do ROI para o poço. No entanto, o objetivo especificado pode também incluir a maximização da quantidade de hidrocarbonetos produzidos, a maximização da taxa de fluxo de produção após 5 anos, a maximização da taxa inicial de produção de hidrocarboneto a partir do poço, a maximização do valor presente líquido de produção de hidrocarboneto a partir do poço, a maximização do lucro líquido esperado do poço ou a minimização de risco, por exemplo.

[0053] O método 100 gira em torno de um modelo para prever o desempenho de um poço com base em combinações de parâmetros de poço potenciais para o poço. O modelo é referido no presente documento como um “previsor de desempenho de poço”. O previsor de desempenho de poço pode ser usado para realizar várias previsões em relação ao desempenho do poço. Em várias modalidades, o aprendizado de máquina ou o reconhecimento de padrão é usado para treinar o previsor de desempenho de poço em dados relevantes e disponíveis. Esses dados podem incluir, porém, sem limitação, uma descrição geológica, por exemplo, modelo geológico, de um campo de hidrocarboneto e locais e descrições de poços próximos (incluindo descrições de engenharia e informações de produção histórica).

[0054] O método começa no bloco 102 com a geração de uma combinação de parâmetros de poço potencial para um plano de poço. Em várias modalidades, a combinação de parâmetros de poço potencial inclui vários parâmetros relacionados ao poço, tal como o local do poço, a profundidade e a direção da base para seu topo do poço, o número de estágios de fraturamento hidráulico para o poço, a quantidade de fluido de estimulação a ser usado para o poço, a quantidade de material de escoramento de fratura a ser usado para o poço e similares.

[0055] No bloco 104, um desempenho do poço é previsto com base na combinação de parâmetros de poço gerada. Mais especificamente, a combinação de parâmetros de poço potencial é passada para o previsor de desempenho de poço treinado, e o previsor de desempenho de pode gerar uma previsão e incerteza associada para uma medida particular do desempenho do poço resultante da implantação dessa combinação de parâmetros. A medida particular do desempenho do poço pode incluir, por exemplo, o retorno sobre o investimento (ROI) previsto do poço, a produção de hidrocarboneto prevista a partir do poço, a taxa inicial prevista de produção de hidrocarboneto a partir do poço ou o valor presente líquido previsto de produção de hidrocarboneto a partir do poço.

[0056] No bloco 106, é determinado se o desempenho de poço previsto para a combinação de parâmetros de poço potencial é mais alto que o desempenho de poço previsto para as combinações de parâmetros de poço anteriores que foram consideradas para o poço. Se o desempenho de poço previsto para a combinação de parâmetros de poço potencial não for mais alto que o mais alto desempenho de poço anteriormente previsto, o método 100 é executado novamente, começando no 102 com a geração de uma nova combinação de parâmetros de poço potencial. De outro modo, a combinação de parâmetros de poço é registrada no bloco 108.

[0057] Adicionalmente, se o desempenho de poço previsto para a combinação de parâmetros de poço potencial for mais alto que o mais alto desempenho de poço anteriormente previsto, o método prossegue para o bloco 110. No bloco 110, é determinado se o limite de otimização para o poço foi atingido. Se o limite de otimização para o poço não tiver sido atingido, o método 100 é executado novamente, começando no bloco 102 com a geração de uma nova combinação de parâmetros de poço potencial. De outro modo, a combinação de parâmetros de poço final é emitida no bloco 112. Iterar o método 100 dessa maneira fornece um processo de planejamento de poço que pesquisa através do espaço de todas as combinações de parâmetros de poço possíveis. Dessa maneira, uma combinação de parâmetros de poço ideal que fornece o mais alto desempenho de poço previsto possível pode ser determinada.

[0058] O fluxograma de processo da Figura 1 não pretende indicar que os blocos do método 100 devem ser executados em qualquer ordem particular ou que todos os blocos mostrados na Figura 1 devem estar incluídos no método 100 em todos os casos. No entanto, qualquer número de blocos adicionais pode estar incluído no método 100, dependendo dos detalhes da implantação específica.

[0059] Em várias modalidades, o método 100 é aplicado à maximização do ROI do poço. Por exemplo, uma produção de hidrocarboneto prevista a partir do poço e um custo previsto do poço podem ser determinados com base na combinação de parâmetros de poço particular, e o ROI do poço pode ser estimado com base na produção de hidrocarboneto prevista a partir do poço, no valor de mercado esperado dos hidrocarbonetos produzidos e no custo previsto do poço. A combinação de parâmetros de poço final pode ser, então, determinada de modo que o ROI do poço seja maximizado.

[0060] Em várias modalidades, o método 100 pode utilizar informações relacionadas às combinações de parâmetros de poço geradas anteriormente e os desempenhos de poço previstos correspondentes para guiar a geração de combinações de parâmetros de poço subsequentes. Por exemplo, combinações de parâmetros de poço específicas podem ser identificadas como correspondentes a desempenhos de poço altos ou baixos. Combinações de parâmetros de poço subsequentes que são similares às combinações de parâmetros de poço correspondentes a altos desempenhos de poço podem ser, então, geradas.

[0061] Ademais, em algumas modalidades, o método 100 pode ser paralelizado para produzir resultados mais rápidos. Especificamente, diversas combinações de parâmetros de poço podem ser geradas, e os desempenhos de poço correspondentes podem ser simultaneamente previstos. A combinação de parâmetros de poço com o mais alto desempenho de poço previsto pode ser, então, rapidamente identificada e selecionada para o plano de poço.

[0062] A precisão do desempenho de poço previsto para uma dada combinação de parâmetros de poço é amplamente dependente da precisão e da confiabilidade do previsor de desempenho de poço. Em várias modalidades, a estrutura do previsor de desempenho de poço é baseada em três fatores. O primeiro fator inclui os tipos de entradas que são fornecidas pelo previsor de desempenho de poço, tanto na forma de conhecimento anterior como parâmetros de poço a serem otimizados. O segundo fator inclui a arquitetura que é escolhida para o previsor de desempenho de poço. O terceiro fator inclui o objetivo geral para o processo de planejamento de poço e a maneira em que o objetivo deve ser medido.

[0063] Em algumas modalidades, um usuário ou um operador pode selecionar a estrutura de modelo que deve ser usada para o previsor de desempenho de poço. Por exemplo, o usuário pode, de modo geral, estabelecer os três fatores relacionados à estrutura do previsor de desempenho de poço com base no objetivo especificado para o processo de planejamento de poço e pode, então, selecionar a estrutura de modelo que suporta o objetivo especificado.

[0064] Em várias modalidades, o previsor de desempenho de poço considera diretamente as incertezas na previsão dos desempenhos de poço para diferentes combinações de parâmetros de poço. Além disso, o previsor de desempenho de poço pode caracterizar tais incertezas em formatos predefinidos. Por exemplo, o previsor de desempenho de poço pode usar distribuições de previsão ou estatística para caracterizar tais incertezas.

[0065] O previsor de desempenho de poço pode ser gerado em uma variedade de formas. Por exemplo, o previsor de desempenho de poço pode ser gerado a partir de princípios elementares de geofísica e engenharia. Alternativamente, o previsor de desempenho de poço pode ser gerado com base em uma variedade de modelos geoestatísticos, de reconhecimento de padrão e de aprendizagem de máquina. Tais modelos podem incluir métodos de regressão não paramétricos e não lineares, redes neurais artificiais, classificadores de vetor de suporte e árvores de decisão e regressão, entre outros. Ademais, o previsor de desempenho de poço pode ser gerado por combinação de diversos submodelos, em que cada submodelo trata um problema de previsão alvo.

[0066] Dadas diversas previsões, a seleção da combinação de parâmetros de poço otimizada é baseada em uma medida do objetivo específico, por exemplo, o desempenho direcionado do poço. Se a saída do previsor de desempenho de poço for um valor escalar, a combinação de parâmetros de poço que maximiza a medida de desempenho de poço de acordo com o objetivo especificado pode ser selecionada. Por exemplo, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento, a saída do previsor de desempenho de poço é o retorno sobre o investimento (ROI) esperado do poço. Portanto, em tais modalidades, a combinação de parâmetros de poço que se prevê que maximize o ROI do poço é selecionada.

[0067] Em algumas modalidades, o previsor de desempenho de poço rende um vetor ou lista de valores que podem ser combinados na medida do desempenho do poço. Diversas medidas podem ser definidas, dependendo dos valores e resultados potenciais. Por exemplo, o vetor de valores pode corresponder a uma representação discreta da distribuição de desempenhos de poço potenciais. Um valor para o desempenho de poço pode ser determinado com base na distribuição, tal como os valores de probabilidade médios, medianos ou máximos. As distribuições podem ser também comparadas diretamente através de medidas teóricas de informações, tal como divergência de Kullback-Leibler. Como outro exemplo, os valores podem corresponder às estatísticas previstas do desempenho de poço. Em tal cenário, as estatísticas podem ser comparadas diretamente e as distribuições de desempenhos de poço potenciais podem ser reconstruídas. As distribuições de desempenhos de poço potenciais podem ser, então, comparadas diretamente ou podem ser combinadas, dependendo do objetivo especificado.

[0068] Para as modalidades em que o método 100 é paralelizado para testar diversas combinações de parâmetros de poço simultaneamente, um número correspondente de resultados de previsão de desempenho de poço é gerado. Portanto, em algumas modalidades, a medida do objetivo é aplicada a dois resultados de uma vez. Em outras palavras, um desempenho de poço previsto atual pode ser comparado ao mais alto desempenho de poço previsto encontrado até o momento, e a combinação de parâmetros de poço associada ao mais alto desempenho de poço previsto da comparação pode ser registrada.

[0069] Adicionalmente, o método 100 pode retornar uma lista classificada de possíveis combinações de parâmetros de poço, em vez de uma única combinação. Tal lista pode fornecer ao usuário ou operador uma oportunidade de impedir que a execução automática do método 100 fatore elementos que são ambíguos ou difíceis de modelar, tal como a viabilidade técnica ou outros riscos potenciais associados a uma combinação de parâmetros de poço.

[0070] A Figura 2 é um diagrama de fluxo de dados 200 que fornece a geração de um plano de poço para um poço de modo que o ROI previsto do poço seja maximizado. Tipicamente, um operador tem uma quantidade particular de dinheiro para investir em recuperação de hidrocarboneto em um campo de hidrocarboneto particular. O dinheiro é alocado de modo a maximizar o ROI esperado e é usualmente submetido a restrições corporativas sobre o risco. Assim, o operador pode determinar o número de poços a perfurar, o local de cada poço a completação de cada poço dentro dessas restrições.

[0071] De acordo com a modalidade mostrada na Figura 2, um previsor de desempenho de poço 201 é usado para determinar os parâmetros de poço ideais para um poço com base no ROI estimado para produção de hidrocarbonetos a partir do poço. Conforme mostrado na Figura 2, os dados de campo 202 são inseridos em um aprendiz de modelo 204 do previsor de desempenho de poço 201. Os dados de campo 202 podem incluir dados geológicos, por exemplo, um modelo geológico, relacionado ao campo de hidrocarboneto em que o poço deve ser perfurado, dados de produção histórica relacionados aos poços próximos ou modelos físicos do campo de hidrocarboneto, por exemplo. Adicionalmente, os dados de campo 202 podem incluir variáveis geológicas relacionadas ao campo de hidrocarboneto, tal como maturidade térmica, porosidade, permeabilidade e espessura do lençol de petróleo.

[0072] Em várias modalidades, o aprendiz de modelo 204 usa os dados de campo 202 para treinar um previsor de produção de hidrocarboneto 206 do previsor de desempenho de poço 201. Especificamente, o aprendiz de modelo 204 usa técnicas de aprendizagem de máquina para treinar o previsor de produção de hidrocarboneto 206 com base nos dados de campo 202. O previsor de produção de hidrocarboneto treinado 206 tem capacidade para prever a produção de hidrocarboneto a partir de um novo poço no campo de hidrocarboneto, a despeito da localização e completação, juntamente com alguma medida de incerteza para a produção de hidrocarboneto prevista.

[0073] Ademais, uma combinação de parâmetros de poço potencial 208 é gerada por um gerador de combinação de parâmetros de poço 210. Em várias modalidades, o gerador de combinação de parâmetros de poço 210 gera o conjunto de todas as contagens, locais e estratégias de completação de poço possíveis disponíveis para o operador. Em qualquer implantação prática, há um número infinito de possíveis combinações de parâmetros de poço, portanto as combinações de parâmetros de poço podem não ser explicitamente enumeradas. Em vez disso, um número finito de combinações de parâmetros de poço pode ser gerado de modo sistemático e adaptável e comparado pelo gerador de combinação de parâmetros de poço 210.

[0074] Em várias modalidades, uma vez que as combinações de parâmetros de poço tenham sido geradas, o gerador de combinação de parâmetros de poço 210 seleciona uma combinação de parâmetros de poço potencial 208 e insere essa combinação de parâmetros de poço 208 no previsor de produção de hidrocarboneto 204 do previsor de desempenho de poço 201. O previsor de produção de hidrocarboneto 204, então, prevê uma produção de hidrocarboneto para a dada combinação de parâmetros de poço 208. Adicionalmente, o previsor de produção de hidrocarboneto 206 pode prever aspectos adicionais, tal como a incerteza 212 associada à previsão ou a taxa de declínio na produção de hidrocarboneto a partir do poço no futuro.

[0075] A combinação de parâmetros de poço 208 que é gerada pelo gerador de combinação de parâmetros de poço 210 é também inserida em um calculador de custos de poço 214 do previsor de desempenho de poço 201. O calculador de custos de poço 214, então, determina os custos 216 para a dada combinação de parâmetros de poço 208. Os custos 216 podem incluir os custos de implantação reais, por exemplo, os custos de capital inicial e os custos de operação contínua, para o poço.

[0076] A produção de hidrocarboneto prevista e a incerteza associada 212 gerada pelo previsor de produção de hidrocarboneto 206, assim como os custos 216 determinados pelo calculador de custos de poço 214, são, então, inseridos em um estimador de ROI 218 do previsor de desempenho de poço 201. O estimador de ROI 218 estima o ROI 220 para o poço com a dada combinação de parâmetros de poço 210 balanceando a produção de hidrocarboneto prevista e a incerteza associada 212 contra os custos 216 para o poço. Dessa maneira, um modelo econômico é usado para determinar se é esperado que o valor do tempo de vida esperado de um poço com a dada combinação de parâmetros de poço 208 atenda limites específicos para gerenciamento de ROI e risco. Em várias modalidades, o ROI 220 para o poço inclui uma renda líquida a partir da produção de hidrocarboneto 212 do poço menos os custos computados 216 do poço. Adicionalmente, o ROI 220 pode especificar alguma medida estatística da incerteza desses retornos.

[0077] No bloco 222, determina-se se o ROI estimado 220 para o poço com a dada combinação de parâmetros de poço 208 é maior que um ROI limítrofe para o plano de poço particular. Se o ROI estimado 220 não for maior que o ROI limítrofe, a combinação de parâmetros de poço particular 208 é descartada, e o gerador de combinação de parâmetros de poço 210 gera outra combinação de parâmetros de poço potencial. Se o ROI estimado 220 for maior que o ROI limítrofe, a combinação de parâmetros de poço particular 208 é armazenada em um armazenamento de combinação de parâmetros de poço 224.

[0078] Adicionalmente, no bloco 226, é determinado se o limite de otimização para o poço foi atingido. Se o limite de otimização para o poço tiver sido atingido, a combinação de parâmetros de poço particular 208 é emitida como a combinação de parâmetros de poço otimizada 228 para o poço. A combinação de parâmetros de poço otimizada 228 pode incluir o local do poço e o conjunto de parâmetros de engenharia a serem usados para construir e completar o poço. De outro modo, a combinação de parâmetros de poço particular 208 é descartada, e o gerador de combinação de parâmetros de poço 210 gera outra combinação de parâmetros de poço potencial. Dessa maneira, as combinações de parâmetros de poço são geradas e testadas até uma combinação de parâmetros de poço otimizada que maximiza o ROI do poço ser identificada.

[0079] A Figura 2 não pretende indicar que o diagrama de fluxo de dados 200 deve incluir todos os componentes mostrados na Figura 2 em todos os casos. Em vez disso, qualquer um dos componentes da Figura 2 pode ser omitido ou modificado, dependendo dos detalhes da implantação específica. Por exemplo, em algumas modalidades, o gerador de combinação de parâmetros de poço 210 gera simultaneamente combinações de parâmetros de poço para diversos poços que devem ser perfurados em um campo de hidrocarboneto particular. As combinações de parâmetros de poço podem ser, então, analisadas separadamente ou podem ser combinadas em uma única combinação de parâmetros de poço para determinar simultaneamente parâmetros para todos os poços a serem perfurados no campo de hidrocarboneto. Similarmente, os componentes mostrados como distintos na Figura 2 podem ser combinados. Por exemplo, determinados os dados apropriados, o previsor de produção de hidrocarboneto 206 e o calculador de custos de poço 214 do previsor de desempenho de poço 201 podem ser combinados para permitir a previsão do ROI (ou qualquer outra medida de desempenho adequada) diretamente.

[0080] A Figura 3 é um diagrama de fluxo de dados 300 que fornece a determinação de um local para um poço de modo que a produção de hidrocarboneto prevista do poço seja maximizada. Itens com números iguais são conforme descritos em relação à Figura 2. Mais especificamente, o diagrama de fluxo de dados 300 fornece a avaliação de locais potenciais para novos poços para determinar se combinações locais de geologia, práticas de engenharia ideais e custos são propícios ao recebimento de um poço produtivo. O mesmo poderia ser usados para avaliar a quantidade de acres produtivos para aquisição ou a quantidade de acres improdutivos para revenda ou para determinar qual dentre diversos arrendamentos possíveis perfurar em seguida.

[0081] Conforme mostrado na Figura 3, um identificador de local de poço 302 identifica um local de poço potencial 304 para um poço que deve ser perfurado em um campo de hidrocarboneto particular. Em algumas modalidades, o identificador de local de poço 302 considera uma área particular que inclui terra arrendada ou adquirida e identifica diversos locais que podem ser adequados para perfurar um poço. O identificador de local de poço 302 pode, então, selecionar um local de poço potencial 304 a ser considerado para o poço.

[0082] Em várias modalidades, o local de poço potencial 304 é inserido no previsor de produção de hidrocarboneto treinado 206 do previsor de desempenho de poço 201. O previsor de produção de hidrocarboneto 206, então, prevê a produção de hidrocarboneto 306 para o poço com base no local de poço potencial 304. No bloco 308, é determinado se a produção de hidrocarboneto prevista 306 correspondente ao local de poço particular 304 é o valor mais alto de produção de hidrocarboneto que foi determinado para qualquer local. Se a produção de hidrocarboneto predeterminada 306 não for o valor mais alto de produção de hidrocarboneto que foi determinado para qualquer local, o local de poço particular 304 é descartado, e o identificador de local de poço 302 determina outro local de poço potencial. De outro modo, o local de poço particular 304 é armazenado no armazenamento de local de poço 310.

[0083] Embora o objetivo de otimização direto da modalidade retratada na Figura 3 seja otimizar o local de poço, outros fatores podem ser implicitamente fatorados no objetivo de otimização. Por exemplo, o previsor de desempenho de poço pode também considerar internamente o potencial de otimização adicional de um poço em um dado local por controle apropriado de outros parâmetros de poço. Mais especificamente, o previsor de desempenho de poço pode ser treinado para prever o desempenho de poço correspondente ao melhor modo de todos os outros parâmetros de poço.

[0084] Adicionalmente, no bloco 312, é determinado se o limite de otimização para o poço que deve ser construído no campo de hidrocarboneto particular foi atingido. Se o limite de otimização para o poço tiver sido atingido, o local de poço particular 304 é emitido como o local de poço otimizado 314 para o poço. De outro modo, o local de poço 304 particular é descartado, e o identificador de local de poço 302 determina outro local de poço potencial no campo de hidrocarboneto, dessa maneira, os locais de poço são gerados e testados até um local de poço otimizado que maximiza a produção de hidrocarboneto a partir do poço ser identificado.

[0085] A Figura 3 não pretende indicar que o diagrama de fluxo de dados 300 deve incluir todos os componentes mostrados na Figura 3 em todos os casos. Em vez disso, qualquer um dos componentes da Figura 3 pode ser omitido ou modificado, dependendo dos detalhes da implantação específica. Ademais, apesar de o diagrama de fluxo de dados 300 ser descrito em relação à maximização da produção de hidrocarboneto prevista a partir do poço, deve-se entender que o diagrama de fluxo de dados 300 pode ser também aplicado à maximização do ROI do poço.

[0086] A Figura 4 é um diagrama de fluxo de dados 400 que fornece a geração de um plano de poço para um poço em um local fixo de modo que a produção de hidrocarboneto a partir do poço seja maximizada. Itens com números iguais são conforme descritos em relação às Figuras 2 e 3. Conforme mostrado na Figura 4, o gerador de combinação de parâmetros de poço 210 gera uma combinação de parâmetros de poço potencial 402 (excluindo o local de poço). A combinação de parâmetros de poço potencial 402, assim como um local de poço fixado 404, é inserida no previsor de produção de hidrocarboneto treinado 206 do previsor de desempenho de poço 201. O local de poço fixado 404 pode ser predeterminado, por exemplo, conforme descrito acima em relação ao diagrama e fluxo de dados 300 da Figura 3.

[0087] O previsor de produção de hidrocarboneto 206, então, prevê a produção de hidrocarboneto 406 para o poço com base no local de poço fixado 404 e na combinação de parâmetros de poço potencial 402. No bloco 408, é determinado se a produção de hidrocarboneto prevista 406 correspondente à combinação de parâmetros de poço particular 402 e ao local de poço fixado 404 é o valor mais alto de produção de hidrocarboneto que foi determinado para qualquer combinação de parâmetros de poço. Se a produção de hidrocarboneto predeterminada 406 não for o valor mais alto de produção de hidrocarboneto que foi determinado para qualquer combinação de parâmetros de poço, a combinação de parâmetros de poço de poço particular 402 é descartado, e o gerador de combinação de parâmetros de poço 210 determina outra combinação de parâmetros de poço potencial (excluindo o local de poço). De outro modo, a combinação de parâmetros de poço particular 402 é armazenada no armazenamento de combinação de parâmetros de poço 410.

[0088] Adicionalmente, no bloco 412, é determinado se o limite de otimização para o poço que deve ser construído no local de poço fixado foi atingido. Se o limite de otimização para o poço tiver sido atingido, a combinação de parâmetros de poço particular 402 é emitida como a combinação de parâmetros de poço otimizada 414 para o poço. De outro modo, a combinação de parâmetros de poço particular 402 é descartada, e o gerador de combinação de parâmetros de poço 210 determina outra combinação de parâmetros de poço potencial (excluindo o local de poço), dessa maneira, as combinações de parâmetros de poço para o poço no local de poço fixado 404 são geradas e testadas até uma combinação de parâmetros de poço otimizada que maximiza a produção de hidrocarboneto a partir do poço nesse local ser identificada.

[0089] A Figura 4 não pretende indicar que o diagrama de fluxo de dados 400 deve incluir todos os componentes mostrados na Figura 4 em todos os casos. Em vez disso, qualquer um dos componentes da Figura 4 pode ser omitido ou modificado, dependendo dos detalhes da implantação específica. Ademais, apesar de o diagrama de fluxo de dados 400 ser descrito em relação à maximização da produção de hidrocarboneto prevista a partir do poço, deve-se entender que o diagrama de fluxo de dados 400 pode ser também aplicado à maximização do ROI do poço.

[0090] As modalidades descritas no presente documento podem ser usadas para uma variedade de aplicações. Por exemplo, as modalidades descritas no presente documento podem ser usadas para determinar simultaneamente os locais e os parâmetros de engenharia para novos poços de modo que o ROI seja maximizado e o risco associado seja minimizado. Adicionalmente, as modalidades descritas no presente documento podem ser usadas para maximizar, de preferência, a produção de determinados hidrocarboneto em relação a outros. Por exemplo, pode ser desejável produzir mais condensado que gás seco. Similarmente, as modalidades descritas no presente documento podem ser usadas para minimizar a produção de fluidos indesejados, tal como água. Ademais, as modalidades descritas no presente documento não estão restritas a parâmetros de engenharia de modelagem durante a construção de completação de poço. Em vez disso, as modalidades descritas no presente documento podem também ser usadas para prever o impacto de realização de um recondicionamento, por exemplo, atualização ou substituição de uma completação de poço, posteriormente na vida de um poço.

[0091] A Figura 5 é um esquema que mostra um mapa exemplificativo 500 de locais de poço existentes que podem ser usados para determinar quantidade de acres a serem usados para a produção de hidrocarboneto. O mapa 500 inclui quatro regiões separadas 502A, 502B, 502C e 502D, em que cada região 502A a D inclui um grau diferente de sombreamento. Conforme mostrado na legenda 504 no canto esquerdo inferior do mapa 500, o grau de sombreamento de cada região 502A a D do mapa 500 indica a contribuição geológica para a produção de hidrocarboneto para aquela região 502 A a D. Os pontos 506 no mapa 500 representam locais de poço reais no campo de hidrocarboneto, em que os pontos maiores denotam poços com produções de hidrocarboneto mais altas. Portanto, como a região 502A com o grau mais baixo de sombreamento tem a contribuição geológica mais baixa para produção de hidrocarboneto, os pontos 506 nessa região 502A são, de modo geral, os menores. Adicionalmente, como a região 502B com o grau mais alto de sombreamento tem a contribuição geológica mais alta para produção de hidrocarboneto, os pontos 506 são os maiores nessa região 502D.

[0092] Em várias modalidades, mapas, tal como o mapa 500 mostrado na Figura 5, podem ser usados para analisar um campo de hidrocarboneto particular. Por exemplo, o mapa 500 pode ser usado para distinguir entre os efeitos de mudança de geologia, variação de práticas de engenharia e aleatoriedade na produção de hidrocarboneto no campo de hidrocarboneto correspondente. Dessa maneira, locais adequados para produção de hidrocarboneto podem ser determinados e planos de poço podem ser determinados para poços a serem perfurados nesses locais.

[0093] Com o uso de dados proprietários, um modelo estatístico multivariado, por exemplo, um previsor de desempenho de poço, correspondente aos poços no campo de hidrocarboneto mostrados no mapa 500 da Figura 5, pode ser treinado. Em algumas modalidades, o algoritmo Random Forest é usado para treinar o modelo estatístico multivariado a partir dos dados proprietários. No entanto, qualquer número de outras técnicas estatísticas ou de aprendizagem de máquina, tal como regressão linear, modelos aditivos generalizados ou redes neurais, pode ser também usado para treinar o modelo estatístico multivariado. O modelo estatístico multivariado treinado pode ser, então, usado para determinar a recuperação definitiva esperada (EUR) de hidrocarbonetos a partir dos poços como uma função de geologia (por exemplo, maturidade térmica, gás no local, espessura de formação e algumas informações estratigráficas), data de completação (como um aviso para desenvolver práticas de engenharia que não são, de outro modo, capturadas pelo modelo) e parâmetros de engenharia (por exemplo, comprimento de completação, número de estágios de fraturamento (frac), volume de fluido de fraturamento e material de escoramento de fratura total) para um novo poço.

[0094] Uma vez que a EUR de hidrocarboneto a partir do poço tenha sido determinada, o ROI do poço pode ser previsto com o uso de informações econômicas. Por exemplo, em alguns casos, um custo de base fixa para perfuração e um custo marginal fixo para cada estágio de fraturamento extra, barril de volume de fluido de fraturamento e libra de material de escoramento de fratura podem ser assumidos. No entanto, em outros casos, diferentes custos de base podem ser assumidos para as quatro regiões 502A a D no mapa 500 para refletir taxas de arrendamento variáveis e acordos de royalty, adicionalmente, diferentes custos marginais para volumes de fluido de fraturamento podem ser assumidos se houver secas locais, e diferentes custos de operação podem ser assumidos para refletir a proximidade a oleodutos e outras instalações de produção.

[0095] Em várias modalidades, uma vez que o local do novo poço tenha sido determinado com o uso do mapa 500 da Figura 5, pode ser necessário determinar parâmetros adequados para o poço. Em alguns casos, gráficos são usados para auxiliar na determinação de parâmetros de poço adequados, conforme descrito adicionalmente em relação às Figuras 6A, 6B e 7.

[0096] A Figura 6A mostra um gráfico 600 que pode ser usado para auxiliar na geração de parâmetros de poço para a produção de hidrocarboneto. Um eixo geométrico x 602 do gráfico 600 representa o volume de fluido de fraturamento total usado durante a completação de um poço, em barris por pé (bbl/ft). Um eixo geométrico y 604 do gráfico 600 representa a produção de hidrocarboneto prevista a partir do poço ao longo de um período de 12 meses. O gráfico 600 mostra que se espera que a produção de hidrocarboneto aumente com volumes mais altos de fluido de fraturamento.

[0097] A Figura 6B mostra outro gráfico 606 que pode ser usado para auxiliar na geração de parâmetros de poço para a produção de hidrocarboneto. Um eixo geométrico x 608 do gráfico 606 representa o volume de fluido de fraturamento total usado durante a completação de um poço em bbl/ft. Um eixo geométrico y 610 do gráfico 606 representa o aumento esperado em lucro líquido, ou ROI, em relação a um projeto de linha de base de 7.700 l/m (20 bbls/ft) para o poço ao longo de um período de 12 meses em milhares de dólares. O gráfico 606 da Figura 6B, considerado em combinação com o gráfico 600 da Figura 6A, mostra que há uma escolha econômica ideal para o volume de fluido de fraturamento, por exemplo, cerca de 17.325 l/m (45 bbl/ft), quando o custo do fluido de fraturamento e o valor do gás extra são considerados.

[0098] A Figura 7 mostra um gráfico de barras 700 de custo por unidade de gás de hidrocarboneto produzido a partir de cada poço, nesse caso, o objetivo do processo de planejamento de poço é minimizar o custo por unidade de gás produzido para o poço, que está diretamente relacionado ao ROI do poço.

[0099] Portanto, o gráfico 700 pode emitir um resultado 702 que inclui diversos poços com o custo mais baixo por unidade de gás produzido. SISTEMA DE COMPUTAÇÃO PARA DETERMINAÇÃO DE PARÂMETROS PARA UM POÇO

[0100] A Figura 8 é um diagrama de blocos 800 de um sistema de computação em agrupamento que pode ser usados para implantar o processo de planejamento de poço descrito no presente documento. O sistema de computação em agrupamento 800 ilustrado tem quatro unidades de computação 802A a D, cada uma das quais pode realizar cálculos para uma porção do processo de planejamento de poço dinâmico. No entanto, um elemento de habilidade comum na técnica reconhecerá que o sistema de computação em agrupamento 800 não é limitado a essa configuração, já que qualquer número de configurações de computação pode ser selecionado. Por exemplo, uma análise menor pode ser executada em uma única unidade de computação, tal como uma estação de trabalho, enquanto um cálculo grande pode ser executado em um sistema de computação em agrupamento 800 que tem dezenas, centenas, milhares ou ainda mais unidades de computação.

[0101] O sistema de computação em agrupamento 800 pode ser acessado a partir de qualquer número de sistemas de cliente 804A e 804B sobre uma rede 806, por exemplo, através de uma interface de rede de alta velocidade 808. As unidades de computação 802A a D podem também funcionar como sistemas de cliente, fornecendo tanto suporte de computação local como acesso ao sistema de computação em agrupamento mais amplo 800.

[0102] A rede 806 pode incluir uma rede de área local (LAN), uma rede de área ampla (WAN), a Internet ou qualquer combinação dos mesmos. Cada sistema de cliente 804A e 804B pode incluir uma ou mais meios legíveis em computador não transitórios para armazenar o código de operação e os programas que são usados para implantar o processo de planejamento de poço descrito no presente documento. Os meios legíveis em computador não transitórios podem reter os modelos para produção de hidrocarboneto usados para determinar parâmetros tais como parâmetros de engenharia de poço, locais de poço e ROI, por exemplo, cada sistema de cliente 804A e 804B pode incluir um dispositivo de memória 810A e 810B, que pode incluir memória de acesso aleatório (RAM), memória somente de leitura (ROM) e similares. Cada sistema de cliente 804A e 804B pode também incluir um dispositivo de armazenamento 812A e 812B, que pode incluir qualquer número de discos rígidos, drives ópticos, pen drives ou similares.

[0103] A interface de rede de alta velocidade 808 pode estar acoplada a um ou mais barramentos no sistema de computação em agrupamento 800, tal como um barramento de comunicações 814. O barramento de comunicação 814 pode ser usado para comunicar instruções e dados a partir da interface de rede de alta velocidade 808 para um sistema de armazenamento em agrupamento 816 e para cada uma das unidades de computação 802A a D no sistema de computação em agrupamento 800. O barramento de comunicações 814 pode ser também usado para comunicações entre as unidades de computação 802A a D e o sistema de armazenamento e agrupamento 816. Adicionalmente o barramento de comunicações 814, um barramento de alta velocidade 818 pode estar presente para aumentar a taxa de comunicações entre as unidades de computação 802A a D e/ou o sistema de armazenamento em agrupamento 816.

[0104] O sistema de armazenamento em agrupamento 816 pode ter um ou mais meios legíveis em computador não transitórios, tais como arranjos de armazenamento 820A a D para o armazenamento de modelos, dados, representações visuais, resultados, código ou outras informações, por exemplo, em relação à implantação de e resultados do processo de planejamento de poço descrito no presente documento. Os arranjos de armazenamento 820A a D podem incluir quaisquer combinações de discos rígidos, drives ópticos, pen drives ou similares.

[0105] Cada unidade de computação 802A e B pode ter um processador 822A a D e meios legíveis em computador não transitórios, tal como um dispositivo de memória 824A a D e um dispositivo de armazenamento 826A a D. Cada processador 822A a D pode ser uma unidade de múltiplos núcleos, tal como uma unidade central de processamento (CPU) com múltiplos núcleos ou uma unidade gráfica de processamento (GPU). Cada dispositivo de memória 824A a D pode incluir ROM e/ou RAM usada para armazenar código para direcionar o processador correspondente 822A a D a implantar o processo de planejamento de poço descrito no presente documento. Cada dispositivo de armazenamento 826A a D pode incluir um ou mais discos rígidos, drives ópticos, pen drives ou similares. Adicionalmente, cada dispositivo de armazenamento 826A a D pode ser usado para fornecer armazenamento para modelos, resultados intermediários, dados, imagens ou código associado às operações, incluindo um código usado para implantar o processo de planejamento de poço descrito no presente documento.

[0106] As técnicas presentes não estão limitadas à arquitetura ou à configuração de unidade ilustrada na Figura 8. Por exemplo, qualquer dispositivo baseado em processador pode ser utilizado para implantar todas ou uma porção das modalidades do processo de planejamento de poço dinâmico descrito no presente documento, incluindo, sem limitação, computadores pessoais, computadores do tipo laptop, estações de trabalho de computador, dispositivos móveis e servidores com múltiplos processadores ou estações de trabalho com (ou sem) memória compartilhada. Além disso, as modalidades podem ser implantadas em circuitos integrados específicos de aplicativo (ASICs) ou circuitos integrados em escala muito grande (VLSI). De fato, as pessoas de habilidade comum na técnica podem utilizar qualquer número de estrutura adequada que tenha capacidade para executar operações lógicas de acordo com as modalidades.

[0107] Embora as técnicas presentes sejam suscetíveis a várias modificações e formas alternativas, as modalidades discutidas acima foram mostradas apenas a título de exemplo. No entanto, deve-se entender, novamente, que as técnicas não devem ser limitadas às modalidades particulares reveladas no presente documento. De fato, as técnicas presentes incluem todas as alternativas, modificações e equivalentes abrangidos pelo espírito e escopo verdadeiros das reivindicações anexas.

Claims

1. Método para determinar parâmetros de poço para otimização de desempenho de poço, caracterizado pelo fato de que compreende:treinar, através de um sistema de computação, um preditor de desempenho de poço com base em dados de campo correspondentes a um campo de hidrocarboneto;gerar (102), através do sistema de computação, uma pluralidade de combinações de parâmetros de poço candidatas para o poço;predizer (104), através do sistema de computação, um desempenho do poço para cada uma dentre a pluralidade de combinações de parâmetros de poço candidatas com o uso do preditor de desempenho de poço treinado; edeterminar, através do sistema de computação, uma combinação de parâmetros de poço otimizada para o poço de modo que o desempenho previsto do poço seja maximizado, em que o desempenho previsto compreende uma produção de hidrocarboneto e uma incerteza correspondente da previsão; efazer com que um poço seja perfurado e completação seja instalada no poço com base na combinação de parâmetros de poço otimizado.

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o desempenho previsto do poço compreende uma produção de hidrocarboneto prevista a partir do poço.

3. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o desempenho previsto do poço compreende uma taxa inicial prevista de produção de hidrocarboneto a partir do poço.

4. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende perfurar e completar o poço com base na combinação de parâmetros de poço otimizada.

5. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende determinar um local para o poço no campo de hidrocarboneto antes de gerar a pluralidade de combinações de parâmetros de poço candidatas.

6. Método, de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de que compreende usar um mapa do campo de hidrocarboneto para determinar o local para o poço, em que o mapa compreende uma indicação de uma contribuição geológica para a produção de hidrocarboneto para cada região no campo de hidrocarboneto e uma indicação de um local de cada poço existente no campo de hidrocarboneto.

7. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende treinar o preditor de desempenho de poço com o uso de técnicas de aprendizagem estatística.

8. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende treinar o preditor de desempenho de poço com o uso de técnicas de reconhecimento de padrão.

9. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende treinar o preditor de desempenho de poço com o uso de técnicas de aprendizagem de máquina.

10. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende usar uma distribuição de predição fornecida pelo preditor de desempenho de poço para predizer a produção de hidrocarboneto e a incerteza correspondente da predição para cada uma dentre a pluralidade de combinações de parâmetros de poço candidatas.

11. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende usar estatística fornecida pelo preditor de desempenho de poço para predizer a produção de hidrocarboneto e a incerteza correspondente da predição para cada uma dentre a pluralidade de combinações de parâmetros de poço candidatas.

12. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende determinar a combinação de parâmetros de poço otimizada para o poço de modo que um risco associado ao poço seja minimizado.

13. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende determinar a combinação de parâmetros de poço otimizada para o poço de modo que uma taxa de produção do poço após um período de tempo especificado seja maximizada.

14. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende determinar a combinação de parâmetros de poço otimizada para o poço de modo que uma produção de um hidrocarboneto particular seja, de preferência, maximizada em relação à produção de outros fluidos.

15. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende realizar um recondicionamento em um poço existente com base na combinação de parâmetros de poço otimizada.