BRPI1000365B1

BRPI1000365B1 - method of statistical monitoring of the production of an oil well

Info

Publication number: BRPI1000365B1
Application number: BRPI1000365A
Authority: BR
Inventors: Correa Capucci Edson; Camelo De Freitas Guilherme; Ramos Rosa Vinicius
Original assignee: Petroleo Brasileiro Sa Petrobras
Priority date: 2010-02-19
Filing date: 2010-02-19
Publication date: 2020-04-14
Also published as: BRPI1000365A2

Abstract

método de monitoramento estatístico da produção de um poço de petróleo. a presente invenção trata de um método de monitoramento em tempo real da produção de poços de petróleo. mais especificamente, a invenção trata de um método que utiliza ferramentas que verificam continuamente os valores dos parâmetros operacionais dos poços, conferindo se o comportamento de cada um deles corresponde ao esperado. a aquisição dos parâmetros e os cálculos relevantes são efetuados por um programa de computador (software) dedicado. o programa permite a geração e visualização de alarmes, caso sejam identificados desvios dos valores esperados dos parâmetros de interesse relacionados à produção de óleo. o método indica a necessidade de ajustar o modelo de comportamento então estabelecido para o poço.method of statistical monitoring of the production of an oil well. the present invention deals with a method of real-time monitoring of oil well production. more specifically, the invention deals with a method that uses tools that continuously check the values of the operational parameters of the wells, checking whether the behavior of each one of them corresponds to the expected. the acquisition of the relevant parameters and calculations are carried out by a dedicated computer program (software). the program allows the generation and visualization of alarms, in case deviations from the expected values of the parameters of interest related to oil production are identified. the method indicates the need to adjust the behavior model then established for the well.

Description

MÉTODO DE MONITORAMENTO ESTATÍSTICO DA PRODUÇÃO DE UM POÇO DE PETRÓLEOSTATISTICAL MONITORING METHOD OF THE PRODUCTION OF AN OIL WELL

CAMPO DA INVENÇÃOFIELD OF THE INVENTION

A presente invenção trata de um método para monitorar em tempo real a produção de um conjunto de poços de petróleo. Mais especificamente, a invenção trata de um método que utiliza ferramentas que verificam continuamente os valores de parâmetros operacionais de um conjunto de pops de petróleo, tais como a pressão de superfície, vazão de injeção de gás, razão gás-óleo da formação, fração de Agua produzida, entre outros, de forma a monitorar e controlar continuamente a vazão de produção de petróleo.The present invention deals with a method to monitor in real time the production of a set of oil wells. More specifically, the invention deals with a method that uses tools that continuously check the values of operational parameters of a set of oil pops, such as surface pressure, gas injection flow, formation gas-oil ratio, fraction of Water produced, among others, in order to continuously monitor and control the flow of oil production.

FUNDAMENTOS DA INVENÇÃOBACKGROUND OF THE INVENTION

A atividade de acompanhamento da produção compreende, entre outras atribuições, monitorar a vazão de produção de óleo dos poços. Este é o parâmetro operacional mais importante. Para cada poço, pode-se caracterizar seu estado operacional, isto é, definir se está operando dentro da normalidade ou se está ocorrendo alguma anomalia. Para alguns sistemas de produção, a vazão não possui medição automática e contínua, sendo determinada como função de variáveis do poço e do reservatório onde esse está localizado.The activity of monitoring production includes, among other duties, monitoring the flow of oil production from the wells. This is the most important operational parameter. For each well, it is possible to characterize its operational state, that is, to define if it is operating within the normal range or if an anomaly is occurring. For some production systems, the flow does not have automatic and continuous measurement, being determined as a function of the well and reservoir variables where it is located.

O estado operacional de um poço é caracterizado pelas variáveis de poço e de reservatório. Algumas podem ser medidas diretamente, e outras obtidas indiretamente por cálculos e estimativas.The operational status of a well is characterized by the well and reservoir variables. Some can be measured directly, and others obtained indirectly through calculations and estimates.

Atualmente, devido ao elevado grau de instrumentação dos equipamentos de produção, desde o fundo do poço até as instalações da plataforma, é possível obter os valores dos parâmetros medidos em tempo real. A vazão de produção de óleo pode ser estimada aplicando-se uma metodologia de cálculo eficiente e adequada que receba os parâmetros operacionais medidos como entrada, bem como os dados característicos de reservatório.Currently, due to the high degree of instrumentation of production equipment, from the bottom of the well to the platform installations, it is possible to obtain the values of the parameters measured in real time. The oil production flow can be estimated by applying an efficient and adequate calculation methodology that receives the operational parameters measured as input, as well as the characteristic reservoir data.

TÉCNICA RELACIONADARELATED TECHNIQUE

No documento US 2006/047489 descreve-se um método para simular a produção de um reservatório de óleo por ajustes interativos de modo que venhaUS 2006/047489 describes a method for simulating the production of an oil reservoir by interactive adjustments so that it comes

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2/10 a reproduzir o comportamento do reservatório, controlando o número de simulações. Um simulador de fluxo é construído a partir de dados físicos medidos no reservatório. Determina-se um primeiro modelo analítico que expressa à produção em função do tempo, levando em consideração os parâmetros que tenham influência na produção, o modelo sendo ajustado a um número finito de valores de produção obtido pelo simulador de fluxo. Um novo valor de produção associado a um ponto localizado na área do reservatório obtido pelo simulador de fluxo é selecionado em função da não-linearidade da produção do reservatório. Determina-se um segundo modelo ajustado ao primeiro modelo, de modo que a resposta ao segundo modelo neste ponto corresponda a um novo valor de produção.2/10 to reproduce the behavior of the reservoir, controlling the number of simulations. A flow simulator is built from physical data measured in the reservoir. A first analytical model that expresses production as a function of time is determined, taking into account the parameters that influence production, the model being adjusted to a finite number of production values obtained by the flow simulator. A new production value associated with a point located in the reservoir area obtained by the flow simulator is selected due to the non-linearity of the reservoir's production. A second model adjusted to the first model is determined, so that the response to the second model at this point corresponds to a new production value.

No documento US 2007/192072 descreve-se um método para monitoração e controle em tempo real a produção de óleo e gás de um reservatório usando um simulador Proxy. Estabelece-se um modelo básico para um sistema físico, o qual compreende dados do reservatório, do poço, da rede de tubulações e do sistema de processamento, tais dados são obtidos de um simulador de fluxo; definem-se limites de variação para cada um dos parâmetros de controle do sistema físico, valores estes obtidos experimentalmente; ajustam-se os dados de entrada associados aos parâmetros estabelecidos para a saída de pelo menos um dos simuladores que utiliza o modelo Proxy, onde o simulador Proxy compreende pelo menos um dos seguintes: simulador do reservatório, simulador da rede de tubulações, simulador de processo ou simulador do poço; utiliza-se o modelo Proxy para monitoração e controle dos parâmetros selecionados para um período de tempo futuro.US 2007/192072 describes a method for real-time monitoring and control of oil and gas production in a reservoir using a Proxy simulator. A basic model for a physical system is established, which comprises data from the reservoir, the well, the pipeline network and the processing system. These data are obtained from a flow simulator; limits of variation are defined for each of the control parameters of the physical system, values obtained experimentally; the input data associated with the parameters established for the output of at least one of the simulators using the Proxy model are adjusted, where the Proxy simulator comprises at least one of the following: reservoir simulator, pipeline network simulator, process simulator or well simulator; the Proxy model is used to monitor and control the selected parameters for a future period of time.

O objetivo da presente invenção é prover um método de monitoramento da produção que atenda a demanda de automatizar a caracterização dos estados operacionais dos poços simultaneamente. O monitoramento é feito através da comparação de cada parâmetro de interesse com suas respectivas faixas esperadas de variação.The objective of the present invention is to provide a production monitoring method that meets the demand to automate the characterization of the operational states of the wells simultaneously. Monitoring is done by comparing each parameter of interest with its respective expected ranges of variation.

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SUMÁRIO DA INVENÇÃOSUMMARY OF THE INVENTION

A presente invenção trata de um método de monitoramento em tempo real da produção de pops de petróleo, que emprega os conceitos de controle estatístico de processos e simulação de Monte Carlo.The present invention deals with a method of real-time monitoring of the production of oil pops, which employs the concepts of statistical process control and Monte Carlo simulation.

Em um primeiro aspecto o método permite monitorar a vazão de produção de um conjunto poços, e identificar perturbações na produção, pelo levantamento das distribuições de frequência de cada um dos parâmetros que influem na vazão de produção do poço.In a first aspect, the method allows to monitor the production flow of a set of wells, and to identify production disturbances, by surveying the frequency distributions of each of the parameters that influence the production flow of the well.

Em um segundo aspecto o método permite identificar a necessidade de ajustar o modelo de comportamento dos poços, empregado em simuladores de fluxo multifásicos, com base na análise dos valores dos parâmetros operacionais associados à vazão de produção.In a second aspect, the method allows to identify the need to adjust the well behavior model, used in multiphase flow simulators, based on the analysis of the values of the operational parameters associated with the production flow.

BREVE DESCRIÇÃO DAS FIGURASBRIEF DESCRIPTION OF THE FIGURES

A Figura 1 apresenta um gráfico típico da variação de um parâmetro operacional durante um período de tempo determinado.Figure 1 presents a typical graph of the variation of an operational parameter during a determined period of time.

A Figura 2 apresenta um gráfico para avaliação da vazão em função da distribuição de freqüência de um parâmetro operacional (pressão).Figure 2 presents a graph to evaluate the flow as a function of the frequency distribution of an operational parameter (pressure).

A Figura 3 ilustra a mudança de comportamento de um parâmetro operacional (BSW) em médio prazo.Figure 3 illustrates the change in behavior of an operational parameter (BSW) in the medium term.

A Figura 4 apresenta um fluxograma resumindo o método da invenção. DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃOFigure 4 presents a flow chart summarizing the method of the invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

Para que a invenção possa ser mais bem avaliada e compreendida, sua descrição detalhada será feita a seguir, referenciada às Figuras que acompanham e fazem parte integrante deste relatório.In order for the invention to be better evaluated and understood, its detailed description will be made below, referring to the Figures that accompany and form an integral part of this report.

A vazão de um poço de petróleo depende de um conjunto de variáveis operacionais, sendo as mais importantes: a pressão a montante, a vazão do gás, o percentual de água e sedimentos produzidos (BSW), o índice de produtividade do poço (IP) e a pressão estática do reservatório.The flow of an oil well depends on a set of operational variables, the most important of which are: the upstream pressure, the gas flow, the percentage of water and sediment produced (BSW), the well productivity index (IP) and the static pressure of the reservoir.

A experiência mostra que os valores de tais parâmetros operacionais medidos diretamente não assumem valores constantes e estáticos ao longo doExperience shows that the values of such operational parameters directly measured do not assume constant and static values over the

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4/10 tempo. De fato, cada parâmetro tem uma variação dinâmica natural, conforme o gráfico de pressão versus tempo exemplificado na Figura 1.4/10 time. In fact, each parameter has a natural dynamic variation, according to the pressure versus time graph shown in Figure 1.

Esta dinâmica natural pode ser representada pela frequência dos valores de cada parâmetro operacional, onde a frequência pode ser definida como o número de vezes que um valor ou um subconjunto de valores do domínio de um parâmetro aleatório aparece num período definido de tempo. Havendo grande disponibilidade de dados de histórico desse parâmetro, pode-se levantar a sua distribuição de frequência. A distribuição de frequência é um método estatístico onde parâmetros são agrupados em classes (intervalos de variação de um parâmetro) de modo a fornecer quantidade (e/ou percentagem) de parâmetros em cada classe, e com isso permiti resumir e visualizar um conjunto de parâmetros, sem se ater a valores individuais de tais parâmetros.This natural dynamics can be represented by the frequency of the values of each operational parameter, where the frequency can be defined as the number of times that a value or a subset of values in the domain of a random parameter appears in a defined period of time. If there is great availability of historical data for this parameter, its frequency distribution can be raised. Frequency distribution is a statistical method where parameters are grouped into classes (ranges of variation of a parameter) in order to provide quantity (and / or percentage) of parameters in each class, and thus allow to summarize and visualize a set of parameters , without adhering to individual values of such parameters.

Caso dados de histórico de um parâmetro não estejam disponíveis, ainda assim é possível associar aos seus valores uma distribuição de frequência, por meio de cálculos.If historical data for a parameter is not available, it is still possible to associate a frequency distribution with its values, through calculations.

Desta forma, se considerada a incerteza na determinação de seu valor, podendo-se gerar também uma curva de distribuição de frequência (4). Partindo da distribuição de frequência acumulada, que é a soma da frequência de cada classe, ou da probabilidade acumulada de um determinado parâmetro operacional, pode-se levantar a faixa de valores esperada para esse parâmetro. De posse dessas informações, é possível então comparar para cada parâmetro o seu valor calculado ou obtido em campo, com a faixa de valores esperada. Valores fora da faixa de variação natural caracterizam uma causa especial ou externa ao sistema.Thus, if uncertainty is considered in determining its value, a frequency distribution curve can also be generated (4). Based on the accumulated frequency distribution, which is the sum of the frequency of each class, or the accumulated probability of a given operational parameter, the expected range of values for that parameter can be raised. With this information, it is then possible to compare for each parameter its calculated or obtained value in the field, with the expected range of values. Values outside the range of natural variation characterize a special cause or external to the system.

Para o desenvolvimento do presente método, duas ferramentas importantes foram empregadas: o Controle Estatístico de Processos (CEP) e a Simulação de Monte Carlo (SMC).For the development of this method, two important tools were used: Statistical Process Control (CEP) and Monte Carlo Simulation (SMC).

O CEP é uma ferramenta amplamente utilizada na indústria que permite identificar desvios nos processos produtivos em geral. Para o processo a ser controlado, associa-se um ou vários parâmetros que o caracterizam, e queCEP is a tool widely used in the industry that allows identifying deviations in production processes in general. For the process to be controlled, one or more parameters that characterize it are associated, and that

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5/10 possam ser medidos ou estimados por cálculos. Periodicamente, para cada parâmetro, são obtidos valores que são comparados com níveis de referência previamente determinados. Esses níveis, na nomenclatura da metodologia do CEP, são denominados Limite Inferior de Controle (LIC) e Limite Superior de Controle (LSC). Enquanto os valores encontrarem-se compreendidos entre os respectivos limites de controle, o parâmetro é considerado controlado. Caso contrário, o parâmetro é considerado fora de controle. A probabilidade de o parâmetro sair do controle por variação natural é tão pequena que se tem muito mais razão em afirmar que deve ter havido uma ação causada por um agente externo ao sistema.5/10 can be measured or estimated by calculations. Periodically, for each parameter, values are obtained that are compared with previously determined reference levels. These levels, in the CEP methodology nomenclature, are called Lower Control Limit (LIC) and Upper Control Limit (LSC). As long as the values are within the respective control limits, the parameter is considered controlled. Otherwise, the parameter is considered out of control. The probability that the parameter will get out of control due to natural variation is so small that there is much more reason to state that there must have been an action caused by an agent external to the system.

A simulação de Monte Carlo (SMC) é uma ferramenta que permite o levantamento da distribuição de frequência de um determinado parâmetro, se forem conhecidas as distribuições de frequência das outras variáveis das quais esse parâmetro depende. Por exemplo, se considerarmos uma variável y função das variáveis xo, xi,..., xn, então:Monte Carlo simulation (SMC) is a tool that allows the survey of the frequency distribution of a given parameter, if the frequency distributions of the other variables on which that parameter depends are known. For example, if we consider a variable y as a function of the variables xo, xi, ..., xn, then:

y=f(xo, xi,..., Xn)y = f (xo, xi, ..., Xn)

Cada variável x, i=0..n, possui sua distribuição de frequência ficonhecida, e, a variável y possui uma distribuição de frequência F desconhecida. Para levantar essa distribuição através do SMC, realizam se sucessivos cálculos da variável y, variando-se aleatoriamente cada variável xi segundo sua respectiva distribuição de frequência. Assim, após um número suficientemente grande de iterações, haverá um conjunto de valores representativos da variável y, a partir do qual a distribuição de frequência F poderá ser definida.Each variable x, i = 0..n, has its known frequency distribution, and variable y has an unknown frequency distribution F. In order to raise this distribution through the SMC, successive calculations of the variable y are carried out, randomly varying each variable xi according to their respective frequency distribution. Thus, after a sufficiently large number of iterations, there will be a set of values representative of the variable y, from which the frequency distribution F can be defined.

No método da presente invenção a simulação de Monte Carlo foi utilizada para caracterização do comportamento da vazão de produção de óleo de cada poço em que há interesse de acompanhamento, em função da variação de seus parâmetros operacionais.In the method of the present invention, Monte Carlo simulation was used to characterize the behavior of the oil production flow of each well in which there is an interest in monitoring, depending on the variation of its operational parameters.

Como foi dito anteriormente, na maioria dos sistemas de produção de petróleo, a vazão de produção de um poço não é medida continuamente. Esta vazão é estimada por cálculos realizados por softwares que simulam a operaçãoAs previously stated, in most oil production systems, the production flow from a well is not continuously measured. This flow is estimated by calculations performed by software that simulate the operation

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6/10 dos poços de petróleo. Estes softwares, denominados genericamente de simuladores de fluxo (2) multifásico, recebem como entrada os parâmetros operacionais do poço, e fornecem como resultado a vazão de produção correspondente.6/10 of the oil wells. These softwares, generically called multiphase flow simulators (2), receive the operational parameters of the well as input, and provide the corresponding production flow as a result.

De fato, nesses sistemas, o único momento em que se pode medir a vazão de um poço é durante um procedimento rotineiro denominado Teste de Produção (TP) (1), em que a produção do poço é desviada temporariamente para um elemento do sistema no qual a vazão pode ser medida. Durante esse período, os parâmetros operacionais (20) do poço também são medidos e registrados. Esses valores (vazão e parâmetros de operação) (20), que representam uma condição real de operação, são usados para calibrar o simulador de fluxo (2), a fim que este melhor represente o comportamento do poço para distintas condições de operação. Os parâmetros operacionais (20) medidos e registrados incluem dados do reservatório, como índice de produtividade e pressão estática, e aqueles diretamente ligados à produção, tais como: a pressão na superfície, a vazão de gás de injeção (gas lift), a relação gás/óleo (RGO) e o percentual de água e sedimentos (BSW).In fact, in these systems, the only time when the flow of a well can be measured is during a routine procedure called Production Test (TP) (1), in which the production of the well is temporarily diverted to a system element in the which the flow can be measured. During this period, the operational parameters (20) of the well are also measured and recorded. These values (flow and operating parameters) (20), which represent a real operating condition, are used to calibrate the flow simulator (2), so that it better represents the well's behavior for different operating conditions. Operational parameters (20) measured and recorded include reservoir data, such as productivity index and static pressure, and those directly linked to production, such as: surface pressure, injection gas flow (gas lift), ratio gas / oil (RGO) and the percentage of water and sediment (BSW).

Assim, conhecidos os parâmetros operacionais (20) correntes, é possível estimar a vazão de produção corrente alimentando esses dados em um simulador de fluxo (2) previamente calibrado. O simulador (2) permite que os valores obtidos em cada cálculo sejam armazenados sob a forma de uma Tabela VFP (Vertical Flow Performance) (3), por meio da qual pode-se relacionar possíveis vazões de óleo e pressões de fundo do poço com conjuntos prédefinidos de parâmetros operacionais (20). Essa Tabela (3) possui geralmente um formato padronizado para que possa ser acessada eletronicamente.Thus, once the current operational parameters (20) are known, it is possible to estimate the current production flow by feeding these data into a flow simulator (2) previously calibrated. The simulator (2) allows the values obtained in each calculation to be stored in the form of a VFP Table (Vertical Flow Performance) (3), through which it is possible to relate possible oil flows and bottom pressures with predefined sets of operational parameters (20). This Table (3) generally has a standardized format so that it can be accessed electronically.

Devido ao comportamento não determinístico desses parâmetros operacionais (20), a vazão de produção pode ser representada por uma distribuição de frequência (4). Pode-se então comparar a vazão estimada a partir dos parâmetros operacionais (20) correntes com esta distribuição de frequênciaDue to the non-deterministic behavior of these operational parameters (20), the production flow can be represented by a frequency distribution (4). It is then possible to compare the estimated flow from the current operating parameters (20) with this frequency distribution

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7/10 (4), a fim de estabelecer um critério (7) para avaliar se essa vazão estimada é admissível para aquela situação especifica.7/10 (4), in order to establish a criterion (7) to assess whether this estimated flow is admissible for that specific situation.

Contudo, para determinar a distribuição de frequência da vazão (4), seria necessário executar o simulador de fluxo (2) sucessivas vezes. Em cada execução, os valores de entrada das variáveis de poço e de reservatório seriam determinados aleatoriamente (30) dentro de suas respectivas distribuições de frequência (4), e o valor da vazão encontrada seria armazenado para posterior levantamento da sua distribuição (4). Esse processo é bastante demorado, já que cada execução do simulador de fluxo (2) exigiria a entrada dos dados manualmente. É evidente que para um número grande de simulações esse procedimento torna-se inviável.However, to determine the flow frequency distribution (4), it would be necessary to run the flow simulator (2) successively. In each run, the input values for the well and reservoir variables would be determined randomly (30) within their respective frequency distributions (4), and the flow value found would be stored for later survey of their distribution (4). This process is quite time-consuming, since each execution of the flow simulator (2) would require data entry manually. It is evident that for a large number of simulations this procedure is not feasible.

Para contornar essa dificuldade, lança-se mão de um recurso disponível nos simuladores de fluxo, que é a geração de uma matriz de valores de pressão de fundo do poço. Sabe-se que, num sistema, para o escoamento a uma determinada vazão, há uma pressão de fundo requerida associada. Esta matriz combina, para um conjunto de vazões pré-definidas, as pressões de fundo do poço em função da variação dos demais parâmetros.To overcome this difficulty, a resource available in the flow simulators is used, which is the generation of a matrix of bottom pressure values. It is known that, in a system, for the flow at a given flow, there is a required bottom pressure associated. This matrix combines, for a set of pre-defined flows, the bottom pressures of the well as a function of the variation of the other parameters.

Assim, como é possível observar, para m combinações de k parâmetros têm-se n vazões correspondentes, que resulta uma matriz de m versus n valores de pressão de fundo. Então, para a determinação da vazão associada a determinado estado, basta buscar na matriz gerada qual a vazão e pressão de fundo que simultaneamente compõe esse estado e atendem ao modelo matemático de reservatório. Entretanto, dificilmente esses valores são encontrados diretamente na matriz obtida, o que leva à necessidade de inúmeras interpolações algébricas entre os possíveis valores que melhor satisfazem à questão.Thus, as can be seen, for m combinations of k parameters, there are n corresponding flows, which results in a matrix of m versus n bottom pressure values. Then, to determine the flow associated with a given state, just search the generated matrix for the flow and bottom pressure that simultaneously make up that state and meet the reservoir mathematical model. However, these values are hardly found directly in the obtained matrix, which leads to the need for numerous algebraic interpolations among the possible values that best satisfy the question.

Para eliminar a necessidade destas interpolações algébricas, aplica-se a simulação de Monte Carlo (40), de forma a gerar aleatoriamente (30) valores de parâmetros de poço e reservatório, dentro de suas respectivas distribuições de frequência.To eliminate the need for these algebraic interpolations, Monte Carlo simulation (40) is applied, in order to randomly generate (30) values of well and reservoir parameters, within their respective frequency distributions.

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A cada combinação gerada aleatoriamente, obtemos uma pressão de fundo e vazão correspondente. Assim, para um conjunto de m combinações, teremos um conjunto de n vazões. A distribuição de frequência da vazão (4) é levantada a partir desse conjunto e pode ser lançada em gráfico.For each randomly generated combination, we obtain a corresponding bottom pressure and flow. Thus, for a set of m combinations, we will have a set of n flows. The flow frequency distribution (4) is raised from this set and can be plotted on a graph.

Conhecendo-se os parâmetros operacionais (20) correntes de um poço, podemos calcular sua vazão (5) estimada, usando o mesmo procedimento acima descrito, porém usando dados obtidos no estudo do reservatório, a saber: o índice de produtividade (IP) e a pressão estática do reservatório (Pe). Comparando os dois gráficos obtidos, identifica-se a vazão (6) corrente no contexto da distribuição de frequência (4) da pressão do poço (Figura 3). Com base nesse exame, é possível avaliar se esta vazão é admissível e estabelecer o ponto ideal para operação, ou seja, se os valores não estão nos extremos da distribuição (4). Sendo admissível, assume-se que o modelo de comportamento estabelecido está adequado (8). Caso contrário (9) é necessário verificar que parâmetros operacionais (20) estariam promovendo essa alteração e levando o valor da vazão para essa condição identificada. Nesse momento aplica-se o Controle Estatístico de Processos (CEP) (50). Como cada parâmetro operacional (20) tem o seu controle configurado e atualizado para eventuais desvios, é possível verificar quais variáveis são responsáveis por essa condição da vazão. Considera-se aceitável uma variação de aproximadamente três vezes o desvio padrão (11), para maior ou para menor.Knowing the current operational parameters (20) of a well, we can calculate its estimated flow (5), using the same procedure described above, but using data obtained in the study of the reservoir, namely: the productivity index (IP) and the static pressure of the reservoir (Pe). Comparing the two graphs obtained, the current flow (6) is identified in the context of the frequency distribution (4) of the well pressure (Figure 3). Based on this examination, it is possible to assess whether this flow is permissible and establish the ideal point for operation, that is, if the values are not at the ends of the distribution (4). Being admissible, it is assumed that the established behavior model is adequate (8). Otherwise (9) it is necessary to verify which operational parameters (20) would be promoting this change and taking the flow value to this identified condition. At that time, the Statistical Process Control (CEP) (50) is applied. As each operational parameter (20) has its control configured and updated for any deviations, it is possible to verify which variables are responsible for this flow condition. A variation of approximately three times the standard deviation (11) is considered acceptable, either higher or lower.

A aquisição dos parâmetros e os cálculos relevantes são efetuados por um programa de computador (software) dedicado. O programa permite a geração e visualização de alarmes, caso sejam identificados desvios dos valores esperados para os parâmetros de interesse relacionados à produção de óleo.The acquisition of the parameters and the relevant calculations are carried out by a dedicated computer program (software). The program allows the generation and visualization of alarms, in case deviations from the expected values are identified for the parameters of interest related to oil production.

O CEP (50) permite identificar alterações de curto prazo nos parâmetros operacionais (20). Porém, nota-se que o comportamento dos parâmetros dos poços de petróleo muda, em médio prazo, como exemplo podem ser citados: o índice de produtividade e a pressão do reservatório. Por esta razão, é necessário atualizar periodicamente a modelagem dos poços no simulador de fluxo (2).CEP (50) allows the identification of short-term changes in operational parameters (20). However, it should be noted that the behavior of oil well parameters changes, in the medium term, as an example can be mentioned: the productivity index and the reservoir pressure. For this reason, it is necessary to periodically update the modeling of the wells in the flow simulator (2).

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Uma vez identificado que nenhum dos parâmetros (20) foi responsável pela mudança de comportamento do poço, conclui-se que o modelo utilizado não mais reflete a realidade. Será preciso adotar um novo modelo que seja adequado à situação atual. Para tanto, isto demanda a realização de novos Testes de Produção (TP) (1).Once it was identified that none of the parameters (20) was responsible for changing the well's behavior, it is concluded that the model used no longer reflects reality. It will be necessary to adopt a new model that is appropriate to the current situation. For this, this requires the performance of new Production Tests (TP) (1).

A Figura 4 ilustra as alterações sofridas por uma variável ao longo de certo período de tempo, no caso o percentual de água e sedimentos (BSW) de um poço qualquer.Figure 4 illustrates the changes suffered by a variable over a certain period of time, in this case the percentage of water and sediments (BSW) of any well.

A análise do CEP (50), juntamente com a SMC (40), permite identificar os momentos apropriados para a realização desses Testes de Produção (1). que caracteriza a necessidade de realização de um Teste de Produção (1) é a ocorrência simultânea de três fatores:The analysis of the CEP (50), together with the SMC (40), allows identifying the appropriate moments for carrying out these Production Tests (1). that characterizes the need to carry out a Production Test (1) is the simultaneous occurrence of three factors:

- ausência de causas externas;- absence of external causes;

- vazão calculada para o poço localizada nos extremos da distribuição de frequência; e- flow calculated for the well located at the ends of the frequency distribution; and

- parâmetros operacionais (20) fora das suas respectivas faixas de variação natural (9).- operational parameters (20) outside their respective ranges of natural variation (9).

O TP (1) tem duas finalidades: trazer informações para corrigir o modelo do simulador de fluxo (2), com consequente revisão das Tabelas para o SMC (40); e, revisar as faixas de variação dos parâmetros operacionais (20) no CEP (50).TP (1) has two purposes: to bring information to correct the flow simulator model (2), with a consequent revision of the Tables for the SMC (40); and, review the ranges of variation of the operational parameters (20) in the CEP (50).

Resumidamente, conforme mostrado no fluxograma da Figura 5, o método para monitoramento da produção de um conjunto de poços de petróleo, objeto da presente invenção, compreende as seguintes etapas:Briefly, as shown in the flowchart of Figure 5, the method for monitoring the production of a set of oil wells, object of the present invention, comprises the following steps:

- efetuar um teste de produção (1) em um poço ou conjunto de poços, para obter os parâmetros operacionais (20) do poço, tais como, pressões (a montante ou na superfície), temperaturas, RGO, BSW, vazão de injeção de gás, índice de produtividade, pressão estática do reservatório, entre outros;- perform a production test (1) on a well or set of wells, to obtain the operational parameters (20) of the well, such as pressures (upstream or on the surface), temperatures, RGO, BSW, injection flow of gas, productivity index, static reservoir pressure, among others;

- proceder à modelagem do poço empregando um simulador de fluxo (2);- proceed to modeling the well using a flow simulator (2);

Petição 870190106314, de 21/10/2019, pág. 33/37Petition 870190106314, of 10/21/2019, p. 33/37

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- gerar uma matriz, empregando um simulador de fluxo (2), correlacionando um conjunto de valores pré-definidos de vazões com um conjunto de pressões de fundo de poço que lhes são correspondentes, em função dos parâmetros operacionais (20) obtidos no teste de produção (1);- generate a matrix, using a flow simulator (2), correlating a set of pre-defined flow values with a set of downhole pressures that correspond to them, depending on the operational parameters (20) obtained in the production (1);

- levantar a faixa de valores esperada para um dado parâmetro selecionado, e comparar o seu valor calculado ou obtido em campo a partir de testes de produção (1), com a faixa de valores esperada, gerando sua curva de distribuição de frequência (4);- raise the expected range of values for a given selected parameter, and compare its value calculated or obtained in the field from production tests (1), with the expected range of values, generating its frequency distribution curve (4) ;

- verificar, empregando software dedicado, se o comportamento do poço é o esperado e se ocorre alguma anomalia (7) em sua operação, empregando, se necessário, interpolações para encontrar o valor corrente;- check, using dedicated software, if the well's behavior is as expected and if an anomaly (7) occurs in its operation, using, if necessary, interpolations to find the current value;

- efetuar as possíveis correções (10) dos parâmetros operacionais (20) em não conformidade; ou- make possible corrections (10) of the operational parameters (20) in non-compliance; or

- atualizar o modelo do simulador de fluxo (2), se for o caso.- update the flow simulator model (2), if applicable.

Torna-se evidente para um especialista na matéria o potencial de aplicação da ferramenta que aqui foi descrita. Portanto, quaisquer adequações a situações especificas com base nos conceitos apresentados estarão cobertas pelo escopo da presente invençãoIt becomes evident to a person skilled in the art the potential for application of the tool described here. Therefore, any adjustments to specific situations based on the concepts presented will be covered by the scope of the present invention.

Claims

1- STATISTICAL MONITORING METHOD OF THE PRODUCTION OF AN OIL WELL, characterized by comprising the following steps:

- perform a production test (1) on a well or set of wells, to obtain the operational parameters (20) of the well, such as pressures (upstream or on the surface), temperatures, RGO, BSW, injection flow of gas, productivity index, static reservoir pressure, among others;

- proceed to modeling the well using a flow simulator (2);

- generate a matrix, using a flow simulator (2), correlating a set of pre-defined flow values with a set of downhole pressures that correspond to them, depending on the operational parameters (20) obtained in the production;

- raise the expected range of values for a given selected parameter, and compare its value calculated or obtained in the field from production tests (1), with the expected range of values, generating its frequency distribution curve (4) ;

- check, using dedicated software, if the well's behavior is as expected and if an anomaly (7) occurs in its operation, using, if necessary, interpolations to find the current value;

- make possible corrections (10) of the operational parameters (20) in non-compliance; or

- update the flow simulator model (2), if applicable.

2- STATISTICAL MONITORING METHOD OF THE PRODUCTION OF AN OIL WELL, according to claim 1, characterized by the survey of the frequency distribution (4) of a given parameter and the characterization of the behavior of the production flow of

Petition 870190106314, of 10/21/2019, p. 35/37

2/2 oil from each well can be obtained through Monte Carlo Simulation (SMC) (40).

3- STATISTICAL MONITORING METHOD FOR THE PRODUCTION OF AN OIL WELL, according to claim 1, characterized by identifying deviations in the production process by applying the Statistical Process Control (CEP) (50).

4- METHOD OF STATISTICAL MONITORING OF THE PRODUCTION OF AN OIL WELL, according to claim 1, characterized by a dedicated computer program (software) to effect the acquisition of the relevant parameters and calculations, combined with the use of the simulators, to originate a matrix that allows raising the expected range of values for a given selected parameter.

5- STATISTICAL MONITORING METHOD OF THE PRODUCTION OF AN OIL WELL, according to claim 4, characterized in that the computer program generates alarms, if deviations from the expected values of the parameters of interest related to oil production are identified.

6- STATISTICAL MONITORING METHOD OF THE PRODUCTION OF AN OIL WELL, according to claim 1, characterized by monitoring the wells in real time.