INSTITUTO COLOMBIANO DEL PETRÓLEO HERRAMIENTA SOFTWARE PARA SELECCIÓN Y DISEÑO DE MÉTODOS DE RECOBRO MEJORADO Martha Trujillo Rubén Castro Gustavo Maya Diana Mercado Jorge Eduardo Sandoval Ana Maria Jiménez
Jan 06, 2016
INSTITUTO COLOMBIANO DEL PETRÓLEO
HERRAMIENTA SOFTWARE PARA SELECCIÓN Y DISEÑO DEMÉTODOS DE RECOBRO MEJORADO
Martha TrujilloRubén CastroGustavo MayaDiana MercadoJorge Eduardo SandovalAna Maria JiménezYorleth Reyes
SOFTWARE PARA SELECCIÓN Y DISEÑO DE MÉTODOS DE RECOBRO MEJORADO MEDIANTE ANALOGÍA Y SCREENING 2010
AGENDA
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ReservasCampos existentes
Herramienta
PronósticosÉxito
SOFTWARE PARA SELECCIÓN Y DISEÑO DE MÉTODOS DE RECOBRO MEJORADO MEDIANTE ANALOGÍA Y SCREENING 2010
UNA HERRAMIENTA PARA LA INDUSTRIA
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SOFTWARE PARA SELECCIÓN Y DISEÑO DE MÉTODOS DE RECOBRO MEJORADO MEDIANTE ANALOGÍA Y SCREENING 2010
ANTECEDENTES
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Ejecuta criterios de screening de 18 métodos EOR (basado en el software Screening 2.0), y permite la obtención de los campos más análogos apoyados en la base de datos de aproximadamente 1000 campos. También aplica la metodología Benchmarking desarrollada por Perez et al (2001) y por último realiza un estimativo del comportamiento de los procesos de inyección de agua y vapor.
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HERRAMIENTA SOFTWARE
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Pozo inyectorAlmacenamiento Pozo
productor
•Inyección de agua•Inyección de gas (pobre y rico)•Inyección de Nitrógeno•Inyección de CO2 (miscible e inmiscible)•Inyección de polímeros, surfactantes•Inyección de vapor (continua y cíclica)•CHOPS•WAG•VAPEX•WET VAPEX•SAGD•Combustión in situ•Calentamiento electromagnético•Inyección de agua a altas relaciones de movilidad FUENTE: http://yacimientos-de gas.blogspot.com/2009_04_01_archive.html
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HERRAMIENTA SOFTWARE
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La herramienta permite:
• Identificar las tecnologías de recuperación mejorada de petróleo con mayor potencial de aplicación en campos de estudio.
• Identificar los proyectos EOR en campos análogos a aquel que se encuentra en estudio.
• Determinar la probabilidad de éxito de aplicación de un método de recobro específico y hacer predicciones analíticas.
El software integra
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Herramienta Software
Screening
Modelos de predicción
Benchmarking
Analogías
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HERRAMIENTA SOFTWARE
Los criterios de selección son la herramienta mas común, rápida y fácil de usar para determinar si un campo se convierte en un buen candidato para la aplicación de un proceso de recuperación mejorada.
La técnica se basa en la comparación de ciertas propiedades específicas del yacimiento y de los fluidos del campo bajo estudio, con los criterios propuestos por diversos autores a través del tiempo.
PROPIEDADES ANALIZADAS
Porosidad
Permeabilidad
Viscosidad
Gravedad API
Saturación de aceite
Espesor
Profundidad
Temperatura del yacimiento
Presión
Litología
AUTORES
Lewin Leonard
Farouq Ali Pri Canadá
Taber Ganesh Thakur
Seright William Cobb
NPC Dusseult
Mc Ree Singhal
Iyoho Geffen
Stalkup Chu
SSI Poett-Man
E. C Donaldson
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SCREENING TÉCNICO BINARIO
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(c) Taber-Seright Vs Campo A
(a) Vs (b)Viscosidad, cp 1Gravedad, °API 1Saturación de aceite actual, % 1Espesor, ft 1Permeabilidad, md 0,6666Porosidad, %Profundidad, ft 1Presión, psia 1Litología
0,9524
(b)TABER-SERIGHT
(1997)Viscosidad, cp <100000Gravedad, °API 8-25Saturación de aceite actual, % >40Espesor, ft >20Permeabilidad, md >200Porosidad, % NEProfundidad, ft <5000Presión, psia NCLitología NE
(a)Viscosidad, cp 600Gravedad, °API 12Saturación de aceite actual, % 55Espesor, ft 100Permeabilidad, md 150-300Porosidad, % 28-32Profundidad, ft 2900-3200Presión, psia 500Litología Arenisca
PROPIEDADES DEL YACIMIENTO Y DE LOS FLUIDOS DEL CAMPO BAJO ESTUDIO (CAMPO
A)
CRITERIOS DE SCREENING PARA INYECCIÓN CONTINUA DE VAPOR
Vs
Asignación de puntaje
PUNTAJE PARA CADA PROPIEDAD
PUNTAJE DEL MÉTODO
PUNTAJE DEL AUTOR
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SCREENING TÉCNICO BINARIO
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HERRAMIENTA SOFTWARE
Herramienta Software
Screening
Modelos de predicción
Benchmarking
Analogías
Tiene en cuenta el estudio de proyectos implementados en campo
Permiten complementar el análisis realizado por medio de
screening
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ANALOGÍAS
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Las analogías se basan en un modelo analógico que permite identificar a partir de una base de datos de aprox. 1000 proyectos de aplicación de métodos de recobro mejorado, si una tecnología específica EOR podrá ser implementada en un campo de estudio, dependiendo de las propiedades de roca y fluido similares.
Base de datos analógicaContiene aproximadamente 1000 proyectos de aplicación de métodos EOR como: inyección de agua, vapor (cíclica y continua), WAG, combustión in situ, surfactantes, polímeros, micelares.
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ANALOGÍAS
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Modelo analógico
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ANALOGÍAS
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14SOFTWARE PARA SELECCIÓN Y DISEÑO DE MÉTODOS DE RECOBRO MEJORADO MEDIANTE ANALOGÍA Y SCREENING 2010
HERRAMIENTA SOFTWARE
Herramienta Software
Screening
Modelos de predicción
Benchmarking
Analogías
•Metodología desarrollada por Pérez, Gamboa, Ovalles y Manrique para LMOSF (Inyección de vapor en crudos livianos/medios).
•En esta herramienta se aplica esta metodología a los métodos de recobro: inyección de agua, vapor (ciclica y continua), WAG, combustión in situ, surfactantes, polímeros, micelares.
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METODOLOGÍA BENCHMARKING
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17SOFTWARE PARA SELECCIÓN Y DISEÑO DE MÉTODOS DE RECOBRO MEJORADO MEDIANTE ANALOGÍA Y SCREENING 2010
HERRAMIENTA SOFTWARE
Herramienta Software
Screening
Modelos de predicción
Benchmarking
Analogías
Métodos predicción de inyección de vapor
Métodos predicción de inyección de agua
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MÉTODOS DE PREDICCIÓN ANALÍTICOS
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Campo ICP
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CASO DE APLICACIÓN
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20SOFTWARE PARA SELECCIÓN Y DISEÑO DE MÉTODOS DE RECOBRO MEJORADO MEDIANTE ANALOGÍA Y SCREENING 2010
ICP
CASO DE APLICACIÓN
Metodología
El análisis screening para el campo ICP dio como resultado 4 métodos de
recobro con potencial de aplicación.
MÉTODO DE RECOBRO PUNTAJE
Cold Heavy Oil Production with Sand -CHOPS
0.533
VAPEX 0.600
VAPEX Hibrido 0.500
Inyección cíclica de vapor 0.889
Inyección continua de vapor 0.921
SAGD 0
Combustión in-situ 0.891
Calentamiento electromagnético 0.500
Análisis de los resultados por la técnica de screening binario
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CASO DE APLICACIÓN
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CASO DE APLICACIÓN
Metodología
Metodología
Evaluación de las analogías con campos sometidos a inyección continua de vapor
Analogías
Resultado de las analogías en el campo ICP
65 70 75 80 85
Coalinga (Fm.Temblor)
San Ardo (Fm.Aurignac)
Midway (Fm.Potter)
Midway (Fm.Spellacy)
Midway-Sunset (Fm.Monarch)
Placerita (Fm.Lower Kraft)
Midway-Sunset (Fm.Marvic)
Guapo (Fm.Cruse E & F)
Tia Juana (Fm.Lagunillas Inferior)
Fazenda Alegre (Fm.Urucutuca)
72.09
73.68
75.36
76.1
77.67
77.77
79.46
79.89
80.68
81.99
Score
Fie
ld
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CASO DE APLICACIÓN
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Puntaje
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CASO DE APLICACIÓN
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Metodología
Campo Operador PaísFecha de
inicio
Área,
Acres
No. Pozos
prod.
No. Pozos
iny.
Zona
productiva
Método
prod.
anterior
Madurez
del
proyecto
Prod.
Total, B/D
Prod.
Mejorada,
B/D
Evaluación
del
proyecto
Midway Chevron USA 1970 1200 711 69 Spellacy Prim. HF 9400 9400 Exitoso
Midway-
SunsetAera Energy USA 1988 68 75 22 Marvic SS HF 1151 1138 Exitoso
Midway Chevron USA 1964 1214 2039 225 Potter C HF 21000 21000 Exitoso
Coalinga Aera Energy USA 1965 540 392 84 Temblor Prim. HF 5394 5394 Exitoso
Midway-
SunsetAera Energy USA 1984 15 5 _
Sub
LakeviewPrim. NC 15 5 Exitoso
Tía Juana PDVSA E&P Venezuela 1970 1692 25 _Lagunillas
Inferior_ HF 5916 3815 Exitoso
Placerita Berry USA 1987 120 50 58 Lower Kraft Prim./c íc lica HF 3000 2700 Exitoso
Fazenda
AlegrePetrobras Brazil 2001 1255 59 _ Urucutuca Prim. HF 9500 9500 Exitoso
Guapo Petrotrin Trinidad 1976 400 80 12 Cruse E & F Cíc lica HF 792 792 Exitoso
Coalinga Aera Energy USA 1987 290 85 21 Etchegoin Prim. HF 1384 1384 Exitoso
San Ardo Aera Energy USA 1968 125 28 _ Aurignac SS NC 304 304 Exitoso
Campo Operador PaísFecha de
inicio
Área,
Acres
No. Pozos
prod.
No. Pozos
iny.
Zona
productiva
Método
prod.
anterior
Madurez
del
proyecto
Prod.
Total, B/D
Prod.
Mejorada,
B/D
Evaluación
del
proyecto
Midway Chevron USA 1970 1200 711 69 Spellacy Prim. HF 9400 9400 Exitoso
Midway-
SunsetAera Energy USA 1988 68 75 22 Marvic SS HF 1151 1138 Exitoso
Midway Chevron USA 1964 1214 2039 225 Potter C HF 21000 21000 Exitoso
Coalinga Aera Energy USA 1965 540 392 84 Temblor Prim. HF 5394 5394 Exitoso
Midway-
SunsetAera Energy USA 1984 15 5 _
Sub
LakeviewPrim. NC 15 5 Exitoso
Tía Juana PDVSA E&P Venezuela 1970 1692 25 _Lagunillas
Inferior_ HF 5916 3815 Exitoso
Placerita Berry USA 1987 120 50 58 Lower Kraft Prim./c íc lica HF 3000 2700 Exitoso
Fazenda
AlegrePetrobras Brazil 2001 1255 59 _ Urucutuca Prim. HF 9500 9500 Exitoso
Guapo Petrotrin Trinidad 1976 400 80 12 Cruse E & F Cíc lica HF 792 792 Exitoso
Coalinga Aera Energy USA 1987 290 85 21 Etchegoin Prim. HF 1384 1384 Exitoso
San Ardo Aera Energy USA 1968 125 28 _ Aurignac SS NC 304 304 Exitoso
Características del proceso de inyección continua de vapor en los campos análogos
Metodología
BenchmarkingDeterminar la probabilidad de éxito o fracaso de la aplicación de un proceso de inyección continua de vapor en el campo ICP
Ponderación de las variables a evaluar según la metodología benchmarking para la inyección
continua de vaporPuntaje obtenido por cada propiedad para el campo
bajo estudio
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CASO DE APLICACIÓN
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Metodología
PredicciónEl campo ICP candidato al proceso de inyección de vapor se le aplicó el método de predicción de Marx-Langenheim
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CASO DE APLICACIÓN
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La metodología propuesta permite identificar de manera simple, rápida y a bajo costo, los métodos de recobro mejorado más apropiados para aplicarlos en algún tipo de yacimiento.
El uso integrado de screening, analogías y benchmarking, ofrece una perspectiva aproximada del método de recobro con mayor potencial de aplicación en un campo/yacimiento cuando este posee poca información.
La metodología propuesta es una herramienta útil que ayuda al ingeniero en la toma de decisiones, sin embargo, la herramienta más importante es el criterio y conocimiento técnico del ingeniero acerca de su campo y de los diferentes métodos de recobro mejorado del petróleo.
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CONCLUSIONES
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BIBLIOGRAFÍA
SOFTWARE PARA SELECCIÓN Y DISEÑO DE MÉTODOS DE RECOBRO MEJORADO MEDIANTE ANALOGÍA Y SCREENING 2010
•TRUJILLO, M., MERCADO, D., MAYA, F., CASTRO, R. Selection Methodology for Screening Evaluation of Enhanced Oil Recovery Methods. SPE 139222.
•PEREZ-PEREZ, Alfredo et al. Benchmarking of steamflood field projects in light/medium crude oils. SPE 72137. 2001.
•MERCADO, Diana et al. Screening de los Métodos de Recobro para los Campos de Crudo Pesado Colombianos. ECOPTEROL-ICP. 2009.
•ALVARADO, Vladimir y MANRIQUE, Eduardo. Enhanced oil recovery. Field planning and development strategies. 2010.
•TRUJILLO, Marta et al. Screening de los métodos de recobro mejorado para los campos colombianos con OOIP > 500 MMBO y aceite remanente > 200 MMBO. ECOPTEROL-ICP. 2009.
•MANRIQUE, Eduardo y WRIGHT, Jhon. Screening Methods Help Operators Identify Viable EOR Opportunities. The American Oil and Gas Reporter. 2006.
•TABER, J.J., MARTIN, F.D. y SERIGHT, R.S. EOR screening criteria revisited-Part 2: Applications and impact of oil prices. SPE 39234. 1997.
•JIMENEZ, Ana María. Análisis e Interpretación de Yacimientos Sometidos a Inyección de Químicos (Surfactantes, Polímeros y Miscelares) Mediante Analogías. UIS, 2009.
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BIBLIOGRAFÍA
•BOBERG, Thomas. Thermal methods of oil recovery. A Exxon monograph. ISBN 0-471-63300-3. USA. 1988.
•DINGLEY, A.J. The combustion recovery process principles and practices. SPE 1322. 1965.
•DUSSEULT, Maurice. SPE handbook: Chapter 5. Cold Heavy-Oil Production With Sand. 2006.
•FANCHI J.R. Feasibility of reservoir heating by electromagnetic irradiation. SPE 20483. 1990.
•GREEN, Don W y WILLHITE, G. Paul. Enhanced oil recovery. Richardson, TX: Society of petroleum engineers. ISBN 1-55563-077-4.
•ISLAM, M.R; CHAKMA, A y ALI, S.M. Farouq. State of the art of in-situ combustion modeling and operations. SPE 18755. 1989.
•JAMES, Lesley et al. VAPEX, Warm VAPEX and hybrid VAPEX- The state of enhanced oil recovery for in situ heavy oils in Canada. JCPT Volumen 47. N°4 .Abril de 2008.
•Alberta Research Council. SelectEORTM, Version 1.0. Fast Methods for Evaluating the Enhanced Oil Recovery Potential of Petroleum Reservoirs. User Guide. June 2009.
•Petroleum Solutions EORgui, EOR Screening Analysis Graphical User Interface. User Manual, 2010.
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AGRADECIMIENTOS
Expresamos nuestra gratitud a Eduardo Manrique, PhD (Ingeniero de yacimientos de Tiorco), Claudia Soto (ECOPETROL S.A.), Hector Hugo Pérez (ECOPETROL S.A.), quienes aportaron con sus recomendaciones en este estudio y a Andrea Paola Sanchez (Ingeniera de sistemas) en la elaboración del software.
También queremos agradecer a ECOPETROL S.A. por permitir la publicación de estos resultados, por su generoso soporte y motivación a través de este proyecto.
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GRACIAS
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