instituto colombiano del petrÓleo

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


UNA HERRAMIENTA PARA LA INDUSTRIA

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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.


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



6

6

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



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


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


SCREENING TÉCNICO BINARIO

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10SOFTWARE PARA SELECCIÓN Y DISEÑO DE MÉTODOS DE RECOBRO MEJORADO MEDIANTE ANALOGÍA Y SCREENING 2010



Screening


Benchmarking

Analogías

Tiene en cuenta el estudio de proyectos implementados en campo

Permiten complementar el análisis realizado por medio de

screening


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.


ANALOGÍAS

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Modelo analógico


ANALOGÍAS

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Screening


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.


METODOLOGÍA BENCHMARKING

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Screening


Benchmarking

Analogías

Métodos predicción de inyección de vapor

Métodos predicción de inyección de agua


MÉTODOS DE PREDICCIÓN ANALÍTICOS

18

Campo ICP


CASO DE APLICACIÓN

19


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


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


CASO DE APLICACIÓN

23

Puntaje

24

CASO DE APLICACIÓN


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


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


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.


CONCLUSIONES

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BIBLIOGRAFÍA


•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.


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.


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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