Modelagem geomecânica para reativação de falhas geológicas em reservatórios de águas profundas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Elias Enes de
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/7084
Resumo: Cada vez mais tem sido comum a exploração e desenvolvimento de campos de produção de petróleo e gás em reservatórios de águas profundas e ultra-profundas. Esses reservatórios apresentam, na maioria das vezes, uma estrutura complexa, com associações de falhas e fraturas, que podem atuar como selantes ou estar hidraulicamente ativas. As falhas geológicas podem significar um risco à recuperação primária e secundária de óleo e gás porque elas estão submetidas a um estado de tensão passível de ser alterado com a produção e, caso reativadas, podem comprometer as operações no campo de petróleo e oferecer riscos de danos irrecuperáveis ao meio ambiente. Em campos de águas profundas e ultra-profundas existe uma grande preocupação com tais falhas e fraturas devido à pequena quantidade de dados que são adquiridos ao longo do tempo, dado o pequeno número de poços que são perfurados para melhor entender a formação rochosa. No presente trabalho, é apresentada uma revisão bibliográfica acerca da aplicação de modelos geomecânicos e foi construído um MEM (Mechanical Earth Models) em três dimensões para se entender o comportamento das falhas em reservatórios típicos de águas profundas em situação de produção ou de injeção de fluidos e, assim, estabelecer limites para que não haja reativação das mesmas. Adicionalmente, são comparados os modelos numéricos com os analíticos na busca de similaridades. Dessa forma, este trabalho visa mostrar como um modelo geomecânico pode facilitar o processo de gerenciamento de reservatórios para que tais não sejam comprometidos pela reativação de falhas e, ao final, quais melhorias devem ser implementadas nesses modelos para se ter uma análise mais robusta sobre a probabilidade de reativação
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