Marcio Augusto Sampaio Pinto.

The goal of this proposal is to create a novel methodology using the parameterization techniques for large-scale carbonate reservoirs. One promising application is in the use of advanced data augmentation techniques specifically designed for GANs. One of the primary challenges of using GANs for large-scale reservoir is the significant dataset size required to train larger network structures. By implementing effective data augmentation techniques tailored to reservoir problems, we may bridge this gap and make the application of 3D-GANs more practical. In this way, this research will assess the effectiveness of these innovative techniques and develop a suite of robust algorithms as part of the deliverables. Furthermore, this project also presents opportunities for the development of additional parameterization techniques. As part of the research plan, we will apply these methodologies and evaluate their performance using the UNISIM-III benchmark, which is a large-scale carbonate reservoir model containing karst trends.

To overcome the difficulties found in the literature, this research is proposing to perform the feature extraction of reservoir characteristics using the approach called transfer learning with fine-tuning. The resulting feature vector will be provided to the GAN network. Firstly, the 2D version will be used and then we will test with the 3D version. This will be done to preserve the vertical correlations of the reservoir. By employing GAN, we expect that the generated latent space meets the criteria of continuity and monotonicity. These characteristics are identified as essential for history matching through ESMDA. In this way, we hope that in the end, we will not only have generated more realistic images but also an appropriate matching in the carbonate reservoir production curves, making automatic data assimilation possible.

A abordagem mais avançada para realizar assimilação de dados em reservatórios de petróleo é baseada em métodos de conjunto, principalmente utilizando o Conjunto Suavizado com Múltiplas Assimilações de Dados (do inglês, Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation). Como esses métodos estimam as covariâncias através do conjunto de modelos utilizado, uma das principais desvantagens dessa abordagem ocorre devido ao tamanho limitado do conjunto usado para representar as incertezas, o que resulta em correlações espúrias. A técnica preferida para mitigar o efeito dessas correlações espúrias causadas pelo tamanho limitado do conjunto é a localização do ganho de Kalman baseada na distância. Nesse tipo de método, a matriz de localização usada para realizar a atenuação (localização) é construída com base em alguma relação física entre cada parâmetro e os dados. No entanto, essa abordagem apresenta alguns desafios, como a inviabilidade de sua aplicação em parâmetros não físicos e a de definir corretamente a área de influência na atualização. Embora alguns métodos recentes tenham sido desenvolvidos para superar essa limitação, sua aplicação em reservatórios realistas de grande escala ainda não está bem estabelecida. Há também o fato de que os dados a serem assimilados possuem um nível de confiança que não são especificados corretamente, informações redundantes e correlacionados no tempo, o que deteriora a qualidade da atualização do ESMDA. Nesse sentido, este projeto tem como objetivo superar essas lacunas, ao propor o desenvolvimento de método de localização baseada na distância, novas técnicas adaptativas de localização e do tratamento dos dados a serem assimilados. Para o método de localização baseada na distância será desenvolvido um método capaz de identificar corretamente a região de influência do parâmetro a ser assimilado. Novas técnicas adaptativas serão direcionadas na minimização da diferença entre a covariância real e a amostral. Para o tratamento de dados, serão aplicadas técnicas estatísticas a fim de estimar corretamente o nível de confiança dos dados, remover a redundância da informação e a correlação no tempo. Ao final do projeto, será realizada a integração dos métodos desenvolvidos, podendo-se realizar um ajuste de histórico com parâmetros espaciais e não espaciais, bem como a utilização de dados já tratados, evitando-se a degradação do ESMDA na atualização dos parâmetros

This project aims to overcome this, by developing a robust tool/workflow with the state-of-the-art techniques applied actually in the ensemble-based history matching. In this proposal, we aim to assess the effectiveness of novel localization techniques in the context of large-scale carbonate reservoirs application. One potential application is to iteratively update some hyper-parameters that exists in the actual adaptive methods. This might be performed by applying the Continuous Hyper-parameter Optimization method CHOP. Our primary objective is to evaluate these novel techniques and develop a set of robust algorithms as deliverables. Moreover, this research also creates opportunities for the development of additional localization techniques. During the research plan, the methodologies will be applied and their performances evaluated in the benchmark UNISIM-III: a large-scale carbonate reservoir model with karst trends.

The main objective of this research is to evaluate and develop derivative-free optimization methods to improve the production optimization process. For this purpose, an optimization benchmark will be created using the Open Porous Media Flow (OPM Flow) reservoir simulator. This benchmark will allow comparisons between the most diverse methods and serve to test and propose improvements. The algorithms will be tested under the same conditions and ranked under several criteria, including their ability to find near-global solutions. The objective function will be the Net Present Value (NPV), adjusting the well rates of the reservoir model. Improvements may arise from mixed approaches, by proposing hybrid methods, combining benefits of different existing methods, or even creating new methods.

This research proposal aims to evaluate the CO2 storage capacity of the Rio Bonito Formation considering the dissolution of CO2 in water and CO2 mineralization. For this purpose, we will use the reactive flow available in the GEM compositional simulator. Reactive transport modeling is an important tool to study the destination and transport of injected CO2, the amount of CO2 dissolved in aquifers and trapped by carbonate minerals, and the variations of these trapping mechanisms over time. Mineral trapping of CO2, where the injected CO2 reacts with the minerals underground to form a stable solid carbonate phase, minimizes the risk of CO2 leakage significantly. Carbon mineralization is one CCS technology that can capture large quantities of CO2 and convert it into stable carbonate products that can be stored easily. Although the CO2 mineralization process was once thought to occur over hundreds of years, an Iceland-based pilot project has demonstrated that most of the injected CO2 into basaltic rock is mineralized in less than two years. If suitable cations (e.g., Ca2+ or Mg2+) are present in the vicinity of carbonate ion (CO32#8722;), insoluble calcite will form in any geological formation. This mechanism must also be studied because mineral dissolution and precipitation change the void volume of the porous medium. And porosity change may lead to permeability variations. Consequently, it will impact the storage capacity of the reservoir. In carbonates, experimental studies showed that the pore characteristics change with CO2 injection and that improved injectivity is tied to the formation of preferential channels or wormholes. Another relevant aspect to be studied is cap rock integrity, linked to the safety aspect of CO2 storage. Long-term caprock integrity represents the single most important constraint on the long-term isolation performance of natural and engineered CO2 storage sites. CO2 influx that forms natural accumulations and CO2 injection could lead to geochemical alteration and geomechanical deformation of the cap rock, enhancing or degrading its seal integrity depending on the relative effectiveness of these interdependent processes. The network of natural fractures, CO2 dissolution in water mechanisms, CO2 precipitation/dissolution and cap rock integrity processes will be evaluated in this research. To achieve the research objectives, a methodology will be developed to evaluate these mechanisms and to establish the coupling between different scales (nano, micro and macro). This will be done integrating molecular dynamics simulation results with compositional reservoir simulation. Initially, a synthetic model will be built using data from the literature on the main properties of the Rio Bonito Formation and/or correlations that allow estimating these properties. Subsequently, a more complete reservoir model can be employed using real data from this formation. This should measure the potential of the Rio Bonito Formation in the CO2 storage, through the joint action of these different mechanisms.

This project will search efficiency and robustness in the modeling and optimization process. For this, the proposed methodology involves developing an efficient workflow of optimization parameters, considering in the process: 1) variables related with LS-WAG-CO2 flooding like salinity concentration, cycle and ratio WAG, among others; 2) integration between all of them and efficiency in the optimization workflow; 3) generate a proxy model using machine learning and 4) integration between optimization method with proxy created. The optimization method that will be tested is ensemble-based method, which have been highlighted in the recent literature. Once achieved greater efficiency and high speed in the optimization process, a benchmark model like UNISIM-II will be used to apply the methodology. At the end of this work is expected to obtain a methodology that provides the best parameters for the advanced recovery operation through the water injection with low salinity alternating with CO2 injection, maximizing the NPV, seeking to understand the main mechanisms that govern this new EOR method, with reasonable simulation time. This can fill an important gap in the literature and real applications, which means that many companies fail to evaluate clearly the real benefits and advantages of the operation in optimal conditions of LS-CO2-WAG flooding.

This project aims to develop the optimization workflow, compare and evaluate the applicability of alkaline surfactant flooding with foam (ASF), the relatively new EOR technique for a carbonate reservoir, including laboratory tests of chemicals. The methodology involves identify the main parameters in the optimization, considering the effects of main physical phenomena that are involved in ASF in the deterministic context. Laboratory tests include: alkali tests, phase behavior test for determination of optimum salinity, adsorption characteristics of surfactant, foaming test, foam stability and characterization of the interfacial tension. The modelling of ASF will incorporate the results of laboratory tests. A benchmark model like UNISIM-II will be used to apply the methodology. In the optimization process, we propose evaluate the optimization method called ensemble-based to achieve the efficient framework optimization. The results can be used to evaluate whether this method is viable or not as EOR technique for a Brazilian carbonate reservoir.

This project aims to evaluate the application of ES-MDA in a complex field scale carbonate reservoir model, developing a workflow that can investigate the real efficiency of the method and resulting in an efficient methodology for this type of application of ES-MDA, with following steps to be investigated: 1) impact of different covariance localization matrix methods; 2) impact of the iteration parameters. The covariance localization methods that will be tested are the distance-based and streamline-based methods. The iteration parameters, such as the number of iterations and the inflation factor are currently set by the user manually, based on previous works. This work will investigate the impact of them and develop an automatic procedure for determine these parameters automatically according to each case. This methodology will be applied in a benchmark model called UNISIM-II, a simulation model with the Pre-salt known behavior, with grid size equal to 65000 active blocks, oil API around 28 and the presence of fractures to represent Super-k properties. The main expected result of this work will be the development of an efficient methodology that makes possible the realization of the HM process in this reservoir type, consequently, this methodology will improve the reservoir characterization, will provide a better prediction of the reservoir during your entire life and reduce risks in the reservoir management of the Brazilian carbonate pre-salt fields.

Esse Projeto de Pesquisa - Jovens Pesquisadores fornecerá foco e inovação para otimização de estruturas na indústria offshore. O projeto permitirá que isso seja alcançado fornecendo tempo e recursos humanos para desenvolver novos conhecimentos em otimização topológica multifísica com carregamentos dependentes do design estrutural. Métodos baseados em fronteiras bem definidas (variáveis de função level set e discretas) serão desenvolvidos para acomodar individualmente os diferentes tipos de carregamentos estáticos e dinâmicos impostos pelas condições offshore, incluindo pressão hidrostática, escoamento de fluidos (correntezas e ventos), interação com solo marinho, expansão térmica e acústica subaquática. As metodologias desenvolvidas serão então combinadas em casos de múltiplos carregamentos de forma a representar mais realisticamente o cenário offshore. Com uma duração de quatro anos, um time baseado em Santos-SP e colaboradores nacionais e no exterior, a pesquisa desenvolverá métodos e códigos computacionais para projetos estruturais inovadores em engenharia offshore

Propõe-se neste projeto o desenvolvimento de uma metodologia que possa avaliar, de forma rápida e eficiente, o aumento da recuperação do reservatório com injeção WAG-CO2, através da conjunção da diminuição do tempo computacional da simulação com o aumento da eficiência no processo de otimização. Para isto, a metodologia proposta envolve o desenvolvimento de um simulador composicional de pesquisa para podermos integrar um modelo de redução de ordem e modelar fenômenos físicos que não estão presentes nos simuladores comerciais. Em seguida, propõe-se a utilização do método de otimização por aproximação estocástica com perturbação simultânea (SPSA) para a obtenção de um cenário de produção mais eficiente. Assim, uma vez alcançada maior rapidez na velocidade da simulação, poderemos utilizar métodos de otimização mais complexos e eficientes, e a combinação de ambos poderá resultar em soluções melhores, gerando nesta integração o incremento do gerenciamento desses reservatórios do pré-sal. O resultado final poderá preencher uma importante lacuna existente na literatura e em aplicações práticas, o que faz com não se consiga avaliar de maneira clara e rápida os reais benefícios e vantagens da injeção WAG-CO2. Além disso, este projeto visa consolidar colaborações entre a USP e duas outras instituições internacionalmente renomadas na área de engenharia de petróleo, a UNICAMP e o Texas AM, trazendo benefícios tanto no mérito técnico desta pesquisa, quanto para o treinamento de alunos em otimização, métodos matemáticos para simulação de CO2 e redução de modelos.

Em um projeto de desenvolvimento de um campo de petróleo, as diferentes estratégias a serem adotadas desde a recuperação primária de petróleo até a terciária, devem levar em consideração as possíveis diferenças na molhabilidade. Tais diferenças além da influência da pressão e temperatura, podem ser ocasionadas pela mineralogia da rocha, pela composição química da fase óleo (componentes polares de natureza hidrofílica-hidrofóbica), pela composição da salmoura, pela morfologia na superfície dos poros e das fraturas e também, ou mesmo pela possível precipitação de compostos, tais como os asfaltenos. Todos esses fatores também podem ocasionar mudanças durante o ciclo de vida de um reservatório. A recuperação de petróleo a partir de reservatórios carbonáticos, normalmente molháveis ao óleo, fraturado, e de baixa permeabilidade, apresenta grandes desafios visto que, as taxas tendem a ser baixas, mesmo após o uso de técnicas de recuperação secundária. Nestes reservatórios, a matriz da rocha (poros) tende a reter o óleo por capilaridade, sendo dependente do tamanho dos poros, da tensão interfacial e do ângulo de contato. Adicionalmente, o aprisionamento do óleo na fratura representa aspecto de grande relevância. O projeto tem como objetivo geral avaliar a influência dos fatores petrofísicos, mineralógicos, de pressão e temperatura e químicos (fase oleosa e aquosa) nas alterações da molhabilidade em reservatórios carbonáticos, com vistas ao entendimento da distribuição dos fluídos e dos mecanismos que controlam sua retenção e recuperação.

Este trabalho visa o desenvolvimento e aplicação dos chamados modelos de redução de ordem em conjunto com os métodos de otimização em um contexto de incertezas. Os modelos de redução de ordem podem reduzir significativamente o tempo computacional da simulação de reservatórios, proporcionando realizar a otimização da explotação com custo computacional viável de ser realizado na prática. E como os métodos de otimização necessitam de eficiência e robustez durante as otimizações requeridas, este projeto visa também o desenvolvimento de métodos híbridos de otimização, importantes na busca do máximo global e local. Como na prática não se tem certeza do cenário econômico e nem mesmo do modelo geológico a ser empregado, este trabalho objetiva também a integração das etapas anteriores com as principais incertezas presentes durante o desenvolvimento de um campo de petróleo

A utilização de uma otimização em tempo real (OTR) em um campo de petróleo pode levar a um aumento da recuperação de óleo, redução da produção de água e, assim, mitigando riscos, evitando intervenções nos poços e maximizando lucros. Entretanto, uma metodologia clara que mostre as vantagens desta otimização esbarra, muitas vezes, na complexidade do problema, pois a operação de muitos poços convencionais ou válvulas de poços inteligentes envolve um elevado número de variáveis de controle, o que faz com que o processo de otimização demande um elevado tempo computacional, tornando muitas vezes inviável uma abordagem mais completa. Esta complexidade aumenta de acordo com o número de poços e válvulas empregados no modelo de simulação, que será utilizado para fazer a estimativa dos possíveis ganhos. Para tentar contornar este problema, propõe-se neste projeto o desenvolvimento de um método de otimização que possa ser empregado para realizar a OTR, melhorando o gerenciamento do campo. O método proposto envolve utilizar um algoritmo genético inicialmente, para em seguida torná-lo mais rápido e eficiente através da redução do espaço de soluções, levando a um menor tempo computacional e menor número de simulações no processo de otimização. Outra abordagem a ser testada será a obtenção de uma expressão matemática que relacionem a vazão do poço (ou abertura das válvulas) com o WCUT (corte de água) e RGO (razão água-óleo) de cada poço, acelerando o processo de otimização. Uma vez alcançado maior eficiência e rapidez no processo de otimização, um modelo de reservatório mais complexo deverá ser utilizado para aplicar o método, e poderá preencher uma importante lacuna existente na literatura de OTR, o que faz com que muitas empresas não consigam avaliar de maneira clara os reais benefícios e vantagens da operação dos poços em condições ótimas

The goals of this project are:* to develop a methodology to optimize ultimate recoveries and specifically to optimize the data obtained from reservoir monitoring and the flexibility obtained from the use of IW and ICD * to quantify the value of reservoir monitoring technologies and advanced well completions will be developed

Projeto desenvolvido para realizar a otimização da carteira de projetos da PETROBRAS.