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Título: ESTIMATIVE OF PETROLEUM RESERVOIR PARAMETERS FROM NONISOTHERMAL TRANSIENT MODEL
Autor: WILLER PLANAS GONCALVES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCIO DA SILVEIRA CARVALHO - ADVISOR
ABELARDO BORGES BARRETO JR - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 52799
Catalogação:  19/05/2021 Liberação: 05/11/2021 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52799&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52799&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.52799

Resumo:
Traditionally, oil well formation tests aim to characterize the reservoir permeability field from pressure transient analysis (PTA) of drawdown and build up based on isothermal flow models in porous media. With the advancement of well test instrumentation, more accurate temperature records became available and have encouraged researches based on non-isothermal models that made possible the temperature transient analysis (TTA). In addition to the characterization of reservoir parameters such as permeability and porosity by TTA, the pressure data obtained from a non-isothermal model represent better the physical phenomenon, especially when the tests are subjected to greater drawdowns. This work consists in the development of a simulator for formation test that considers non-isothermal modeling of a unidimensional radial reservoir coupled to a production well and in the use of this simulator, associated with multivariable optimization methods, to solve the inverse problem of reservoir parameters characterization. Some optimization methods were tested and the Nelder-Mead Simplex algorithm presented better efficiency. Three types of problems were established and used in three hypothetical cases, including artificially imposed noise in pressure and temperature signals used to solve the inverse problem.

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