Análise da modelagem experimental da perda de injetividade

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Bonato, Adriano José do Amaral Mello
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
BR
UFRN
Programa de Pós-Graduação em Ciência e Engenharia do Petróleo
Pesquisa e Desenvolvimento em Ciência e Engenharia de Petróleo
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Transporte de suspensões. Retenção de partículas. Dano à formação. Filtração profunda. Reboco externo. Perda de injetividade
Suspension transport. Particle retention. Formation damage. Deep bed filtration. Cake filtration. Injectivity decline
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICA
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/12984
Resumo: Injectivity decline, which can be caused by particle retention, generally occurs during water injection or reinjection in oil fields. Several mechanisms, including straining, are responsible for particle retention and pore blocking causing formation damage and injectivity decline. Predicting formation damage and injectivity decline is essential in waterflooding projects. The Classic Model (CM), which incorporates filtration coefficients and formation damage functions, has been widely used to predict injectivity decline. However, various authors have reported significant discrepancies between Classical Model and experimental results, motivating the development of deep bed filtration models considering multiple particle retention mechanisms (Santos & Barros, 2010; SBM). In this dissertation, inverse problem solution was studied and a software for experimental data treatment was developed. Finally, experimental data were fitted using both the CM and SBM. The results showed that, depending on the formation damage function, the predictions for injectivity decline using CM and SBM models can be significantly different
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