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dc.contributor.advisorSantos, Adriano dospt_BR
dc.contributor.authorBonato, Adriano José do Amaral Mellopt_BR
dc.date.accessioned2014-12-17T14:08:53Z-
dc.date.available2014-02-24pt_BR
dc.date.available2014-12-17T14:08:53Z-
dc.date.issued2012-07-13pt_BR
dc.identifier.citationBONATO, Adriano José do Amaral Mello. Análise da modelagem experimental da perda de injetividade. 2012. 118 f. Dissertação (Mestrado em Pesquisa e Desenvolvimento em Ciência e Engenharia de Petróleo) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2012.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/12984-
dc.description.abstractInjectivity 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 differenteng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectTransporte de suspensões. Retenção de partículas. Dano à formação. Filtração profunda. Reboco externo. Perda de injetividadepor
dc.subjectSuspension transport. Particle retention. Formation damage. Deep bed filtration. Cake filtration. Injectivity declineeng
dc.titleAnálise da modelagem experimental da perda de injetividadepor
dc.typemasterThesispor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFRNpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência e Engenharia do Petróleopor
dc.contributor.authorIDpor
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0811816959729514por
dc.contributor.advisorIDpor
dc.contributor.referees1Dutra Júnior, Tarcilio Vianapt_BR
dc.contributor.referees1IDpor
dc.contributor.referees1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4706483T3por
dc.contributor.referees2Duarte, Lindemberg de Jesus Nogueirapt_BR
dc.contributor.referees2IDpor
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6800188552647660por
dc.contributor.referees3Vaz Júnior, Alexandre Sérvulo Limapt_BR
dc.contributor.referees3IDpor
dc.contributor.referees3Latteshttp://lattes.cnpq.br/2162828064470668por
dc.description.resumoA perda de injetividade, que pode ser causada pela retenção de partículas, ocorre geralmente durante a injeção ou reinjeção de água em campos de petróleo. Vários mecanismos, incluindo a exclusão pelo tamanho (straining), são responsáveis pela retenção de partículas e bloqueio dos poros da formação, causando dano e o declínio da injetividade. A previsão para o dano à formação e a queda da injetividade é essencial para o gerenciamento de projetos de injeção de água. O modelo clássico (MC), que incorpora os coeficientes de filtração e de dano à formação, tem sido amplamente utilizado na previsão da perda de injetividade. Esse modelo apresenta bons resultados quando apenas um mecanismo de retenção é atuante. Entretanto, vários autores relataram discrepâncias significativas entre o modelo clássico e os dados experimentais, motivando o desenvolvimento de modelos que consideram múltiplos mecanismos de retenção de partículas, como o modelo de Santos e Barros (MSB, 2010). Neste trabalho, foi estudada a solução do problema inverso para diferentes modelos. A partir deste estudo, foi desenvolvido um software para o tratamento dos dados experimentais. Finalmente, os dados experimentais foram ajustados usando tanto o MC quanto o MSB. Os resultados demonstraram que, dependendo da função dano à formação utilizada, as previsões dos modelos MC e MSB para a perda de injetividade podem ser significativamente diferentespor
dc.publisher.departmentPesquisa e Desenvolvimento em Ciência e Engenharia de Petróleopor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICApor
Aparece nas coleções:PPGCEP - Mestrado em Ciência e Engenharia do Petróleo

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