Para satisfacer las necesidades de los operadores a medida que los mismos tienen acceso a nuevas fronteras, se han desarrollado modelos de simu-lación de flujo cada vez más sofisticados, que son vitales para ayudar a los ingenieros de perfora-ción a superar los desafíos asociados con los dise-ños de los pozos y a los ingenieros de producción y de instalaciones a conocer y anticipar las condicio-nes de flujo conforme procuran extraer hidrocar-buros de yacimientos más profundos, más remotos y geológicamente más complejos.
La simulación de flujo constituye un mecanismo bien establecido con el cual los ingenieros reflejan el comportamiento del flujo multifásico de un pozo, sistema de producción o línea de conducción. Mediante la utilización de modelos matemáticos incorporados en programas de software especia-les, las simulaciones de flujo proporcionan repre-sentaciones del flujo estacionario y transitorio de petróleo, gas y agua, que es posible encontrar en una red real de pozos, líneas de flujo, líneas de conducción y equipos de proceso. Los resultados
de estas simulaciones guían las decisiones de desarrollo de campos petroleros para la determi-nación del número de pozos a perforar, la localiza-ción de esos pozos y la modalidad de terminación de cada pozo para garantizar la producción óptima del campo en el largo plazo.
Las simulaciones de flujo multifásico pronos-tican el comportamiento del flujo de fluidos en todas las etapas de la vida productiva de un pozo y un campo, desde la perforación, la producción de fondo de pozo y la red, hasta las instalaciones de procesamiento.1 Por ejemplo, las simulaciones pueden guiar el diseño de los sistemas de control de pozos y las decisiones de ingeniería ya que ayudan a comprender los efectos del influjo de gas en los pozos de alta presión y alta tempera-tura (HPHT).2 Otra área es la planeación para las secciones prospectivas proclives a la ocurrencia de incidentes de pérdida de circulación o golpes de presión, en las que el manejo de la presión durante la perforación (MPD) es quizás la mejor opción para el desarrollo.3
1. Edwards DA, Gunasekera D, Morris J, Shaw G, Shaw K, Walsh D, Fjerstad PA, Kikani J, Franco J, Hoang V y Quettier L: “Simulación de yacimientos: en armonía con la complejidad de los campos petroleros,” Oilfield Review 23, no. 4 (Junio de 2012): 4–15.
2. Para obtener más información sobre los incidentes de pérdidas de circulación, consulte: Cook J, Growcock F, Guo Q, Hodder M y van Oort E: “Estabilización del pozo para prevenir pérdidas de circulación,” Oilfield Review 23, no. 4 (Junio de 2012): 26–35.
3. Para el manejo de la presión durante la perforación se utilizan dispositivos de control de flujo para controlar con precisión el perfil de presión anular en todo el pozo. Las técnicas de manejo de la presión durante la perforación se utilizan normalmente para mantener el control del pozo durante la perforación, mediante el manejo de los golpes de presión o la prevención de un ingreso de fluidos de perforación en el yacimiento.
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La simulación de flujo también constituye una herramienta valiosa para el desarrollo de planes de contingencias en caso de producirse revento-nes, durante los cuales los fluidos de yacimiento fluyen hacia el interior del pozo de manera descon-trolada y pueden llegar a la superficie. Los opera-dores y las compañías de control de pozos han utilizado las simulaciones de flujo para conocer las tasas de flujo previstas durante la ocurrencia de un reventón, información que es utilizada pos-teriormente para calcular los volúmenes y las densidades de los fluidos de ahogo y las velocida-des de bombeo requeridas para retomar el con-trol del pozo (izquierda). Además, las operaciones de control de pozos pueden ser revisadas porque la simulación de flujo incluye presiones y tempe-raturas realistas para situaciones en las que se utiliza un dispositivo de contención para contro-lar un reventón.4
Las simulaciones de flujo ayudan a los inge-nieros a optimizar el diseño y la operación de los pozos productores. Los modelos aportan conoci-mientos acerca de los diseños de las terminacio-nes, incluidas las opciones acerca de los métodos de control de influjo, diseño de la trayectoria del pozo, control de la producción de arena y méto-dos de levantamiento artificial.5 Los ingenieros de producción utilizan las simulaciones de flujo para estimar cómo las capas productivas del yaci-miento contribuyen a la producción total del pozo y luego pueden utilizar esta información para determinar cómo operar los pozos para una recuperación óptima.
Los modelos de simulación también son utili-zados para optimizar las operaciones en todo un campo de petróleo y gas. Los ingenieros de diseño utilizan las simulaciones de flujo durante las fases de diseño e ingeniería inicial y conceptual y diseño de detalle para guiar las decisiones rela-cionadas con el dimensionamiento y la selección de materiales para las tuberías, válvulas, recipien-tes e instalaciones de procesamiento. Los mode-los, que también pueden estimar los riesgos de formación de hidratos y ceras en el sistema de producción, guían la selección de los métodos óptimos de inhibición química y los sistemas de control térmico en forma de aislación, empaque-tamiento y calefacción. Las simulaciones de flujo proporcionan conocimientos que son utilizados por los diseñadores de sistemas para contrarrestar la corrosión y la erosión en los sistemas de procesa-miento y de transporte por líneas de conducción.
Los ingenieros de producción implementan los modelos de simulación de flujo para establecer procedimientos para eventos operacionales, tales como puesta en marcha, cierre y descarga rápida de líneas de conducción, cambios en las tasas de
> Simulación del flujo de fluidos para el control del pozo. Para recuperar el control de un reventón, los operadores a menudo utilizan una operación de ahogo dinámico del pozo. Los especialistas en control de pozos ahogan (matan) el pozo utilizando una densidad de fluido que contiene el pozo pero no fractura la formación. Mientras se mantiene el espacio anular y la sarta de perforación del pozo de alivio llenos de fluido, la presión de fondo de pozo (BHP) —monitoreada a través de los medidores de presión anular y de tubería de producción— es controlada a través de la tasa de flujo (gasto, caudal, rata)de fluidos que se dirigen hacia el interior el pozo de alivio. La caída de presión por fricción complementa a la presión hidrostática del fluido de ahogo inyectado a través del pozo de alivio (flechas rojas) y en dirección hacia el pozo que experimentó un reventón (flechas azules). Dado que incluyen fluidos producidos y fluidos de ahogo, estas operaciones pueden ser modeladas con simuladores de flujo multifásico. Pann es la presión anular, Phyd es la presión hidrostática generada por el fluido de ahogo, P1 es la caída o abatimiento de la presión por fricción causada por el flujo en el espacio anular del pozo que experimentó un reventón, Ptbg es la presión de la tubería de producción en la sarta de perfora- ción del pozo de alivio y la presión de la carga hidrostática es la presión ejercida por el peso de una columna de agua desde la superficie hasta el punto de alivio.
Presión defracturamiento
Medidor de presión anular
Sarta de perforación
Pozo de alivio Pozo descontrolado
Falta de control, presión de carga hidrostática = 0
BHP = presión de carga hidrostática + Phyd + P 1.
Medidor de presión detubería de producción
Presión deyacimiento
Ptbg = BHP – carga hidrostática + P 1.
Pann = BHP – Phyd + P 1.
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producción, utilización óptima de los equipos de proceso, limpieza de las líneas de conducción con diablo y desbloqueo de redes. Los datos de salida de los modelos guían los procedimientos operacio-nales normales para estos eventos y ponen de relieve los límites seguros de operación, que pue-den ser utilizados para desarrollar procedimientos de emergencia y planes de contingencias.
Las simulaciones de flujo desempeñan un rol importante en los programas de capacitación de los operadores ya que los modelos de simulación ayudan al personal de operaciones a familiari-zarse con los procedimientos iniciales de puesta en marcha y con las consideraciones relacionadas con el aseguramiento del flujo para los sistemas de producción nuevos. Además, las simulaciones pro-porcionan al personal menos experimentado un mecanismo para practicar la operación segura de los equipos de procesamiento y correr numerosos escenarios hipotéticos (de tipo “que sucedería sí”) antes de trabajar en operaciones del mundo real.
Este artículo describe la evolución de las meto-dologías de simulación de flujo y destaca los avan-ces registrados en materia de simulación del flujo multifásico en régimen transitorio aguas arriba y en el área intermedia (midstream) de los pozos y las redes de líneas de conducción. Una historia breve detalla la evolución de los simuladores de flujo, desde aquéllos que modelaban sistemas de fluidos bifásicos bajo condiciones de estado estacio-nario hasta los que modelan sistemas multifásicos en los que las propiedades de los fluidos y el flujo
cambian con el tiempo. Además, analiza la deriva-ción de los modelos matemáticos que representan sistemas de flujo del mundo real y contiene una revi-sión de los métodos numéricos utilizados para resol-ver estos modelos en un simulador matemático.
Algunos casos de estudio demuestran cómo el simulador dinámico de flujo multifásico OLGA ha ayudado a optimizar los procesos de construcción y producción de pozos para los operadores que trabajan frente a las costas de África Occidental, el Medio Oriente y el Sudeste Asiático. Se incluye además un ejemplo de simulación de la hidráu-lica para el control de un pozo exploratorio del área marina de Malasia.
Una breve historiaLa vasta mayoría de los fluidos producidos no llega a la superficie en una corriente monofásica estacionaria. Por el contrario, la producción es una combinación compleja y constantemente cam-biante de hidrocarburos, gases, agua y sólidos, que fluyen juntos con regímenes no uniformes.
La base para el diseño y la operación de los sis-temas de flujo multifásico es la dinámica de fluidos.6 La fuerza que impulsó el desarrollo de las primeras herramientas de simulación de la industria petro-lera fue la necesidad de los diseñadores de siste-mas de flujo multifásico de contar con estimaciones precisas de la presión, la temperatura y las fraccio-nes líquidas de los pozos y las líneas de conducción. Un enfoque fundamental para el modelado del comportamiento del flujo en los sistemas de petró-leo y gas es el modelo de dos fluidos, en el que los diseñadores asumen la presencia de dos fases de fluidos solamente; en general, una fase líquida y otra gaseosa.7 Otros modelos extienden este trata-miento para incluir fluidos que coexisten en más de dos fases, tales como una fase de gas, otra de petróleo y una tercera fase de agua. Las fases sepa-radas fluyen en una línea de conducción como tres capas continuas estratificadas: una capa de gas en la parte superior, una capa de petróleo en la parte intermedia y una capa de agua en la parte inferior de una línea de conducción. Una misma fase puede fluir en cada una de las tres capas. Por ejemplo, una parte del gas es transportada a través de la línea de conducción en la capa de gas superior, en tanto que el resto se transporta como burbujas de gas dispersadas en las capas de petróleo y agua.
El modelo de fluidos múltiples incluye ecuacio-nes de conservación de la masa, cantidad de movi-miento (momentum) y energía.8 Las ecuaciones de conservación de la masa se escriben general-mente para cada una de las fases y las ecuaciones de conservación de la cantidad de movimiento, para cada una de las capas continuas, en tanto
que las ecuaciones de conservación de la ener-gía pueden formularse para la mezcla de fluidos totales o para cada una de las capas. En el caso de un modelo de flujo de dos fases y dos capas, se formula un total de seis ecuaciones diferenciales.
La solución de este conjunto de ecuaciones requiere el desarrollo de leyes de cierre, que son relaciones necesarias que deben agregarse a las ecuaciones de conservación para permitir su cál-culo (arriba). Una ley de cierre básica es la ecua-ción de estado del fluido; se trata de una ecuación termodinámica que proporciona una relación matemática entre las propiedades de los fluidos, tales como la densidad y la viscosidad, y dos o más ecuaciones de estado; las ecuaciones de estado incluyen la temperatura, la presión, el volumen o la energía interna asociada con el fluido.
Esta relación puede obtenerse consultando tablas precalculadas de propiedades de los fluidos como funciones de la presión y la temperatura, asumiendo una composición química total cons-tante en cada zona de la tubería y a cada momento.9 Las relaciones funcionales también son aborda-das a través del estudio de las formulaciones de petróleo negro, en las que se utilizan las propie-
> Flujo de información entre las ecuaciones de flujo monofásico. En el caso del flujo monofásico en una tubería, la ecuación de conservación de la cantidad de movimiento resuelve el flujo o la velocidad del fluido presente en la sección de tubería en estudio. Este flujo de información se utiliza luego como datos de entrada para las ecuaciones de conservación de la masa y conservación de la energía a fin de actualizar los contenidos de masa y energía en esa sección. La nueva información de masa y energía se utiliza posteriormente como datos de entrada para la ecuación de estado a fin de actualizar la distribución de presiones. Esta nueva información de presión, junto con la información actualizada de energía y densidad del fluido, se emplea a su vez para actualizar la ecuación de cantidad de movimiento para la sección de tubería siguiente y así sucesivamente. Esta relación general entre las ecuaciones de flujo existe para cada fase de fluido presente en un sistema de flujo multifásico.
Ecuación decantidad demovimiento
Ecuaciónde masa
Ecuaciónde energía
Ecuaciónde estado
Información de flujo
Información de masa
Inform
ación
de flu
jo
Inform
ación
de en
ergía
Info
rmac
ión
de p
resi
ón
4. Un dispositivo de contención o taponamiento (capping stack) se utiliza para controlar, desviar el flujo de fluidos y cerrar un pozo durante las operaciones de contención. Este dispositivo no forma parte de la configuración de perforación estándar y sólo se despliega si es necesario.
5. El término “levantamiento artificial” se refiere a cualquier sistema que agrega energía a la columna de fluido de un pozo; el objetivo es iniciar o mejorar la producción del pozo. A medida que los pozos maduran y la presión natural del yacimiento declina, en general, es necesario utilizar algún tipo de sistema de levantamiento artificial. Para obtener más información sobre los métodos de levantamiento artificial, consulte: Fleshman R y Lekic O: “Artificial Lift for High-Volume Production,” Oilfield Review 11, no. 1 (Primavera de 1999): 49–63.
6. Brandt I: “Multiphase Flow,” Euroil (Marzo/abril de 1991):62–63.
7. Ayala LF y Adewumi MA: “Low-Liquid Loading Multiphase Flow in Natural Gas Pipelines,” Journal of Energy Resources and Technology 125, no. 4 (Diciembre de 2003): 284–293.
8. Li C, Liu E-b y Yang Y-q: “The Simulation of Steady Flow in Condensate Gas Pipeline,” en Najafi M y Ma B (eds): ICPTT 2009: Advances and Experiences with Pipelines and Trenchless Technology for Water, Sewer, Gas, and Oil Applications. Reston, Virginia, EUA, Sociedad Americana de Ingenieros Civiles, 733–743.
9. Un modelo de rastreo composicional también puede ser utilizado para proporcionar composiciones más exactas para el flujo transitorio, especialmente para las redes que poseen fluidos diferentes y tasas de flujo variables en el tiempo y, por consiguiente, composiciones locales dependientes del tiempo.
30 Oilfield Review
dades uniformes de los fluidos, o a través del aná-lisis composicional completo de las muestras de fluidos de yacimiento, en el que las propiedades de los fluidos individuales son utilizadas para cada componente de hidrocarburos. Otro con-junto de leyes de cierre básicas incluye leyes o ecuaciones que relacionan los factores de fric-ción con las velocidades, la geometría de las tuberías y las propiedades físicas de los fluidos.
Las primeras simulaciones se efectuaron en modelos de estado estacionario en los que se asu-mía que las propiedades de los fluidos, tales como tasa de flujo (gasto, caudal, rata), densidad, tem-peratura y composición, permanecían constan-tes con el tiempo en un punto dado del sistema. Estos modelos efectúan un balance de masa, energía y cantidad de movimiento de un proceso estacionario; es decir, un proceso que se encuen-tra en un estado de equilibrio local. Si bien los parámetros de flujo pueden cambiar aguas arriba o aguas abajo de ese punto particular del sistema, el punto permanece en un estado de equilibrio local si el fluido exhibe siempre las mismas pro-piedades, independientemente del tiempo.
Desde su introducción en la industria del petróleo y el gas hace casi 30 años, los simulado-res de flujo de fluidos en estado estacionario evo-lucionaron significativamente. Por ejemplo, el simulador de flujo de fluidos multifásicos en estado estacionario PIPESIM permite a los inge-nieros pronosticar una diversidad de situaciones asociadas con el flujo de fluidos que impiden la optimización de la producción, desde la presen-cia o la formación de asfaltenos, ceras e hidratos hasta la corrosión inducida por el dióxido de car-bono [CO2] y por el flujo.
Las simulaciones en estado estacionario pro-porcionan a los diseñadores de los sistemas un método para estimar rápidamente los resultados
del flujo de fluidos en una serie específica de con-diciones y brindan un conocimiento casi inme-diato de cómo los cambios en las condiciones del sistema afectarán la producción. No obstante, debido a que operan sobre la base del principio fundamental de que los parámetros del flujo de fluidos no varían con el tiempo, los simuladores en estado estacionario no son aplicables para la simulación de fenómenos de flujo transitorios.
Este elemento temporal ausente instó al desarrollo de las simulaciones dinámicas de flujo multifásico, que permiten a los usuarios modelar el comportamiento variable en el tiempo de un sistema. Como resultado de ese desarrollo, hoy es posible predecir las variaciones del flujo multifá-sico que se producen regularmente durante la ejecución de las operaciones petroleras normales. Al igual que en las simulaciones de flujo de fluidos en estado estacionario, las simulaciones dinámi-cas comprenden ecuaciones de conservación de la masa, la cantidad de movimiento y la energía. No obstante, para reflejar de manera más feha-ciente los cambios reales que se producen en los sistemas de producción de hidrocarburos, se hace que las variables locales, incluidas las condicio-nes existentes en la entrada y la salida del sistema que se está modelando —tales como tasas de flujo, presión de admisión y fracciones volumétri-cas locales de gas— varíen con el tiempo.10
Los modelos dinámicos de flujo de fluidos son utilizados para una amplia gama de aplicaciones en la simulación de sistemas de flujo multifásico, incluido el diseño de aeronaves, el pronóstico de los regímenes meteorológicos y el análisis del flujo del vapor y el agua en el núcleo de los reacto-res nucleares.11 A comienzos de la década de 1980, los expertos en dinámica de fluidos comenzaron a utilizar esos modelos para simular el flujo de petró-leo, gas y agua en las líneas de conducción.
Desarrollo de un simulador de flujo dinámicoUno de los primeros de esos intentos tuvo lugar en el año 1980 como un proyecto de investigación con-junto entre la compañía petrolera estatal noruega, Statoil, y el Institutt for energiteknikk (IFE) o Instituto de Tecnología Energética.12 La primera versión de la herramienta de simulación, el simu-lador dinámico de flujo multifásico OLGA, fue introducido en 1983 como resultado de este pro-yecto de investigación.
El simulador OLGA modela las variaciones tran-sitorias lentas del flujo —lapsos de fluctuaciones del flujo de fluidos que oscilan entre algunos minu-tos y algunas semanas— asociadas con el trans-porte masivo en los sistemas de petróleo y gas.13 Los ingenieros de producción utilizan este simu-lador para modelar el flujo en las redes de pozos, líneas de flujo, líneas de conducción y equipos de proceso (arriba).14
Un programa de investigación conjunta entre el IFE y el SINTEF, puesto en marcha en 1984 y sustentado por las compañías que operaban en la plataforma continental noruega, incluidas Statoil, Conoco Norway, Esso Norge, Mobil Exploration Norway, Norsk Hydro A/S, Petro Canada, Saga Petroleum y Texaco Exploration Norway, posibilitó el desarrollo posterior del simulador.15 El objetivo de este programa de investigación era ampliar la base empírica del modelo e introducir nuevas aplicaciones.16
Los primeros intentos de modelado del flujo bifásico en tuberías simples emplearon correla-ciones empíricas independientes para la fracción volumétrica de gas, la caída o abatimiento de pre-sión y los regímenes de flujo, aunque estas enti-dades se interrelacionan físicamente.17 En el simulador OLGA, los regímenes de flujo fueron tratados como parte integrante del sistema de dos fluidos. A fines de la década de 1990, el simu-
Desarrollo marino Empalme submarino Instalaciones de procesamiento en tierra firme
>Modelos para el ciclo de vida de un proyecto. El simulador OLGA modela el flujo multifásico transitorio a lo largo de todo el ciclo de evolución de un proyecto. El software se ha convertido en el estándar de la industria para todo el desarrollo de un campo con flujos multifásicos, desde la perforación de los primeros pozos para un campo marino hasta el desarrollo de empalmes submarinos y el modelado del flujo de fluidos en las instalaciones de procesamiento de tierra firme.
Volumen 27, no.1 31
lador OLGA se amplió para modelar los regíme-nes de flujo trifásico, incluido el rastreo de tapones trifásicos, proceso durante el cual la corriente de flujo se divide en segmentos intermi-tentes de petróleo o agua separados por bolsones de gas.
Modelos matemáticos en el simulador OLGAUn modelo matemático en el dominio de la simula-ción dinámica de flujo es una representación digital de un fenómeno del mundo real. Los modelos mate-máticos tienden a proporcionar una vista macroscó-pica del flujo de fluidos en las líneas de conducción. Este enfoque permite simplificar los regímenes de flujo, ya que asume que la composición de los fluidos en las secciones pequeñas de la línea de conducción es uniforme, los campos de velocida-des en las superficies de entrada y salida son per-pendiculares a estas superficies y las propiedades de los fluidos, tales como la densidad y la presión, son uniformes a través de las secciones transver-sales de entrada y salida.
Los primeros modelos matemáticos del simu-lador OLGA se basaron en datos de períodos de flujo de vapor-agua, agua y aire a baja presión en tuberías con rangos de diámetros internos varia-bles entre 2,5 y 20 cm [1 y 8 pulgadas]. Los datos del laboratorio SINTEF incluyeron el agregado del flujo de hidrocarburos líquidos en tuberías de 20 cm de diámetro con una presión oscilante entre 20 y 90 bares [2 y 9 MPa; 290 y 1 300 lpc]. Los científicos utilizaron los datos para introdu-cir diversas modificaciones en la primera versión del simulador OLGA. Las iteraciones posteriores del simulador incluyeron datos de campo de sis-temas de tuberías de hasta 76 cm [30 pulgadas] de diámetro, que expandieron las capacidades de extrapolación de la herramienta.18
La simulación de los comportamientos transi-torios del simulador OLGA da cuenta además del régimen de flujo existente dentro de la sección modelada del pozo o de la tubería.19 Para el flujo bifásico de gas-líquido, la estructura del flujo multifásico corresponde a cuatro regímenes de flujo básicos:• flujo estratificado, consistente en dos corrien-
tes de fluidos independientes y continuas: una corriente líquida que fluye en la parte inferior de la tubería y una corriente gaseosa (normal-mente con pequeñas gotitas de líquido arras-tradas) que fluye por encima de la corriente inferior
• flujo anular, consistente en un régimen en el que una película delgada de líquido se adhiere a la pared de la tubería y una corriente gaseosa que contiene pequeñas gotitas de líquido arras-tradas fluye en la parte interna de esta película
• flujo de burbujas dispersadas, consistente en un flujo continuo de líquido con burbujas de gas arrastradas
• flujo intermitente hidrodinámico, consistente en un flujo estratificado interrumpido por tapo-nes intermitentes de líquido altamente turbu-lento (arriba).20
Las pruebas iniciales del modelo matemático para el que se utilizaron los datos suministrados por el SINTEF mostraron que el simulador resultaba
10. En una línea de conducción de producción, los fenómenos asociados con el tiempo incluyen los cambios producidos en la dinámica del flujo de fluidos por la topografía de la línea de conducción, tales como la formación de tapones inducidos por el terreno, la puesta en marcha y el cierre de la línea, las tasas de producción variables del gas respecto de los líquidos y las operaciones de limpieza con diablo.
11. Bendiksen KH, Malnes D, Moe R y Nuland S: “The Dynamic Two-Fluid Model OLGA: Theory and Application,” SPE Production Engineering 6, no. 2 (Mayo de 1991): 171–180.
12. El Institutt for energiteknikk (IFE) es una fundación de investigación independiente para la tecnología energética y nuclear con base en Noruega.
13. Bendiksen et al, referencia 11. 14. El flujo en el yacimiento propiamente dicho se modela
utilizando numerosos simuladores de yacimientos, que consideran el flujo de los múltiples componentes de un yacimiento dividido en un gran número de componentes 3D denominados celdas de cuadrícula. Para obtener más información sobre la simulación de yacimientos, consulte: Edwards et al, referencia 1.
15. La Stiftelsen for industriell og teknisk forskning (SINTEF), o Fundación para la Investigación Científica e Industrial, es una organización de investigación no comercial independiente con base en Escandinavia.
eficaz para la descripción de los regímenes de bur-bujas y tapones; sin embargo, era menos preciso en la predicción de los flujos estratificados y anulares. En los casos de flujo anular vertical, el simulador pronosticó caídas o abatimientos de presión que excedieron los valores reales en un 50%, en tanto que en ciertos casos de flujo horizontal, las reten-ciones de líquido pronosticadas excedieron los valores reales en un factor de dos.21
Los científicos refinaron el modelo para que diera cuenta de la presencia de un campo de goti-
> Regímenes de flujo clasificados por los simuladores de flujo multifásico. Los regímenes de flujo separados se clasifican en sentido amplio en estratificados o anulares (extremo superior), en tanto que los regímenes de flujo distribuidos abarcan el flujo de burbujas dispersas o el flujo intermitente hidrodinámico (extremo inferior ). Estas categorías pueden ser divididas a su vez en base al hecho de si la corriente de fluidos es bifásica o trifásica y si las secciones de tubería son horizontales, verticales, derechas o acodadas.
Separados
Flujo estratificado
Flujo anular
Distribuidos
Flujo de burbujas dispersas
Flujo intermitente hidrodinámico
16. La SINTEF dirige un programa experimental en los Laboratorios Tiller de gran escala, situados en Trondheim, Noruega, desde el año 1980. Los fondos son proporcionados por las mismas compañías que sustentaron el programa de investigación conjunta IFE/SINTEF en 1984. Los datos de salida del simulador OLGA ampliado fueron verificados en función de los conjuntos de datos adquiridos a partir de este trabajo inicial.
17. Bendiksen et al, referencia 11.18. Brandt, referencia 6.19. El término “régimen de flujo” se refiere a la variación en
gran escala de la distribución física de la fase gaseosa y la fase líquida en un conducto de flujo.
20. Danielson TJ, Brown LD y Bansal KM: “Flow Management: Steady-State and Transient Multiphase Pipeline Simulation,” artículo OTC 11965, presentado en la Conferencia de Tecnología Marina, Houston, 1º al 4 de mayo de 2000.
21. El término retención de líquido se refiere a una condición del flujo de una línea de conducción bifásica en la que el gas fluye a mayor velocidad lineal que el líquido. El líquido, que se desplaza en forma más lenta, se acumula en las áreas bajas de una sección de tubería.
32 Oilfield Review
tas pequeñas con una velocidad de desplazamiento aproximadamente equivalente a la velocidad de la fase gaseosa, que describe el régimen de flujo en un flujo estratificado o anular en forma de niebla. Los modelos matemáticos del simulador dinámico
de flujo multifásico incluyen además ecuaciones de continuidad para tres fases de fluidos: una fase gaseosa; una fase líquida consistente en petróleo, condensado o agua; y una fase de pequeñas gotitas de líquido consistentes en fluidos de hidrocarbu-
ros —petróleo o condensado— dispersos en agua. Estas ecuaciones de continuidad están acopladas a través de los fenómenos de fricción interfacial y transferencia de masa interfacial y las dispersio-nes, tales como petróleo en agua. Los modelado-res rastrean las dispersiones por medio de una relación de deslizamiento, que es la relación adi-mensional entre la velocidad de la fase gaseosa y la velocidad de la fase líquida.22
Las ecuaciones de conservación de la masa pueden escribirse para dar cuenta de diversos componentes y tipos de fluidos, incluido el rastreo de la composición química total, la presencia de inhibidores de corrosión y de incrustaciones, flui-dos de perforación, ceras, trazadores isotrópicos y partículas sólidas. Con la versión 2014 del simu-lador OLGA, se introdujo un modelo capaz de simular el flujo en capas de partículas.23
El simulador OLGA expresa además la conser-vación de la cantidad de movimiento para tres capas continuas y proporciona ecuaciones separa-das de cantidad de movimiento para la capa de gas, que puede contener gotitas de líquido, y para las capas de petróleo y agua. Una ecuación de con-servación de la energía de este modelo trata la energía del sistema en términos de la mezcla com-binada de fases de fluidos y asume que cada fase se encuentra a la misma temperatura. Una ecuación de estado (una para cada capa de fluido) propor-ciona la relación funcional entre el volumen de fluido y su presión, temperatura y composición.
El simulador selecciona el régimen de flujo en particular para el modelo basado en el criterio de deslizamiento mínimo.24 Para determinadas velo-cidades superficiales, el simulador selecciona el régimen de flujo que arroja la menor diferencia, o el deslizamiento mínimo, entre las velocidades lineales del gas y el líquido. En la década de 2000, se desarrolló el modelo de alta definición (HD) del simulador OLGA, partiendo de modelos 3D para las fuerzas de fricción para el flujo estratifi-cado de agua, petróleo y gas en una tubería circu-lar, y derivando luego modelos 1D de fricción interfacial y fricción con las paredes con una pre-cisión 3D.25 Estos modelos matemáticos, aplica-dos en conjunto, dan cuenta de las complejidades del flujo multifásico en los sistemas de produc-ción del mundo real, que pueden incluir pozos multilaterales, líneas de conducción, sistemas de levantamiento artificial, instalaciones de proce-samiento y equipos de control de flujo, tales como estranguladores y dispositivos de control de la producción de arena.
Los analistas utilizan modelos matemáticos para computar las soluciones utilizando algoritmos o métodos numéricos. Estos métodos aprovechan
> Pasos para resolver los modelos de flujo bifásico para un flujo estratificado en una línea de conducción de gas-condensado. Los modelos de estado estacionario (izquierda) se inician dividiendo la sección de tubería en secciones más pequeñas (N) e ingresando las condiciones de borde para los cálculos de presión (P ) , temperatura(T ), velocidad del líquido (νL) y velocidad del gas (νg) en el punto inicial de la línea de conducción. El modelo utiliza estas condiciones iniciales para resolver las ecuaciones de continuidad en la primera sección (N = 0) y calcular los valores para la presión, la temperatura y las velocidades de los fluidos en esa sección. Estos valores son utilizados como datos de entrada para la sección siguiente (N + 1) y el proceso se reitera hasta que se alcanza la sección final; el otro extremo de la línea de conducción, Nmax. Un proceso similar se sigue en el modelo dinámico (derecha), pero se agrega un paso iterativo adicional que da cuenta de los cambios producidos con el tiempo (t ) en las propiedades de los fluidos y en los parámetros de flujo y las condiciones de borde. Dado que las ecuaciones de flujo son no lineales, generalmente es necesaria la ejecución de iteraciones para arribar a una solución con una precisión aceptable.
Inicio Inicio
Fijar el número de la sección de la cuadrícula: N = 0
Ingresar las condiciones de borde paraP, T, νg y νL en el punto inicial de
la línea de conducción (N = 0)
Resolver las ecuaciones de conservaciónde la masa, la cantidad de movimiento
y la energía para calcularP, T, νg y νL en la sección N + 1
Calcular los parámetrostermofísicos en la sección N
Calcular la retención delíquido en la sección N
N = N + 1.
¿Es N = Nmax?
Dividir la línea de conducción en cuadrículas
Guardar los resultados
Imprimir los resultados
Fin
No No
SíSí
Intercalar la longitud y el tiempo en las cuadrículas
Obtener las soluciones en estado estacionario
Designar las condiciones de borde
Calcular los parámetros físicos
t = t + Δt.
¿Es t ≥ tmax?
Resolver las ecuaciones de conservaciónde la masa, la cantidad de movimiento
y la energía para calcularP, T, νg y νL en el tiempo t + Δt
Calcular la retención de agua
Ingresar los parámetros
Guardar las soluciones
Imprimir las soluciones
Fin
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los avances registrados en materia de velocidad y capacidad de procesamiento computacional para crear soluciones digitales que simulan fenómenos de flujo del mundo real con un alto nivel de detalle.
Los métodos numéricos comienzan dividiendo la corriente de fluidos totales de la tubería en cua-drículas o celdas discretas pequeñas. Cada una de las celdas posee sus propios valores de presión, tem-peraturas, composiciones de fluidos, densidades, tasas de flujo y flujos de desplazamiento.26 La solu-ción de las ecuaciones de conservación para cada celda comienza con la reformulación de las ecua-ciones continuas para expresar las contrapartes discretas mediante la aplicación de conceptos de discretización, tales como el concepto de pondera-ción direccional (upwind), que utiliza las propie-dades de los fluidos de las celdas aguas arriba de los cálculos de flujo. Este proceso da como resul-tado un conjunto de ecuaciones diferenciales y algebraicas ordinarias que representan el modelo. No obstante, dado que las ecuaciones pueden exhi-bir un fuerte grado de no linealidad y tienen que ser restringidas —el volumen de fluidos totales debe ser igual al volumen de la tubería— los métodos de solución deben ser diseñados cuidadosamente.
Luego, todo el conjunto de ecuaciones se divide en subconjuntos de acuerdo con las características o las propiedades de las ecuaciones. Los subcon-juntos se resuelven en etapas y a cada etapa le sigue la etapa siguiente en el mismo incremento de tiempo. Las etapas se acoplan explícitamente entre sí en el incremento de tiempo. Las ecuacio-nes se resuelven numéricamente utilizando técni-cas iterativas hasta que se alcanza la convergencia para todo el sistema. Estos métodos pueden ser aplicados para estudiar el flujo de fluidos tanto en condiciones dinámicas como en estado esta-cionario (página anterior).27
Principios en acciónCuando se aplica a las operaciones de campo, la simulación dinámica de flujo multifásico desem-peña un rol importante para la comprensión de los científicos de la probabilidad y la severidad de generar subproductos relacionados con los flui-dos, tales como los hidratos, las ceras, los depósi-tos de incrustaciones y las emulsiones en un sistema de producción. Los ingenieros de diseño utilizan esas simulaciones para pronosticar la presencia de estos elementos en el sistema de campo real y luego prueban varias alternativas de diseño cuyo objetivo es minimizar su impacto. Idealmente, esas simulaciones se efectúan antes de construir el sistema de producción, lo que per-mite que el operador diseñe y construya un sistema
de producción —desde el pozo hasta el equipo de procesamiento de superficie— que minimice estos desafíos asociados con el aseguramiento del flujo.
Chevron utilizó la simulación dinámica de flujo multifásico como asistencia en la gestión de los riesgos operacionales y de aseguramiento del flujo en su campo submarino Lobito-Tomboco, situado en el bloque 14 del área marina de Angola (arriba).28 El desarrollo comprende tres centros submarinos conectados a la torre flexible Benguela Belize (BB).29 Tanto el yacimiento Lobito como el
yacimiento Tomboco contienen petróleo crudo liviano (31 a 32ºAPI), con bajo contenido de azufre y de ácidos y escaso contenido de asfaltenos y nafta.
Los ingenieros de Chevron debieron enfren-tar el desafío de diseñar para este campo un sis-tema de producción robusto que transportara los fluidos producidos en forma económica desde los pozos submarinos hasta la parte alta de las plata-formas y que a la vez mitigara suficientemente los riesgos operacionales y de aseguramiento del flujo anticipados. Para maximizar la producción
22. En los modelos homogéneos de flujo bifásico, la relación de deslizamiento es 1 porque se asume que la fase gaseosa y la fase líquida viajan a la misma velocidad. En muchas situaciones del mundo real, las velocidades de las dos fases pueden ser significativamente diferentes, dependiendo del régimen de flujo del sistema en estudio.
23. Brandt I: “Some Aspects of Particle Flow Modeling Within a Commercial, Transient, Multiphase Flow Simulator,” presentado en la Conferencia de Celebración de Geoff Hewitt, Flujo Multifásico, Londres, 23 al 25 de julio de 2014.
24. Bendiksen et al, referencia 11. 25. Biberg D, Holmås H, Staff G, Sira T, Nossen J, Andersson
P, Lawrence C, Hu B y Holmås K: “Basic Flow Modelling for Long Distance Transport of Wellstream Fluids,” presentado en la 14a Conferencia Internacional sobre Tecnología de Producción Multifásica, Canes, Francia, 17 al 19 de junio de 2009.
26. El número de celdas definidas para una línea de conducción dada es limitado solamente por la complejidad de la línea de conducción en particular que se está modelando. Se pueden definir celdas adicionales alrededor de las áreas de la línea de
> Campo submarino de Chevron. En el campo submarino Lobito-Tomboco, existen tres centros submarinos (A, B y C), localizados en tirantes de agua (profundidad del lecho marino) de aproximada- mente 396-550 m [1 300-1 800 pies] y conectados a la torre flexible o articulada Benguela Belize (BB), que se encuentra en aproximadamente 390 m [1 280 pies] de agua. Cada centro se conecta a la torre a través de una línea de flujo de 10 pulgadas (verde), que transporta la producción desde los pozos hasta la torre, y mediante una línea de prueba de 8 pulgadas (rojo). La capacidad del sistema submarino es de 115 000 bbl/d [18 300 m3/d]. Este volumen llena el módulo de producción de la plataforma BB del campo Lobito-Tomboco y el tren de producción de petróleo liviano disponible de 80 000 bbl/d [12 700 m3/d] de esa plataforma. Además, la capacidad del sistema submarino tendrá cabida para la producción de los centros submarinos futuros de las áreas de desarrollo cercanas. (Adaptado de Song, referencia 28.)
Centro ACentro B
Centro C
Torre articulada BB
conducción que requieren un análisis más minucioso en la simulación, como por ejemplo alrededor de las válvulas o de los dispositivos de control de influjo. El número óptimo de celdas para una línea de conducción dada a menudo implica un equilibrio entre el tiempo de procesamiento y la precisión que se requiere del proceso de simulación numérica.
27. Changjun L, Wenlong J y Xia W: “Modeling and Simulation for Steady State and Transient Pipe Flow of Condensate Gas,” en Moreno-Piraján JC (ed): Thermodynamics—Kinetics of Dynamic Systems. Rijeka, Croatia: Intech Books (2011): 65–84.
28. Para obtener más información sobre el desarrollo de este campo petrolero, consulte: Song S: “Managing Flow Assurance and Operation Risks in Subsea Tie-Back System,” artículo OTC 19139, presentado en la Conferencia de Tecnología Marina, Houston, 5 al 8 de mayo de 2008.
29. Una torre flexible es una estructura de perforación fija para la producción de petróleo y gas en aguas profun- das. La torre consta de patas flexibles (articuladas) que reducen la resonancia y minimizan las fuerzas generadas por las olas marinas. Sobre las patas se asienta una cubierta para dar cabida a las operaciones de perforación y producción.
34 Oilfield Review
tasa de inyección de los químicos de tratamien-tos, tales como el metanol para la inhibición de hidratos, los inhibidores de corrosión, los bioci-das y los secuestrantes de oxígeno para mitigar los ataques corrosivos.
Para mitigar el riesgo de arenamiento, los datos de salida de las simulaciones guiaron la decisión del operador de terminar todos los pozos de producción con empaques de grava robustos y limitar el abatimiento máximo de la presión a través de la terminación, lo que además minimizó el riesgo de migración de finos. Las simulaciones dinámicas de flujo sugirieron una estrategia de mitigación de riesgos de formación de tapones que incluyó los procedimientos adecuados de arranque suave y cierre del pozo, las tasas de flujo mínimas en cada línea de flujo para mante-ner el flujo fuera del régimen de formación de tapones y las configuraciones ideales del estran-gulador de superficie para controlar la formación de tapones durante la limpieza con diablo y la circulación de petróleo muerto.
Para mitigar aún más los riesgos operaciona-les y de aseguramiento del flujo en el campo Lobito-Tomboco, el operador utilizó la capacita-ción del simulador OLGA para ayudar al personal de campo a familiarizarse con la forma en que el sistema de producción submarino interactuaría con el sistema de procesamiento de superficie bajo diversas condiciones de producción. El simu-lador dinámico de flujo también fue implemen-tado como parte del sistema de manejo de líneas de conducción del operador para modelar el com-portamiento en tiempo real del flujo multifásico en el sistema de producción submarino. El sistema de manejo puede ser utilizado en tres modos diferen-tes: como una aplicación en tiempo real de acceso continuo para monitorear el estado del sistema de producción en ese momento, como una aplicación anticipatoria de acceso continuo para pronosticar la operación futura en base a los cambios planifica-dos del sistema de producción y como una aplica-ción hipotética con la intervención de un operador para los estudios de planeación e ingeniería.
Una vez construido el sistema e iniciada la pro-ducción de los tres centros submarinos, los datos de campo fueron comparados con los resultados simulados obtenidos con el simulador OLGA. Los conjuntos de datos reales y simulados se corre-lacionaron correctamente en cada caso, lo que con-firmó la exactitud de los modelos termohidráulicos utilizados para desarrollar los procedimientos ope-rativos para el campo. Las presiones de flujo en estado estacionario calculadas con el simulador OLGA mostraron una precisión del 90% con res-pecto a las presiones del campo, en tanto que la precisión de las temperaturas calculadas fue del
> Dolphin Energy en Qatar y en los Emiratos Árabes Unidos. Dolphin Energy está involucrada en todas las etapas de la cadena de valor del gas, desde la producción de gas natural sin procesar, en sus dos plataformas marinas, hasta el procesamiento en su planta terrestre de Ras Laffan y el transporte del gas natural hasta los Emiratos Árabes Unidos por línea de conducción de exportación. La compañía también distribuye el gas a clientes de los Emiratos Árabes Unidos y a Omán.
QATAR
Ras Laffan
Doha
Abu Dhabi
Maqta
Taweelah
Jebel Ali
DubaiSharjah
Al Ain
Fujairah
ARABIASAUDITA
EMIRATOS ÁRABES UNIDOS
OMÁN
100 200 km0
75 150 mi0
ÁFRICA
ASIA
EUROPA
Plataforma de producciónPlanta de procesamientoLíneas de conducción existentes previamenteLíneas de conducción construidas por Dolphin
de cada centro submarino, se requeriría un pro-ceso de inyección de agua para el barrido de cada pozo y el suministro de soporte de presión. Además, cuando se incrementara el corte de agua, el operador tendría que implementar un método de levantamiento por gas. También se preveían otros desafíos adicionales en forma de riesgos de aseguramiento del flujo, que incluían la formación de hidratos, depósitos de incrusta-ciones, ceras y subproductos de la corrosión, ade-más de arenamiento y formación de tapones.
Primero, el operador evaluó su exposición a los riesgos de aseguramiento del flujo mediante la recolección y el análisis de muestras de petróleo y agua de los yacimientos. Este análisis incluyó caracterizaciones de los fluidos en fun-ción de la presión, el volumen y la temperatura y una evaluación global de las composiciones de los fluidos de cada yacimiento.30 Mediante la uti-lización del simulador de flujo OLGA, los modela-dores emplearon los resultados de este análisis para desarrollar diversos modelos termohidráu-licos enfocados en el flujo hidráulico en los siste-mas térmicos. El operador generó los siguientes modelos termohidráulicos: pozo y línea de flujo individuales, sistema de producción de cada cen-tro submarino y todo el sistema de producción integrado con los pozos y las líneas de flujo.
Las simulaciones fueron corridas bajo condi-ciones de estado estacionario, a las que el opera-dor definió como cualquier condición en la cual
los fluidos producidos fluyen de una manera rela-tivamente uniforme e ininterrumpida a través del pozo, las líneas de flujo y las líneas de pro-cesamiento de superficie. Además, se corrieron numerosas simulaciones de comportamientos transitorios para determinar cómo reaccionaría la corriente de producción ante situaciones diná-micas, incluidas las fases de puesta en servicio, inicio, cierre (planificado versus no planificado y corto versus largo), arranque suave del pozo, lim-pieza con diablo, circulación de petróleo muerto y formación de tapones.
Esta extensiva campaña de modelado permi-tió a Chevron tomar decisiones informadas que redujeron las erogaciones de capital iniciales de la compañía para el proyecto y a la vez asegura-ron una producción más confiable con bajo riesgo de perturbaciones o cierres no planificados.31 Para la mitigación de los depósitos de hidratos, el operador pudo diseñar el espesor del aislamiento térmico óptimo para las líneas de flujo submari-nas y los componentes de formas irregulares, tales como los conectores y las terminaciones finales de las líneas de conducción. Las simula-ciones guiaron además el grado óptimo de uso y
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95% con respecto a las temperaturas medidas en el campo. Los tiempos reales y simulados de enfriamiento del árbol de producción y el colec-tor múltiple también exhibieron un buen ajuste. Los sistemas demostraron ser robustos para las operaciones y no estar sobre-diseñados o sub-di-señados para mantener un efectivo asegura-miento del flujo.
Manejo dinámico de la producción de un campo de gas condensadoHoy, es común que los operadores implementen sis-temas de manejo de la producción que cuentan con herramientas incorporadas de simulación dinámica de flujo para optimizar sus operaciones de campo. Dolphin Energy utilizó este tipo de sistema en su Proyecto Dolphin Gas, que comprende dos platafor-mas de producción marinas emplazadas a 80 km [50 mi] de la costa de Qatar (página anterior). Estas plataformas producen gas natural húmedo de la formación Khuff; la producción fluye hacia una planta de procesamiento en tierra firme a través de dos líneas de flujo submarinas de 91 cm [36 pulgadas]. La planta de procesamiento separa los fluidos de hidrocarburos —condensado y gas licuado de petróleo— para la venta y procesa el gas natural restante para su compresión y transporte por gasoducto a los Emiratos Árabes Unidos (UAE).
Para satisfacer el desafío de manejar la pro-ducción de líquidos en un campo de gas conden-sado tal como el del Proyecto Dolphin Gas, los diseñadores deben dimensionar correctamente las líneas de conducción en la fase de planeación del proyecto. Durante las operaciones, los desa-fíos son, entre otros, el manejo de los cambios producidos en las tasas de flujo, las operaciones de limpieza con diablo, los cierres y los reinicios. Además, la predicción exacta de los regímenes de flujo y el inicio de la formación de tapones en los campos de gas condensado es difícil; la mitiga-ción de los depósitos de hidratos requiere que el operador seleccione el tipo y el espesor óptimo del aislamiento y las líneas de flujo submarinas y el tipo y dosaje adecuado del inhibidor de hidra-tos a ser desplegado durante la producción.
Para abordar estos problemas de asegura-miento del flujo, se instaló un sistema de manejo de líneas de conducción, que incluyó el sistema dinámico de soporte de la producción OLGA Online, un simulador de acceso continuo que genera modelos en tiempo real diseñados para ajustarse a las condiciones de campo y sustenta la operación confiable de las líneas de conduc-ción de flujos multifásicos desde el cabezal del pozo hasta la planta de recepción y procesa-miento en tierra firme.
30. Una caracterización de fluidos en función de la presión, el volumen y la temperatura es una forma de caracterizar los sistemas de fluidos de yacimientos a través de experimentos de laboratorio y del modelado de ecuaciones de estado. Los parámetros de los fluidos resultantes se utilizan luego como datos de entrada para las diversas simulaciones de yacimientos, líneas de conducción y procesos.
31. Una perturbación o alteración ocurre en una corriente de fluido producido cuando las condiciones físicas, tales como presión, temperatura o tasas de flujo existentes en la corriente de flujo, dan lugar a la formación de precipitados o emulsiones.
El simulador de acceso continuo incorpora datos de los sistemas de monitoreo y sensores inte-respaciados, que miden la presión, la temperatura y la tasa de flujo de fluidos, y la retención de líqui-dos en la línea de conducción, y luego corre los modelos en tiempo real para proporcionar infor-mación que sustenta o complementa los datos dis-ponibles a partir del sistema de control existente. Los resultados de esta simulación en tiempo real ayudan al operador a detectar fugas, calcular los riesgos que presentan los hidratos, conocer la pro-babilidad de la formación de tapones en las líneas de conducción y seguir el avance de los diablos durante la limpieza (arriba).
El simulador dinámico de acceso continuo tam-bién puede ser corrido en un modo que le permite
>Módulo Pig Tracking Advisor del sistema OLGA Online. En el módulo Pig Tracking Advisor del sistema OLGA Online, el operador puede ver una representación de un circuito de producción submarino y la placa de base submarina (extremo superior, amarillo). La conexión con la instalación de procesamiento de superficie incluye el receptor del lanzador de diablos. Cuando se lanza un diablo hacia el interior de una de las patas del circuito de producción, su localización se marca con un ícono visible a lo largo del circuito de producción. Los operadores también pueden monitorear los perfiles de líneas de conducción (extremo inferior izquierdo), incluidas las retenciones de líquido, los perfiles de elevación y las variables calculadas (extremo inferior derecho), tales como el tiempo de arribo estimado al receptor y la localización y la velocidad del diablo en ese momento.
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pronosticar la producción futura o los problemas potenciales de aseguramiento del flujo. Por ejem-plo, un operador puede simular cinco horas a futuro, a intervalos regulares, para obtener una advertencia temprana de las situaciones que podrían generar una alarma de cierre. El simula-dor también puede ser utilizado en modo de pla-neación, el cual permite comprender el impacto de cualquier cambio de diseño planificado en la operación de la línea de conducción y la instala-ción de procesamiento.
Para el Proyecto Dolphin Gas, el sistema de manejo de líneas de conducción generó modelos para las dos líneas de conducción de flujo multifá-sico de 85 km [53 mi] de largo y 91 cm de diámetro, y además modeló la operación de varios sistemas marinos, incluidas dos plataformas que contenían 15 pozos de producción y lanzadores de diablos, y la inyección y el rastreo de un inhibidor de hidratos
y un inhibidor de incrustaciones. En tierra firme, el sistema proporcionó actualizaciones de los mode-los en tiempo real para la operación de los recepto-res de diablos y los retenedores de tapones.
El sistema ha sido utilizado en las operaciones diarias de las líneas de conducción desde su insta-lación en el proyecto a fines del año 2007. A través del monitoreo continuo del riesgo de formación de hidratos, el manejo de las líneas de conduc-ción ha ayudado a asegurar la inyección óptima del inhibidor de hidratos. El sistema es utilizado para el manejo activo del inventario de líquidos y el seguimiento de las operaciones de limpieza con diablo. Los expertos en integridad de las líneas de conducción de Dolphin Energy también lo han utilizado para rastrear el uso de inhibido-res de corrosión, lo que proporciona información para calcular la vida operativa viable de las líneas de conducción.
Limpieza y arranque de los pozos del campo KitanLas simulaciones dinámicas también se aplican en las operaciones de limpieza y arranque de los pozos.32 Eni Australia utilizó la simulación numé-rica de comportamientos transitorios del flujo multifásico para guiar las decisiones relaciona-das con la limpieza de los pozos del campo petro-lero Kitan (arriba).33 Ubicado a aproximadamente 200 km [124 mi] frente a la costa sur de Timor Oriental, el campo Kitan aloja tres pozos inteli-gentes submarinos, líneas de flujo submarinas, tubos ascendentes y una embarcación flotante de producción, almacenamiento y descarga (FPSO). Los tres pozos fueron terminados y limpiados antes del arribo de la FPSO a la localización.
Las terminaciones inteligentes se instalaron a profundidades similares en los tres pozos para con-trolar el flujo desde una zona superior y otra inferior.
> Campo Kitan. El campo Kitan (izquierda) se encuentra ubicado a unos 200 km [124 mi] al sudeste de Timor Oriental y a 500 km [310 mi] al noroeste de Australia. El petróleo y el gas fluyen desde los pozos submarinos 5 y 3 y desde el pozo de re-entrada 1 del pozo 2 del campo Kitan hasta una embarcación flotante de producción, almacenamiento y descarga (FPSO) (derecha). El petróleo y el gas fluyen desde el fondo marino hasta la FPSO (extremo superior derecho) a través de líneas de producción flexibles (negro, extremo inferior ) , en tanto que el gas producido por métodos de levantamiento artificial por gas es enviado a través de líneas de flujo independientes (rojo) desde la FPSO hasta los cabezales de pozos (negro). La unidad de control (amarillo) distribuye los comandos desde la FPSO hasta los centros de pozos a través de un cable umbilical principal (amarillo y negro).
AUSTRALIA
Campo Kitan
2 000 4 000 km0
1 000 2 000 mi0
TIMOR ORIENTAL
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La zona superior de cada pozo fue disparada a una profundidad medida oscilante entre 3 344 y 3 367 m [10 971 y 11 047 pies] y la zona inferior se disparó entre 3 384 y 3 394 m [11 102 y 11 135 pies]. El flujo de cada zona es controlado con válvulas de con-trol de flujo de fondo pozo con ocho posiciones del estrangulador; completamente abierto, completa-mente cerrado y seis posiciones intermedias. Para monitorear la presión y la temperatura de cada zona, se desplegaron medidores de fondo pozo.
Debido a la naturaleza remota de la localización del campo, el operador necesitaba asegurarse de que los pozos limpios exhibirían el comportamiento requerido antes de desplegar la FPSO. El simulador dinámico de flujo fue utilizado para modelar la terminación inteligente y diversos escenarios preseleccionados de limpieza de pozos, en los que se alteraron las tasas de flujo y la presión y la temperatura y el tiempo de limpieza en varios puntos de interés para determinar su impacto en la operación de limpieza. Los objetivos del estu-dio fueron estimar la tasa de flujo requerida y la duración para descargar el petróleo de base y la salmuera durante la limpieza de los pozos y utili-zar estas estimaciones como guía para el pro-
32. La limpieza de un pozo es un período de producción controlada, que sigue generalmente a un tratamiento de estimulación, durante el cual los fluidos de tratamiento retornan desde la formación y se llevan a la superficie. La duración de la limpieza depende en general de la complejidad del tratamiento de estimulación; las operaciones tales como el empaque de grava y el fracturamiento hidráulico requieren un proceso de limpieza más lento y más cuidadoso para evitar poner en riesgo la eficiencia del tratamiento en el largo plazo.
33. Para obtener más información sobre esta operación de limpieza, consulte: Yokote R, Donagemma V y Mantecon JC: “Dynamic Simulation Applications to Support Challenging Offshore Operations: A Kitan Oil Field Offshore East Timor Case Study,” artículo SPE 156146, presentado en la Conferencia y Exhibición Técnica Anual de la SPE, San Antonio, Texas, EUA, 8 al 10 de octubre de 2012.
34. Aceite de base se refiere a la fase continua en los fluidos de perforación a base de aceite. En el caso de la limpieza del pozo del campo Kitan, el aceite de base fue bombeado hacia el fondo del pozo para desplazar la salmuera que había sido utilizada durante la operación de terminación.
> Ajuste histórico de presión. Las presiones medidas reales registradas en el medidor de fondo de pozo inferior, en uno de los pozos del campo Kitan (verde), muestran una concordancia razonable con las presiones obtenidas con el simulador OLGA (rojo); la mayor diferencia medida entre las presiones es de 1%.
4 700
4 710
4 720
4 730
4 740
4 750
4 760
4 770
4 780
4 790
4 800
24222018161412Tiempo, h
1086420
Pres
ión,
lpc
Medida Simulada
grama de limpieza real del campo.34 Además, se simularon las sensibilidades a los parámetros del yacimiento, tales como permeabilidad, presión y temperatura, para estimar el efecto en la presión, la temperatura y la tasa de flujo en los medidores de fondo de pozo y aguas arriba del colector múl-tiple de estrangulamiento. Estas simulaciones proporcionaron a los ingenieros del equipo de terminación la información que necesitaban para pronosticar las condiciones de flujo existentes en los pozos antes de llevar a cabo las operaciones de limpieza y poner en producción los pozos.
Las simulaciones definieron la limpieza de un pozo como completa cuando la cantidad de sal-muera y petróleo de base presentes en el petróleo producido del yacimiento, medida en la superficie, era inferior al 1% en masa. La tasa óptima de flujo de petróleo se estimó en 7 000 bbl/d [1 100 m3/d] y la presión de flujo estimada en boca de pozo y la temperatura fueron de 1 200-1 400 lpc [8,3-9,7 MPa] y 43°C [109°F], respectivamente. La presión y la temperatura también fueron pronosticadas diná-micamente en los puntos de interés, tales como en los medidores de fondo de pozo y aguas arriba del colector múltiple de estrangulamiento.
El operador utilizó los valores de las simula-ciones como guía para las operaciones reales de limpieza y pruebas de pozos. Una comparación de los datos de los modelos con los datos de pozos rea-les después de las operaciones de limpieza y prue-bas indicó que en todos los medidores de fondo de pozo se observó una buena correlación con una diferencia máxima del 1% (arriba). La correlación, que también se logró aguas arriba del colector
38 Oilfield Review
múltiple de estrangulamiento, mostró un error máximo del 1% durante el período de flujo mixto.
Los modelos de pozos validados fueron inte-grados subsiguientemente con los modelos de líneas de flujo del operador, que se corrieron para proporcionar información al equipo de puesta en marcha del campo. El equipo utilizó los resultados de la simulación dinámica de líneas de flujo para estimar la posición óptima de las válvulas de con-
trol de flujo de fondo de pozo sin exceder las limi-taciones de producción del sistema. Además, estas simulaciones ayudaron al operador a establecer el esquema de arranque suave propuesto, estimar la presión y la temperatura en diversos puntos de la línea de flujo y la FPSO y estimar el tiempo de arribo de los fluidos de producción en la FPSO. El modelo del sistema de producción fue validado con los datos de producción reales.
Perforación de un pozo con un margen estrecho en el área marina de MalasiaLas metodologías de modelado dinámico también resultan útiles durante las operaciones de perfora-ción, particularmente cuando un operador plani-fica un programa de perforación en pozos marinos con márgenes estrechos. Petronas Carigali Sdn Bhd se enfrentó a una situación de este tipo antes de perforar un pozo de exploración en el campo SB, ubicado en el bloque PM, en el lado oeste de la cuenca malaya en Malasia.35 Esta cuenca se carac-teriza por la presencia de formaciones interestrati-ficadas de arena, carbón y lutitas. Estas condiciones, sumadas a un ambiente de alta presión y alta temperatura (HPHT) y a una pendiente de pre-sión con un incremento pronunciado, presenta-ban numerosos desafíos de perforación, entre otros, la reducción de las tolerancias a los golpes de presión, las ventanas de perforación estrechas entre la presión de poro y el gradiente de frac-tura, las altas densidades del fluido de perfora-ción y los efectos de la densidad de circulación equivalente (ECD) de los fluidos.36
Cuando se perforó un pozo exploratorio ini-cial en el área, si bien el operador utilizó las téc-nicas MPD, se produjo un influjo de fluidos de yacimiento en el pozo que excedió las tolerancias a los golpes de presión y el gradiente de fractura del yacimiento, lo que produjo pérdidas comple-tas de fluidos y la pérdida del pozo. Como resul-tado de ello, la operación de perforación fracasó.
El operador planificó un segundo pozo explora-torio a sólo 50 m [160 pies] de distancia del pri-mero, pero con un enfoque más riguroso del manejo de la presión del pozo que incluyó la utili-zación del software simulador dinámico de la per-foración Drillbench (izquierda). Este simulador emplea una metodología de modelado similar a la utilizada por el simulador de flujo OLGA, pero se enfoca en la predicción de las condiciones dinámi-cas de fondo de pozo relacionadas con el manteni-miento del control del pozo durante la perforación. El simulador Drillbench proporciona gráficas de perfil que simulan las condiciones de presión para todo el pozo en cualquier momento y se centra especialmente en la identificación de las potencia-les zonas débiles presentes en la formación y en los intervalos de márgenes de perforación estrechos.
> Ventana de perforación de presión de poro-presión de fracturamiento. El simulador Drillbench proporciona gráficas de perfil que muestran las condiciones de presión, incluidas la presión de poro (línea azul) y la presión de fracturamiento (línea verde) para todo el pozo en cualquier momento. La comprensión de todo el sistema asegura que la densidad de circulación equivalente (ECD, línea roja) del pozo se mantenga dentro de la ventana operacional definida por la presión y la resistencia de la formación. Los valores máximos y mínimos (líneas de puntos) se actualizan y se almacenan durante la simulación, lo que constituye una herramienta valiosa para examinar los límites del fondo de pozo a fin de asegurarse de que ninguna zona del pozo esté expuesta al riesgo de ser fracturada con la ECD propuesta.
3 500
3 700
3 900
4 100
4 300
4 500
4 700
4 900
5 100
2,22,12,01,91,81,71,61,51,41,3
Prof
undi
dad,
m
Densidad de circulación equivalente, densidad relativa
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Luego, el operador puede ajustar el programa de perforación para minimizar el riesgo de un golpe de presión u otro incidente de control de pozo antes de acceder a potenciales zonas problemáticas.
Los ingenieros comenzaron a planificar el segundo pozo mediante la recolección de datos del primero, que utilizaron para validar los datos ingresados en el simulador. Los datos ingresados incluyeron la geometría planificada del pozo, los pronósticos de la presión de poro y fractura-miento, las profundidades de entubación, el per-fil pronosticado de temperatura de fondo de pozo a boca de pozo, la densidad del lodo de perfora-ción y los parámetros reológicos en diversas sec-ciones del pozo.
Posteriormente, se corrieron simulaciones dinámicas de la perforación para cada sección del pozo a fin de determinar las ECDs para diversas tasas de flujo y densidades del lodo. Además, se efectuaron simulaciones de maniobras para inves-tigar los efectos de los cambios de las temperatu-ras de pozo y los problemas potenciales de sobrepresiones transitorias y presiones de suaveo, especialmente en las secciones más profundas del pozo en las que la ventana de presión de poro-pre-sión de fracturamiento era estrecha. Y se realiza-ron cálculos de tolerancia a los golpes de presión para cada sección del pozo; las simulaciones diná-micas proporcionaron estimaciones del impacto de las tasas de circulación de fluidos en el margen de tolerancia a los golpes de presión del pozo.
Las simulaciones permitieron perforar cada sección del pozo utilizando las velocidades de operación y maniobra de la sarta de perforación, las tasas de circulación del lodo y las contrapre-siones de superficie apropiadas para prevenir incidentes de control del pozo. Mediante la utili-zación de estas simulaciones dinámicas de flujo y de las técnicas MPD, el operador perforó el pozo
exploratorio hasta la profundidad del objetivo de 2 800 m [9 200 pies], dentro del margen de perfo-ración estrecho. Petronas tiene previsto utilizar el flujo de trabajo establecido por esta campaña de simulación de la hidráulica para el control de pozos como plan maestro para los pozos de eva-luación y desarrollo futuros de la región.
Direcciones futuras en la simulación del flujo de fluidosPara satisfacer las demandas de modelos con más precisión y detalles más finos, formuladas por los operadores, los simuladores de flujo multifásico deben evolucionar constantemente. Con ese obje-tivo, Schlumberger ha adquirido experiencia a través de diversos proyectos industriales conjun-tos (JIP) cuyo enfoque es la ampliación de los modelos físicos y numéricos del simulador.
Por ejemplo, el proyecto de verificación y mejoramiento del simulador OLGA (OVIP) fue puesto en marcha en el año 1996 como un estudio de tres años de duración diseñado para verificar los datos de salida del simulador en función de los datos de campo proporcionados por las com-pañías petroleras participantes, entre las que se encontraban Statoil, Saga, Norsk Hydro, BP, Elf, Total, Agip, Exxon, Conoco y Chevron. El éxito de este proyecto inicial, que incluyó el ajuste de los modelos para que reflejaran más fehaciente-mente las realidades del campo, condujo a una serie de JIPs subsiguientes del proyecto OVIP. Desde su inicio, el proyecto ha operado de manera ininterrumpida. Las compañías miembro del proyecto OVIP 2013-2015 son BG Group, BP, ExxonMobil, Gassco, Eni, Repsol, Saudi Aramco, Shell, Statoil, Total, Woodside y PEMEX.
El objetivo principal del proyecto OVIP es actuar como plataforma para el intercambio de conocimientos acerca de la concordancia de las predicciones del simulador OLGA con los datos de campo y de laboratorio. El proyecto es además un mecanismo para intercambiar conocimientos técnicos especiales en materia de aseguramiento del flujo entre las compañías petroleras miem-bro, que, a partir de sus sistemas OLGA Online, proporcionan datos operacionales de campo completo recolectados a lo largo de extensos períodos de tiempo.
Durante 2014, una compañía miembro pro-porcionó al grupo del proyecto OVIP mediciones detalladas obtenidas en ocho líneas de conduc-ción marinas y terrestres. Actualmente, otra compañía miembro está planificando la ejecu-ción de experimentos que cubren todo el rango operacional de un gasoducto marino de gas con-densado de 86 cm [34 pulgadas] de diámetro.
Otro JIP, denominado HORIZON I, fue puesto en marcha en el año 2004 con el IFE, Chevron, Eni, ExxonMobil, Statoil y Shell como participan-tes de la industria. El proyecto desarrolla mode-los para simular mejor las condiciones de flujo en mayores tirantes de agua (profundidad del lecho marino) y profundidades de yacimiento, líneas de flujo más largas y ambientes de temperatura y presión más desafiantes. Este proyecto fue seguido por el JIP HORIZON II vigente desde el año 2008 hasta el año 2012. A los participantes del JIP ori-ginal se incorporaron Total y ConocoPhillips en el proyecto HORIZON II. El objetivo de este proyecto HORIZON II fue ampliar la capacidad de mode-lado del simulador OLGA para el transporte a larga distancia de gas condensado y de los fluidos de los pozos de petróleo. Estos proyectos dieron como resultado nuevos módulos de software que expandieron las características del simulador OLGA y que actualmente son utilizados en todo el mundo para los sistemas más largos y más pro-fundos de procesamiento y líneas de conducción.
Los desarrollos futuros prometen extender aún más el alcance de los simuladores de flujo multifá-sico a través de su vinculación con los sistemas de software de modelado de yacimientos, perfora-ción y optimización de la producción. El objetivo fundamental de este trabajo es proporcionar a los operadores una vista panorámica de sus sis-temas de producción, de principio a fin, para un mejor control del potencial de producción y los costos de desarrollo de campos petroleros en el largo plazo. —RvF/TM
35. Para obtener más información sobre el modelado dinámico, consulte: Nordin NAB, Umar L, Aziz IABA, Nas S y Woo WK: “Dynamic Modeling of Wellbore Pressures Allows Successful Drilling of a Narrow Margin HPHT Exploration Well in Malaysia,” artículo IADC/SPE 155580, presentado en la Conferencia y Exhibición de Tecnología de Perforación del Pacífico Asiático de las IADC/SPE, Tianjin, China, 9 al 11 de julio de 2012.
36. Para obtener más información sobre ventanas de perforación, presión de poro y gradientes de fractura, consulte: Cook et al, referencia 2.
