Optimal Production Strategies for the Development of Mature Oil Fields through Polymer Flooding

Polymer flooding is one of the most extensively applied techniques for enhanced oil recovery (EOR) that relies on increasing the injected fluid viscosity by adding polymers in different concentrations. The aim is to improve the mobility ratio between the oil and the displacing fluid, reducing channeling effects and boosting sweep efficiency. In this work, a mixed-integer nonlinear optimization approach is developed in order to address production planning decisions, also assessing the convenience of polymer flooding in EOR projects on screening stages. This decision-making tool allows establishing optimal polymer injection strategies, setting fluid injection rates and polymer concentrations, selecting wells, and scheduling slug change operations over the planning horizon, with the aim of maximizing the net present value of the project. We propose a novel formulation combining transport phenomenon models, well productivity forecast, and geometric abstraction of the reservoir in order to address both technical and economic decisions with low computational effort. Results show that optimized strategies may outperform typical operations by up to 17% and can be found in shorter central processing unit times in comparison to traditional reservoir simulation approaches. The model has been used to tackle problems with up to 7 wells and can be tuned to different reservoir conditions.Fil: Presser, Demian Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cafaro, Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cafaro, Diego Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentin

Optimización de estrategias para la recuperación de petróleo mediante dióxido de carbono.

En este trabajo se presenta una herramienta de toma de decisionesmediante programación matemática mixta entera no lineal (MINLP) quepermite definir la mejor estrategia de operación de proyectos derecuperación de petróleo con dióxido de carbono (EOR-CO2). El enfoquesurge de la necesidad de contar con herramientas prácticas para decidiracerca de la conveniencia de profundizar en iniciativas avanzadas para laproducción de hidrocarburos, evitando incurrir en costosas simulacionesgeológicas en casos donde los indicios de rentabilidad no sean losuficientemente alentadores. De esta manera, el modelo propuesto buscaestablecer las mejores condiciones de operación para un proyecto EOR-CO2estimando el máximo Valor Actual Neto (VAN) esperable. El objetivo esseleccionar convenientemente los pozos productores e inyectores a operaren cada período, fijar la tasa de CO2 a inyectar en cada pozo, y diagramarel plan de mantenimiento de pozos y conversiones requeridas paramaximizar la productividad. Si bien el modelo formulado busca definirlineamientos para la explotación de campos maduros medianterepresentaciones confiables del comportamiento de los yacimientos, nopretende agotar en profundidad los aspectos técnicos vinculados a estosproyectos. El aporte fundamental de la herramienta es la determinación deuna estrategia de explotación de recursos mediante EOR-CO2 cuando elVAN esperado es positivo, y un criterio preciso para descartar casos en loscuales, aún en las mejores condiciones, la inversión no se justifique.Fil: Presser, Demian Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cafaro, Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cafaro, Diego Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentin

Optimal Strategies for Carbon Dioxide Enhanced Oil Recovery under Uncertainty

This work presents a two-stage stochastic programming model to optimize the expected net present value (ENPV) of CO2-EOR projects under uncertainty. The mathematical formulation relies on a multi-period planning approach aimed to find the optimal exploitation strategy for a mature oil reservoir. Given uncertain prices and productivity scenarios, the model sets the most convenient time to launch the CO2-EOR project, and establishes efficient operating conditions over the planning horizon. It determines the number of production and injection wells to operate at every period, the CO2 injection rate in every well, and the timing for maintenance and conversion tasks. The problem complexity grows rapidly with the number of wells and scenarios considered, resulting in a large-scale decision-making problem. Well productivity forecast functions are nonlinear (typically hyperbolic), yielding a mixed integer nonlinear (MINLP), nonconvex formulation. A moving horizon framework is adopted to take recourse actions when uncertain production parameters are revealed. The proposed approach helps operators to increase CO2-EOR profitability by minimizing losses in low-price and productivity scenarios and maximizing the gain under more promising conditionsFil: Presser, Demian Javier. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Cafaro, Vanina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Zamarripa, Miguel. Oak Ridge Institute For Science And Education; Estados UnidosFil: Cafaro, Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; Argentina13th International Symposium on Process Systems Engineering (PSE 2018)San DiegoEstados UnidosComputer Aids for Chemical Engineerin