Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
389414		A reservoir engineering study for field development - An application to real field data / Saha geliştirmede bir rezervuar mühendisliği çalışması - Gerçek saha verileri ile uygulama Yazar:HARUN KIRMACI Danışman: PROF. DR. MUSTAFA ONUR Yer Bilgisi: İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2014 193 s.
Rezervuar mühendisliği çalışmalarının en önemli hedeflerinden biri teknik ve ticari uygulanabilir bir saha geliştirme planı belirlemektir. Farklı kaynaklardan ve ölçeklerden verilerin analizini ve birleştirilmesini gerektiren bu görevde, amaç oldukça belirgin olsa da sonuca ulaşmak oldukça karmaşık ve zordur. Teknik ve ticari uygulanabilir bir saha geliştirme senaryosu bulmanın çok kolay ulaşılabilir bir hedef olmadığı ve bu hedefin çok geniş kapsamlı bir çalışma gerektirdiği açıktır. Örneğin, belirlenen geliştirme senaryona göre herhangi bir rezervuar sistemi parametresi ve rezervuarın performansını tahmin etmeden önce üstesinden gelinmesi gereken iki önemli basamak karmaşık ve heterojen jeolojik yapıların ve gözenekli ortamda çok fazlı akışkan akışının tanımlanması gerekmektedir. Böyle karmaşık bir çalışmanın sahadan toplanan farklı kaynaklardan ve ölçekten verilerin birleştirilmesi, toplanan verilerin sahanın tümünü temsil etmesi noktasında ve miktarının yetersizliği ve akış denklemlerinin milyon hücreli modellerde çözümlenmesi gibi pratik zorlukları vardır. Bununla birlikte maksimum elde edilebilir karı verecek saha geliştirme planı belirlenmeye çalışılırken kontratında dikte ettiği koşulları da göz önünde bulundurmak diğer bir zorluktur. Bu nedenle çok geniş çaplı verilerin işlenebileceği ve teknik-ticari ve sözleşmeye ilişkin sınırları göz önünde bulundurarak karı maksimize edecek saha geliştirme planını belirlerken farklı geliştirme senaryoların sonuçlarının tahmin edilebileceği bir araç olarak rezervuar modeli kurmak genel bir uygulamadır. Son yıllarda teknolojide ve bilgisayar biliminde oldukça büyük ilerlemeler kaydedildi. Böylece petrol ve gaz endüstrisi marketinde çok fazla verinin tek bir platformda birleştirilebileceği ve hidrokarbon rezervuarlarının davranışlarının tahmin edilebildiği gelişmiş programlar piyasaya sürüldü. Bu çalışmada, yukarıda sayılan bütün rezervuar çalışmaları gaz yoğuşuk gerçek bir karbonat rezervuar için yapıldı. İlk olarak, var olan bütün veriler; 2B-3B sismik, kuyu logları, kayaç numuneleri, kuyu testleri ve PVT gibi, dikkatlice incelendi ve rezervuar modelleme çalışmalarında kullanıldı. İkinci olarak, analizi yapılan veriler üç boyutlu statik rezervuar modelini kurmak için PETREL'de birleştirildi. Sahadaki en büyük belirsizliklerden biri olan gaz – su kontağı, kuyu testlerinden elde edilen basınç verileri ve gaz ile su gradyanları kullanılarak yaklaşık 1460 mss olarak saptandı ve hacimsel yerinde hidrokarbon hesaplamalarında kullanıldı. Daha sonra, olası yerinde gaz miktarı ve üzerindeki belirsizlikler çalışıldı. Olası P10, P50 ve P90 yerinde gaz miktarı sırasıyla 3.609 tcf, 2.937 tcf ve 2.369 tcf olarak belirlendi. Rezervuar akışkanı yoğuşma basıncının rezervuar basıncına çok yakın olan süper kritik bir gaz yoğuşuk olması sebebiyle, bileşimsel akışkan modellemesi ve çakıştırması PVTi'da yapıldı. Öncelikli olarak sahadan alınan akışkan numunesi üzerinde yapılan PVT testleri sonucunda elde edilen akışkan kompozisyonu PVTi bileşimsel akışkan modelleme yazılımına yüklendi. Daha sonra laboratuarda yapılan sabit kompozisyon genleştirme (CCE) deneyi, sabit hacim tüketim (CVD) deneyi ve seperatör testi deneyi verileri kullanılarak ve kurulan akışkan modeli parametreleri üzerinde regresyon yaparak deneysel veriler ile kurulan akışkan modeli çakıştırmaları yapıldı. Sonuç olarak en iyi çakışma elde edilen bileşimsel akışkan modeli simülasyon için gerekli olan PVT tablolarını elde etmekte kullanıldı. Göreli geçirgenlik, kılcal basınç ve kayaç sıkıştırılabilirliği gibi kayaç özellikleri eldeki kayaç numuneleri verilerine ve endüstride kabul gören Corey ve Newman korelasyonlarına göre PETREL'de oluşturuldu. Bu alanda eldeki verilerin yetersizliği sebebiyle belirsizlerin oldukça fazla olduğu saptandı ve bu belirsizliklerin ancak sahadan alınacak ek veriler yardımıyla daha sonradan yapılacak çalışmalarda giderilebileceği belirlendi. Simülasyonda kullanılacak kuyu performansı ve kuyu-içi akış performansı, PIPESIM'de kurulan tek kuyulu bir modelle belirlendi. Ayrıca en iyi üretim dizisi boyutu yine PIPESIM'de yapılan Düğüm (Nodal) Analizi çalışmaları ile belirlendi. Yapılan analizler sonucunda simülasyonda kullanılacak kuyu akış performansı 50 MMft3/gün ve en iyi üretim dizisi boyutu da 4.5 inç olarak saptandı. Gözenekli ortamda dinamik akışkan akışı davranışını modellemek için numerik simülasyon modeli kuruldu. Rezervuar akışkanının gaz yoğuşuk (kondensat) olması sebebiyle kompozisyonel (bileşimsel) simülasyon yöntemi tercih edildi ve sistem parametreleri tahmininde, rezervuar ve kuyu performansı tahmininde, uygun kuyu yerleşim planı belirlenirken, rezervuar yönetimi stratejisi belirlerken, farklı geliştirme senaryolarının sonuçlarının analizinde ECLIPSE 300 bileşimsel simülatörü kullanıldı. En iyi saha geliştirme senaryosu belirlenirken birçok teknik ve kontratla ilişkili sınır şartlar göz önünde bulunduruldu. Teknik ve kontratla ilişkili aşağıda sıralanan sınırlar temel saha geliştirme senaryosu oluşturulurken ve ana simülasyon modeli kurulurken göz önünde bulunduruldu: • Kontrat başlangıç tarihi: 01.01.2013. • Üretim başlangıç tarihi: 01.01.2016. • Toplam kontrat süresi (üretim başlangıcından sonra): 20 yıl. • İlk üretim gaz debisi hedefi: 150 MMft3/gün kuru gaz. • İlk üretimde kalma süresi: 3 yıl. • Pik üretim gaz debisi hedefi: 400 MMft3/gün kuru gaz. • Pik üretimde kalma süresi: 10 yıl. • Gaz işleme tesisi giriş basıncı: 1015 psia. • Kuyuların minimum ekonomik gaz üretimi debisi: 1 MMft3/gün. • Performans faktörü: Kontratta belirlenmiş gaz üretim debileri hedeflerinin altında bir debi ile üretim yapılması durumunda, hak edişler birden küçük ve yapılan gaz üretimi ile hedeflenen gaz üretiminin bölünmesi oranında bir katsayı ile çarpılacak. • Açılacak kuyu tipi: Tüm kuyular rezervuarın yüksek basınçlı bir gaz rezervuarı olması sebebiyle düşey kuyu olacak. • Gaz işleme tesisi ve kuyuların verimi: Gaz işleme tesisinde ve kuyularda olabilecek planlı ve plansız bakımlar ve arızalar sebebiyle yılın %10 'unda üretim yapılamayacağı göz önünde bulundurularak üretim hedefleri planlanmalı. • Üretimde olacak fire faktörü: Kontratta tanımlanan ihraç gazı özelliklerini tutturabilmek için tasarlanan gaz işleme tesisinde gazın içindeki LPG'yi, asit gazları ve buharlaşmış suyu ayırmaktan dolayı kayıplar meydana gelecektir. Ayrıca gaz işleme tesisini ve kuyuları işletmek için belli bir miktar yakıt gazına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu sebeple bütün bu kayıpları göz önünde bulundurmak için üretim hedefleri belirlenirken %14.05 üretim fire faktörü göz önünde bulundurulmalı. • Malzeme seçimi: Kuyularda, gaz işleme tesisinde, saha içi boru hatlarında ve gaz ihraç boru hatlarında kullanılacak malzeme seçimi üretilecek gaz özelliklerine ve sahanın üretim ömrüne göre yapılacak. Sonuç olarak, yukarıda sıralanan bütün teknik ve kontrata ilişkin sınırları göz önünde bulunduran rezervuar modeli ile sahada 31 kuyu açarak ve 2025 başlarında gaz kompresörleri devreye alarak yaklaşık %78 gaz kurtarımı başarıldı. Daha sonra oluşturulan modelde ve temel senaryoda kuyu lokasyonu optimizasyonu ve kuyu tamamlama optimizasyonu gibi bazı uygulamalar yapıldı ve değerlendirildi. Son olarak üzerinde çalışılan sahada ve üzerinde çalışma yapılan sahaya benzer sahalarda yapılması gereken ileri rezervuar çalışmaları ve sahadan alınması gereken ek veriler irdelendi ve önerildi.
Determination of technically and commercially viable development strategy is one of the main goals of the reservoir engineering studies. Although the goal is very clear, the task is not straight forward where the integration and analyses of dataset from different sources and scales are required. It is clear that this is not an easy target to achieve and requires massive works to be performed to find out technically and commercially viable development strategy. For instance, characterizing the complex heterogeneous geological structures and multi-phase fluid flow in porous media are the major steps that need to be overcome prior to predicting any of the reservoir system parameters and forecast reservoir performance based on the drawn development strategy. There are many practical difficulties associated with performing such a complex study such as data integration where the data collected from different sources and scales, limitations of the available data either in representation of the whole field or quantity of data itself, and solving flow equations in million cells models etc. Besides, contractual terms have to be taken into account while determining the appropriate development strategy in which the maximum achievable profit scenario should be another target. For this purpose, it is a common practice to construct a reservoir model that can handle vast amount data and used as a tool to predict the result of the different scenarios for maximization of profit by honoring the technical, commercial and contractual constraints. In recent years, significant advances in technology and computer science were achieved: thus, the market was prompted to provide sophisticated tools for integration of vast amount data in a single platform and simulation of the behavior of hydrocarbon reservoirs accurately. In this study, all the above mentioned reservoir engineering studies were conducted on a gas condensate carbonate reservoir. First of all, all the available data including but not limited to 2D-3D seismic, core, well-log, well-test, and PVT were reviewed carefully and used for reservoir characterization purposes. Secondly, analyzed dataset used for the construction of 3D static reservoir model (fine-scaled geo-cellular model) by the integration of the available dataset in PETREL. Possible gas initially in place (GIIP) calculations and uncertainty studies on the calculated GIIP values was performed in PETREL as well. Probabilistic P10, P50, and P90 GIIP values were calculated as 3.609 tcf, 2.937 tcf, and 2.369 tcf, respectively. Since the reservoir fluid is a super critical gas condensate fluid in which the dew point pressure is very close to the reservoir pressure, compositional fluid model was constructed and tuned in PVTi for the characterization of the reservoir fluid. Rock physics functions such as relative permeabilities, capillary pressure, and rock compaction were constructed in PETREL based on available core data and using industry widely accepted Corey and Newman correlations. Single branch well model was constructed in PIPESIM to be able to determine the inflow performance of the wells that will be used in the simulation. Additionally, optimum tubing size was selected by performing Nodal Analysis in PIPESIM based on available production data from the field. Numerical reservoir simulation model was constructed to simulate the dynamic behavior of reservoir and fluid flow in porous media. Since the reservoir fluid is gas condensate, constructing compositional simulation was preferred and ECLIPSE 300 compositional simulator was used for estimating system parameters, forecasting reservoir and well performance, deciding well spacing, determining reservoir management strategies, assessing and evaluating the results of different development scenarios that may be applied in the field, and making investment decisions etc. In conclusion, approximately 78% recovery was achieved by drilling totally 31 wells in the field and installing gas compressors at the beginning of 2025.