Oilfield Review

Simulación de flujos multifásicos: Optimización
de la productividad de los campos petroleros
Intan Azian Binti Abd Aziz
Petronus Carigali Sdn Bhd
Kuala Lumpur, Malasia
Ivar Brandt
Oslo, Noruega
Dayal Gunasekera
Abingdon, Inglaterra
Bjarte Hatveit
Kjetil Havre
Gjermund Weisz
Zheng Gang Xu
Kjeller, Noruega
Steve Nas
Kuala Lumpur, Malasia
Knut Erik Spilling
Sandvika, Noruega
Ryosuke Yokote
Eni Australia
Perth, Australia Occidental, Australia
Shanhong Song
Chevron Project Resources Company
Beijing, China
Traducción del artículo publicado en
Oilfield Review 27, no. 1 (Mayo de 2015).
Copyright © 2015 Schlumberger.
Por su colaboración en la preparación de este artículo, se
agradece a Bjørn-Tore Anfinsen y Lars Magnus Nordeide,
Bergen, Noruega; Dag Biberg, Kevin André Hermansen,
Norbert Hoyer, Bin Hu y Hans Marius With, Oslo, Noruega;
Rajesh Puri, Londres, Inglaterra; y Mack Shippen y Steve
Smith, Houston, Texas, EUA.
Drillbench, OLGA, OVIP y PIPESIM son marcas de
Schlumberger.
26
A medida que los procesos de construcción de pozos y desarrollo de campos de
petróleo y gas se vuelven más complejos, se incrementa la necesidad de contar
con métodos más sofisticados de simulación de flujo. Las nuevas generaciones de
herramientas de simulación de flujo multifásico están ayudando a los operadores a
construir pozos, líneas de conducción e instalaciones de procesamiento de manera
segura y eficiente, y a optimizar la producción de los campos petroleros en el largo
plazo con mínimos riesgos y máximas ganancias.
Para satisfacer las necesidades de los operadores
a medida que los mismos tienen acceso a nuevas
fronteras, se han desarrollado modelos de simulación de flujo cada vez más sofisticados, que son
vitales para ayudar a los ingenieros de perforación a superar los desafíos asociados con los diseños de los pozos y a los ingenieros de producción y
de instalaciones a conocer y anticipar las condiciones de flujo conforme procuran extraer hidrocarburos 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 especiales, las simulaciones de flujo proporcionan representaciones 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 determinación del número de pozos a perforar, la localización 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 pronostican 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 temperatura (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.
Oilfield Review
Volumen 27, no.1
27
Medidor de presión de
tubería de producción
Medidor de presión anular
Pann = BHP – P hyd + P 1.
Pozo de alivio
Ptbg = BHP – carga hidrostática + P 1.
Falta de control,
presión de carga hidrostática = 0
Pozo descontrolado
Sarta de perforación
Presión de
fracturamiento
BHP = presión de carga
hidrostática + Phyd + P 1.
Presión de
yacimiento
> 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 perforación 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.
28
La simulación de flujo también constituye una
herramienta valiosa para el desarrollo de planes
de contingencias en caso de producirse reventones, durante los cuales los fluidos de yacimiento
fluyen hacia el interior del pozo de manera descontrolada y pueden llegar a la superficie. Los operadores 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 posteriormente para calcular los volúmenes y las
densidades de los fluidos de ahogo y las velocidades de bombeo requeridas para retomar el control del pozo (izquierda). Además, las operaciones
de control de pozos pueden ser revisadas porque
la simulación de flujo incluye presiones y temperaturas realistas para situaciones en las que se
utiliza un dispositivo de contención para controlar un reventón.4
Las simulaciones de flujo ayudan a los ingenieros a optimizar el diseño y la operación de los
pozos productores. Los modelos aportan conocimientos acerca de los diseños de las terminaciones, incluidas las opciones acerca de los métodos
de control de influjo, diseño de la trayectoria del
pozo, control de la producción de arena y métodos de levantamiento artificial.5 Los ingenieros
de producción utilizan las simulaciones de flujo
para estimar cómo las capas productivas del yacimiento 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 utilizados 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 relacionadas con el dimensionamiento y la selección
de materiales para las tuberías, válvulas, recipientes e instalaciones de procesamiento. Los modelos, 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, empaquetamiento 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 procesamiento 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
Oilfield Review
jo
f lu
de
s
ma
orm
ac
ión
de
en
erg
ía
Ecuación
de energía
a
Inf
de
Ecuación
de estado
jo
Información de presión
flu
In f
de
orm
ac
ión
ió n
ac
rm
Ecuación de
cantidad de
movimiento
o
Inf
ión
Volumen 27, no.1
Una breve historia
La 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 cambiante de hidrocarburos, gases, agua y sólidos, que
fluyen juntos con regímenes no uniformes.
La base para el diseño y la operación de los sistemas de flujo multifásico es la dinámica de fluidos.6
La fuerza que impulsó el desarrollo de las primeras
herramientas de simulación de la industria petrolera fue la necesidad de los diseñadores de sistemas de flujo multifásico de contar con estimaciones
precisas de la presión, la temperatura y las fracciones líquidas de los pozos y las líneas de conducción.
Un enfoque fundamental para el modelado del
comportamiento del flujo en los sistemas de petróleo 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 tratamiento 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 separadas 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 ecuaciones de conservación de la masa, cantidad de movimiento (momentum) y energía.8 Las ecuaciones
de conservación de la masa se escriben generalmente 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
Ecuación
de masa
ac
rm
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.
cambian con el tiempo. Además, analiza la derivación de los modelos matemáticos que representan
sistemas de flujo del mundo real y contiene una revisión de los métodos numéricos utilizados para resolver 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 hidráulica para el control de un pozo exploratorio del
área marina de Malasia.
o
Inf
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 operacionales normales para estos eventos y ponen de
relieve los límites seguros de operación, que pueden 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 familiarizarse 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 proporcionan 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 metodologías de simulación de flujo y destaca los avances 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 estacionario hasta los que modelan sistemas multifásicos
en los que las propiedades de los fluidos y el flujo
> 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.
que las ecuaciones de conservación de la energía 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 cálculo (arriba). Una ley de cierre básica es la ecuación 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 constante en cada zona de la tubería y a cada momento.9
Las relaciones funcionales también son abordadas a través del estudio de las formulaciones de
petróleo negro, en las que se utilizan las propie-
29
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.
dades uniformes de los fluidos, o a través del análisis 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 conjunto de leyes de cierre básicas incluye leyes o
ecuaciones que relacionan los factores de fricción 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 asumía que las propiedades de los fluidos, tales como
tasa de flujo (gasto, caudal, rata), densidad, temperatura y composición, permanecían constantes 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 encuentra 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 propiedades, independientemente del tiempo.
Desde su introducción en la industria del
petróleo y el gas hace casi 30 años, los simuladores de flujo de fluidos en estado estacionario evolucionaron significativamente. Por ejemplo, el
simulador de flujo de fluidos multifásicos en
estado estacionario PIPESIM permite a los ingenieros pronosticar una diversidad de situaciones
asociadas con el flujo de fluidos que impiden la
optimización de la producción, desde la presencia o la formación de asfaltenos, ceras e hidratos
hasta la corrosión inducida por el dióxido de carbono [CO2] y por el flujo.
Las simulaciones en estado estacionario proporcionan a los diseñadores de los sistemas un
método para estimar rápidamente los resultados
30
del flujo de fluidos en una serie específica de condiciones y brindan un conocimiento casi inmediato 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 multifásico 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 dinámicas comprenden ecuaciones de conservación de
la masa, la cantidad de movimiento y la energía.
No obstante, para reflejar de manera más fehaciente los cambios reales que se producen en los
sistemas de producción de hidrocarburos, se hace
que las variables locales, incluidas las condiciones existentes en la entrada y la salida del sistema
que se está modelando —tales como tasas de
flujo, presión de admisión y fracciones volumétricas 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 reactores 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 petróleo, gas y agua en las líneas de conducción.
Desarrollo de un simulador de flujo dinámico
Uno de los primeros de esos intentos tuvo lugar en
el año 1980 como un proyecto de investigación conjunto 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 simulador dinámico de flujo multifásico OLGA, fue
introducido en 1983 como resultado de este proyecto de investigación.
El simulador OLGA modela las variaciones transitorias lentas del flujo —lapsos de fluctuaciones
del flujo de fluidos que oscilan entre algunos minutos y algunas semanas— asociadas con el transporte masivo en los sistemas de petróleo y gas.13
Los ingenieros de producción utilizan este simulador 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 correlaciones empíricas independientes para la fracción
volumétrica de gas, la caída o abatimiento de presión y los regímenes de flujo, aunque estas entidades 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-
Oilfield Review
lador OLGA se amplió para modelar los regímenes de flujo trifásico, incluido el rastreo de
tapones trifásicos, proceso durante el cual la
corriente de flujo se divide en segmentos intermitentes de petróleo o agua separados por bolsones
de gas.
Modelos matemáticos en el simulador OLGA
Un modelo matemático en el dominio de la simulación dinámica de flujo es una representación digital
de un fenómeno del mundo real. Los modelos matemáticos tienden a proporcionar una vista macroscópica 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 velocidades en las superficies de entrada y salida son perpendiculares a estas superficies y las propiedades
de los fluidos, tales como la densidad y la presión,
son uniformes a través de las secciones transversales de entrada y salida.
Los primeros modelos matemáticos del simulador 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 variables 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 introducir diversas modificaciones en la primera versión
del simulador OLGA. Las iteraciones posteriores
del simulador incluyeron datos de campo de sistemas 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 transitorios 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 corrientes de fluidos independientes y continuas: una
corriente líquida que fluye en la parte inferior
de la tubería y una corriente gaseosa (normalmente con pequeñas gotitas de líquido arrastradas) 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 arrastradas fluye en la parte interna de esta película
Volumen 27, no.1
Separados
Flujo estratificado
Flujo anular
Distribuidos
Flujo de burbujas dispersas
Flujo intermitente hidrodinámico
> 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.
•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 tapones intermitentes de líquido altamente turbulento (arriba).20
Las pruebas iniciales del modelo matemático
para el que se utilizaron los datos suministrados por
el SINTEF mostraron que el simulador resultaba
eficaz para la descripción de los regímenes de burbujas 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 retenciones 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-
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.
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.
31
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-
Inicio
Inicio
Dividir la línea de conducción en cuadrículas
Ingresar los parámetros
Fijar el número de la sección de la cuadrícula: N = 0
Intercalar la longitud y el tiempo en las cuadrículas
Ingresar las condiciones de borde para
P, T, νg y νL en el punto inicial de
la línea de conducción (N = 0)
Obtener las soluciones en estado estacionario
t = t + Δt.
Calcular los parámetros
termofísicos en la sección N
Designar las condiciones de borde
Calcular la retención de
líquido en la sección N
Calcular los parámetros físicos
Resolver las ecuaciones de conservación
de la masa, la cantidad de movimiento
y la energía para calcular
P, T, νg y νL en la sección N + 1
Resolver las ecuaciones de conservación
de la masa, la cantidad de movimiento
y la energía para calcular
P, T, νg y νL en el tiempo t + Δt
Guardar los resultados
Calcular la retención de agua
N = N + 1.
Guardar las soluciones
No
¿Es N = Nmax?
No
¿Es t ≥ tmax?
Sí
Sí
Imprimir los resultados
Imprimir las soluciones
Fin
Fin
> 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.
32
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 dispersiones, tales como petróleo en agua. Los modeladores rastrean las dispersiones por medio de una
relación de deslizamiento, que es la relación adimensional 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, fluidos de perforación, ceras, trazadores isotrópicos
y partículas sólidas. Con la versión 2014 del simulador OLGA, se introdujo un modelo capaz de
simular el flujo en capas de partículas.23
El simulador OLGA expresa además la conservación de la cantidad de movimiento para tres
capas continuas y proporciona ecuaciones separadas 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 conservación de la energía de este modelo trata la
energía del sistema en términos de la mezcla combinada 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) proporciona 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 velocidades 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 estratificado de agua, petróleo y gas en una tubería circular, y derivando luego modelos 1D de fricción
interfacial y fricción con las paredes con una precisión 3D.25 Estos modelos matemáticos, aplicados en conjunto, dan cuenta de las complejidades
del flujo multifásico en los sistemas de producción del mundo real, que pueden incluir pozos
multilaterales, líneas de conducción, sistemas de
levantamiento artificial, instalaciones de procesamiento 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
Oilfield Review
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 cuadrículas o celdas discretas pequeñas. Cada una de
las celdas posee sus propios valores de presión, temperaturas, composiciones de fluidos, densidades,
tasas de flujo y flujos de desplazamiento.26 La solución de las ecuaciones de conservación para cada
celda comienza con la reformulación de las ecuaciones continuas para expresar las contrapartes
discretas mediante la aplicación de conceptos de
discretización, tales como el concepto de ponderación direccional (upwind), que utiliza las propiedades de los fluidos de las celdas aguas arriba de
los cálculos de flujo. Este proceso da como resultado un conjunto de ecuaciones diferenciales y
algebraicas ordinarias que representan el modelo.
No obstante, dado que las ecuaciones pueden exhibir 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 subconjuntos 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 ecuaciones se resuelven numéricamente utilizando técnicas 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 estacionario (página anterior).27
Principios en acción
Cuando se aplica a las operaciones de campo, la
simulación dinámica de flujo multifásico desempeña un rol importante para la comprensión de
los científicos de la probabilidad y la severidad de
generar subproductos relacionados con los fluidos, tales como los hidratos, las ceras, los depósitos 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 permite que el operador diseñe y construya un sistema
Volumen 27, no.1
Torre articulada BB
Centro C
Centro B
Centro A
> 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 aproximadamente 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.)
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 enfrentar el desafío de diseñar para este campo un sistema de producción robusto que transportara los
fluidos producidos en forma económica desde los
pozos submarinos hasta la parte alta de las plataformas 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
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 profundas. 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.
33
de cada centro submarino, se requeriría un proceso 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 incrustaciones, ceras y subproductos de la corrosión, además 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 función de la presión, el volumen y la temperatura
y una evaluación global de las composiciones de
los fluidos de cada yacimiento.30 Mediante la utilización del simulador de flujo OLGA, los modeladores emplearon los resultados de este análisis
para desarrollar diversos modelos termohidráulicos enfocados en el flujo hidráulico en los sistemas térmicos. El operador generó los siguientes
modelos termohidráulicos: pozo y línea de flujo
individuales, sistema de producción de cada centro submarino y todo el sistema de producción
integrado con los pozos y las líneas de flujo.
Las simulaciones fueron corridas bajo condiciones de estado estacionario, a las que el operador definió como cualquier condición en la cual
los fluidos producidos fluyen de una manera relativamente uniforme e ininterrumpida a través
del pozo, las líneas de flujo y las líneas de procesamiento de superficie. Además, se corrieron
numerosas simulaciones de comportamientos
transitorios para determinar cómo reaccionaría
la corriente de producción ante situaciones dinámicas, incluidas las fases de puesta en servicio,
inicio, cierre (planificado versus no planificado y
corto versus largo), arranque suave del pozo, limpieza con diablo, circulación de petróleo muerto
y formación de tapones.
Esta extensiva campaña de modelado permitió a Chevron tomar decisiones informadas que
redujeron las erogaciones de capital iniciales de
la compañía para el proyecto y a la vez aseguraron 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 submarinas y los componentes de formas irregulares,
tales como los conectores y las terminaciones
finales de las líneas de conducción. Las simulaciones guiaron además el grado óptimo de uso y
EUROPA
ASIA
ÁFRICA
Plataforma de producción
Planta de procesamiento
Líneas de conducción existentes previamente
Líneas de conducción construidas por Dolphin
Ras Laffan
0
0
100
200 km
75
150 mi
QATAR
Sharjah
Dubai
Fujairah
Doha
Jebel Ali
Taweelah
Abu Dhabi
OMÁN
Maqta
ARABIA
SAUDITA
Al Ain
EMIRATOS ÁRABES UNIDOS
> 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.
34
tasa de inyección de los químicos de tratamientos, tales como el metanol para la inhibición de
hidratos, los inhibidores de corrosión, los biocidas 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 mantener el flujo fuera del régimen de formación de
tapones y las configuraciones ideales del estrangulador 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 operacionales y de aseguramiento del flujo en el campo
Lobito-Tomboco, el operador utilizó la capacitación 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 simulador dinámico de flujo también fue implementado como parte del sistema de manejo de líneas
de conducción del operador para modelar el comportamiento en tiempo real del flujo multifásico en
el sistema de producción submarino. El sistema de
manejo puede ser utilizado en tres modos diferentes: 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 planificados del sistema de producción y como una aplicación hipotética con la intervención de un operador
para los estudios de planeación e ingeniería.
Una vez construido el sistema e iniciada la producción 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 correlacionaron correctamente en cada caso, lo que confirmó la exactitud de los modelos termohidráulicos
utilizados para desarrollar los procedimientos operativos para el campo. Las presiones de flujo en
estado estacionario calculadas con el simulador
OLGA mostraron una precisión del 90% con respecto a las presiones del campo, en tanto que la
precisión de las temperaturas calculadas fue del
Oilfield Review
> 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.
95% con respecto a las temperaturas medidas en
el campo. Los tiempos reales y simulados de
enfriamiento del árbol de producción y el colector múltiple también exhibieron un buen ajuste.
Los sistemas demostraron ser robustos para las
operaciones y no estar sobre-diseñados o sub-diseñados para mantener un efectivo aseguramiento del flujo.
Manejo dinámico de la producción
de un campo de gas condensado
Hoy, es común que los operadores implementen sistemas 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 plataformas 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).
Volumen 27, no.1
Para satisfacer el desafío de manejar la producción de líquidos en un campo de gas condensado 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 desafíos 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 mitigación 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 hidratos a ser desplegado durante la producción.
Para abordar estos problemas de aseguramiento 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 conducción de flujos multifásicos desde el cabezal del
pozo hasta la planta de recepción y procesamiento en tierra firme.
El simulador de acceso continuo incorpora
datos de los sistemas de monitoreo y sensores interespaciados, que miden la presión, la temperatura
y la tasa de flujo de fluidos, y la retención de líquidos en la línea de conducción, y luego corre los
modelos en tiempo real para proporcionar información que sustenta o complementa los datos disponibles 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 probabilidad 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 también puede ser corrido en un modo que le permite
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.
35
TIMOR ORIENTAL
Campo Kitan
AUSTRALIA
0
0
2 000
1 000
4 000 km
2 000 mi
> 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).
pronosticar la producción futura o los problemas
potenciales de aseguramiento del flujo. Por ejemplo, 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 simulador también puede ser utilizado en modo de planeación, el cual permite comprender el impacto
de cualquier cambio de diseño planificado en la
operación de la línea de conducción y la instalación 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 multifásico 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
36
y un inhibidor de incrustaciones. En tierra firme, el
sistema proporcionó actualizaciones de los modelos en tiempo real para la operación de los receptores de diablos y los retenedores de tapones.
El sistema ha sido utilizado en las operaciones
diarias de las líneas de conducción desde su instalación 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 conducción 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 inhibidores 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 Kitan
Las simulaciones dinámicas también se aplican
en las operaciones de limpieza y arranque de los
pozos.32 Eni Australia utilizó la simulación numérica de comportamientos transitorios del flujo
multifásico para guiar las decisiones relacionadas con la limpieza de los pozos del campo petrolero Kitan (arriba).33 Ubicado a aproximadamente
200 km [124 mi] frente a la costa sur de Timor
Oriental, el campo Kitan aloja tres pozos inteligentes 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 controlar el flujo desde una zona superior y otra inferior.
Oilfield Review
4 800
Medida
Simulada
4 790
4 780
4 770
Presión, lpc
4 760
4 750
4 740
4 730
4 720
4 710
4 700
0
2
4
6
8
10
12
Tiempo, h
14
16
18
20
22
24
> 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%.
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 control de flujo de fondo pozo con ocho posiciones del
estrangulador; completamente abierto, completamente 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 estudio 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 utilizar estas estimaciones como guía para el pro-
Volumen 27, no.1
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 múltiple 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 salmuera 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 dinámicamente 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 simulaciones 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 reales después de las operaciones de limpieza y pruebas 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
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.
37
3 500
3 700
3 900
Profundidad, m
4 100
4 300
4 500
4 700
4 900
5 100
1,3
1,4
1,5
1,6
1,7
1,8
1,9
2,0
Densidad de circulación equivalente, densidad relativa
2,1
2,2
> 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.
múltiple de estrangulamiento, mostró un error
máximo del 1% durante el período de flujo mixto.
Los modelos de pozos validados fueron integrados 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-
38
trol de flujo de fondo de pozo sin exceder las limitaciones 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 Malasia
Las metodologías de modelado dinámico también
resultan útiles durante las operaciones de perforación, particularmente cuando un operador planifica 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 caracteriza por la presencia de formaciones interestratificadas de arena, carbón y lutitas. Estas condiciones,
sumadas a un ambiente de alta presión y alta
temperatura (HPHT) y a una pendiente de presión con un incremento pronunciado, presentaban 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 fractura, las altas densidades del fluido de perforación y los efectos de la densidad de circulación
equivalente (ECD) de los fluidos.36
Cuando se perforó un pozo exploratorio inicial en el área, si bien el operador utilizó las técnicas 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 completas de fluidos y la pérdida del pozo. Como resultado de ello, la operación de perforación fracasó.
El operador planificó un segundo pozo exploratorio a sólo 50 m [160 pies] de distancia del primero, pero con un enfoque más riguroso del
manejo de la presión del pozo que incluyó la utilización del software simulador dinámico de la perforación 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 dinámicas de fondo de pozo relacionadas con el mantenimiento 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 potenciales zonas débiles presentes en la formación y en los
intervalos de márgenes de perforación estrechos.
Oilfield Review
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 fracturamiento, las profundidades de entubación, el perfil pronosticado de temperatura de fondo de pozo
a boca de pozo, la densidad del lodo de perforación y los parámetros reológicos en diversas secciones 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 investigar los efectos de los cambios de las temperaturas 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-presión de fracturamiento era estrecha. Y se realizaron cálculos de tolerancia a los golpes de presión
para cada sección del pozo; las simulaciones dinámicas 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 contrapresiones de superficie apropiadas para prevenir
incidentes de control del pozo. Mediante la utilización de estas simulaciones dinámicas de flujo y
de las técnicas MPD, el operador perforó el pozo
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.
Volumen 27, no.1
exploratorio hasta la profundidad del objetivo de
2 800 m [9 200 pies], dentro del margen de perforación 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 evaluación y desarrollo futuros de la región.
Direcciones futuras en la
simulación del flujo de fluidos
Para 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 objetivo, Schlumberger ha adquirido experiencia a
través de diversos proyectos industriales conjuntos (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 compañías 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 fehacientemente 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 miembro, 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 proporcionó al grupo del proyecto OVIP mediciones
detalladas obtenidas en ocho líneas de conducción marinas y terrestres. Actualmente, otra
compañía miembro está planificando la ejecución de experimentos que cubren todo el rango
operacional de un gasoducto marino de gas condensado 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 participantes de la industria. El proyecto desarrolla modelos 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 original se incorporaron Total y ConocoPhillips en el
proyecto HORIZON II. El objetivo de este proyecto
HORIZON II fue ampliar la capacidad de modelado 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 profundos de procesamiento y líneas de conducción.
Los desarrollos futuros prometen extender aún
más el alcance de los simuladores de flujo multifásico a través de su vinculación con los sistemas
de software de modelado de yacimientos, perforación y optimización de la producción. El objetivo
fundamental de este trabajo es proporcionar a
los operadores una vista panorámica de sus sistemas 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
39