Estudo da água produzida em diferentes zonas de produção de petróleo, utilizando a hidroquímica e a análise estatística de parâmetros químicos/

Resumo:Ao longo da exploração de petróleo de jazidas em terra (onshore) ou no mar (offshore), existe geração concomitante de um efluente aquoso, denominado água produzida, que representa a maior corrente de resíduo na produção do óleo cru. A relação entre a composição química dos óleos e das águas d...

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Detalhes bibliográficos
Principais autores: Figueredo, Kytéria Sabina Lopes de., Silva, Djalma Ribeiro da., Lima, Raquel Franco de Souza., Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
Formato: Dissertação
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Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/17620/1/KyteriaSLF_DISSERT.pdf
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spelling oai:localhost:123456789-917942022-11-30T13:25:17Z Estudo da água produzida em diferentes zonas de produção de petróleo, utilizando a hidroquímica e a análise estatística de parâmetros químicos/ Figueredo, Kytéria Sabina Lopes de. Silva, Djalma Ribeiro da. Lima, Raquel Franco de Souza. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Água produzida - Dissertação. Campos maduros - Petróleo - Dissertação. Hidroquímica - Dissertação. Análise discriminante - Dissertação. Produced water. Mature oil fields Hydrochemistry. Discriminant analysis. Resumo:Ao longo da exploração de petróleo de jazidas em terra (onshore) ou no mar (offshore), existe geração concomitante de um efluente aquoso, denominado água produzida, que representa a maior corrente de resíduo na produção do óleo cru. A relação entre a composição química dos óleos e das águas de produção, bem como as condições em que este processo ocorre ou é favorecido ainda são pouco estudadas. A área escolhida para o estudo possui uma importante reserva petrolífera e um importante aquífero saturado em água doce meteórica. O objetivo desse trabalho é estudar alguns parâmetros químicos na água produzida para cada zona-reservatório de produção em campos maduros de petróleo da Formação Açu, utilizando a hidroquímica e a análise estatística para servir de referência e serem utilizados como ferramentas indicadoras frente a intervalos produtores de água nos poços produtores de petróleo. Foram coletadas amostras de poços distintos em 6 diferentes zonas de produção e foram medidos 50 parâmetros, que podem ser classificados em três grupos: ânions, cátions e propriedades físico-químicas (considerando-se apenas os parâmetros que geraram valores acima dos limites de detecção em todas as amostras). Através da caracterização hidroquímica observou-se um domínio de águas cloretadas sódicas e cloretadas cálcicas ou magnesianas (mista) nas águas de poços das diversas zonas na Formação Açu e, com a aplicação de um tratamento estatístico, obteve-se uma função discriminante que distingue quimicamente as zonas de produção. Assim, foi possível calcular a taxa de acerto de classificação da função que foi de 76,3%. Para a validação desse modelo a taxa de acerto foi de 86%.#$&Abstract:Over exploitation of oil deposits on land onshore or offshore, there is simultaneous generation of waste water, known as produced water, which represents the largest waste stream in the production of crude oil. The relationship between the chemical composition of oil and water production and the conditions in which this process occurs or is favored are still poorly studied. The area chosen for the study has an important oil reserve and an important aquifer saturated with freshwater meteoric. The aim of this work is to study some chemical parameters in water produced for each reservoir zone of production in mature oil fields of Açu Formation, using the hydrochemical and statistical analysis to serve as a reference and be used as tools against the indicator ranges water producers in oil producing wells. Samples were collected from different wells in 6 different areas of production and were measured 50 parameters, which can be classified into three groups: anions, cations and physicochemical properties (considering only the parameters that generated values above detection limits in all samples). Through the characterization hydrochemistry observed an area of water and chlorinated sodium, chlorinated calcium or magnesium (mixed) in well water in different areas of Açu, by applying a statistical treatment, we obtained a discriminant function that distinguishes chemically production areas. Thus, it was possible to calculate the rate of correct classification of the function was 76.3%. To validate this model the accuracy rate was 86% 1 2022-10-05T22:01:25Z 2022-10-05T22:01:25Z 2010. Dissertação 665.615 F475e DISSERT 129827 https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/17620/1/KyteriaSLF_DISSERT.pdf https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/17620/1/KyteriaSLF_DISSERT.pdf
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Figueredo, Kytéria Sabina Lopes de.
Silva, Djalma Ribeiro da.
Lima, Raquel Franco de Souza.
Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
Estudo da água produzida em diferentes zonas de produção de petróleo, utilizando a hidroquímica e a análise estatística de parâmetros químicos/
description Resumo:Ao longo da exploração de petróleo de jazidas em terra (onshore) ou no mar (offshore), existe geração concomitante de um efluente aquoso, denominado água produzida, que representa a maior corrente de resíduo na produção do óleo cru. A relação entre a composição química dos óleos e das águas de produção, bem como as condições em que este processo ocorre ou é favorecido ainda são pouco estudadas. A área escolhida para o estudo possui uma importante reserva petrolífera e um importante aquífero saturado em água doce meteórica. O objetivo desse trabalho é estudar alguns parâmetros químicos na água produzida para cada zona-reservatório de produção em campos maduros de petróleo da Formação Açu, utilizando a hidroquímica e a análise estatística para servir de referência e serem utilizados como ferramentas indicadoras frente a intervalos produtores de água nos poços produtores de petróleo. Foram coletadas amostras de poços distintos em 6 diferentes zonas de produção e foram medidos 50 parâmetros, que podem ser classificados em três grupos: ânions, cátions e propriedades físico-químicas (considerando-se apenas os parâmetros que geraram valores acima dos limites de detecção em todas as amostras). Através da caracterização hidroquímica observou-se um domínio de águas cloretadas sódicas e cloretadas cálcicas ou magnesianas (mista) nas águas de poços das diversas zonas na Formação Açu e, com a aplicação de um tratamento estatístico, obteve-se uma função discriminante que distingue quimicamente as zonas de produção. Assim, foi possível calcular a taxa de acerto de classificação da função que foi de 76,3%. Para a validação desse modelo a taxa de acerto foi de 86%.#$&Abstract:Over exploitation of oil deposits on land onshore or offshore, there is simultaneous generation of waste water, known as produced water, which represents the largest waste stream in the production of crude oil. The relationship between the chemical composition of oil and water production and the conditions in which this process occurs or is favored are still poorly studied. The area chosen for the study has an important oil reserve and an important aquifer saturated with freshwater meteoric. The aim of this work is to study some chemical parameters in water produced for each reservoir zone of production in mature oil fields of Açu Formation, using the hydrochemical and statistical analysis to serve as a reference and be used as tools against the indicator ranges water producers in oil producing wells. Samples were collected from different wells in 6 different areas of production and were measured 50 parameters, which can be classified into three groups: anions, cations and physicochemical properties (considering only the parameters that generated values above detection limits in all samples). Through the characterization hydrochemistry observed an area of water and chlorinated sodium, chlorinated calcium or magnesium (mixed) in well water in different areas of Açu, by applying a statistical treatment, we obtained a discriminant function that distinguishes chemically production areas. Thus, it was possible to calculate the rate of correct classification of the function was 76.3%. To validate this model the accuracy rate was 86%
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publishDate 2022
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