PROBABILISTIC EVALUATION OF PETROLEUM PROSPECTS PRIOR TO WILDCAT WELL DRILLING

• Main Author: CRISTINA DE LAS NIEVES ARANEDA FUENTES
• Other Authors: LEONARDO JUNQUEIRA LUSTOSA
• Language: Portuguese
• Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2004
• Online Access: http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=5150@1; http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=5150@2

COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === Estudos econômicos de áreas com indícios de hidrocarbonetos estão imersos em incertezas de diferentes naturezas (geológicas, de engenharia e econômicas). No início do estudo, aspectos da geologia, dos fluidos, das rochas e do reservatório só são conhecidos por métodos indiretos que fornecem informações imprecisas. A redução dessas incertezas é limitada pelos elevados custos de perfuração de poços que permitam testes diretos. Conseqüentemente, decisões de investimentos de exploração têm que ser tomadas sob risco motivando, assim, o desenvolvimento de métodos para a avaliação econômica probabilística de propriedades. O foco desta dissertação é a avaliação econômica probabilística de recursos petrolíferos, antes da perfuração do poço pioneiro. O cálculo do valor econômico de uma propriedade depende das estimativas dos perfis temporais de receitas e custos associados ao seu desenvolvimento e produção (D e P). A obtenção de tais elementos requer um projeto de D e P para a propriedade que, em função dos dados disponíveis, é menos detalhado do que um projeto de simulação multicelular. Nesta dissertação, uma metodologia de avaliação baseada em simulação de Monte Carlo é apresentada juntamente com uma implementação- protótipo. A realização das numerosas replicações, necessárias para se obter uma avaliação probabilística, se torna viável graças a um programa capaz de gerar o projeto de D e P automaticamente. Esse programa foi desenvolvido pela Petrobras com base em regras fornecidas por um especialista. Além da justificativa para a abordagem adotada, da descrição e implementação do método, são feitas considerações sobre distribuições de probabilidade para codificar incertezas e sobre os resultados dos testes iniciais do sistema protótipo. === Economics studies of areas with indications of hydrocarbons are submerged in uncertainties of assorted natures (geological, of engineering and economical). At the start of the study, aspects concerning the geology, the fluids, the rocks and the reservoir are only known through indirect methods that yield imprecise information. The reduction of these uncertainties is limited by high costs of drilling wells that allow direct tests. Consequently, decisions on exploration investments have to be made under risk. This motivates the development of methods for probabilistic economic evaluation of properties. This dissertation addresses the probabilistic economic evaluation of petroleum resources, prior wildcat well drilling. Assessing the economic value of a property depends on estimates of incomes and costs time profiles associated to its development and production (D and P). Obtaining such elements requires a D and P project for the property that, due to the limited data available, is less detailed than a multi- cellular simulation project. In this thesis, a probabilistic evaluation methodology based on Monte Carlo simulation is presented along with a prototype implementation. Performing the numerous replications necessary to obtain a probabilistic evaluation becomes feasible thanks to a procedure capable of automatically generating the D and P project. That procedure was developed by Petrobras based on heuristic rules supplied by an expert. In addition to a justification for the proposed approach, the description of the method and its implementation, comments are made on probability density functions used for encoding uncertainties, and on the results of the initial tests with the prototype system.