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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2019.tde-08022022-110952
Document
Author
Full name
Rodolfo Krul Tessari
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2019
Supervisor
Committee
Beck, André Teófilo (President)
Agostini, Cristiano Eduardo
Cecílio, Diogo Lira
Lima Junior, Eduardo Toledo de
Sagrilo, Luis Volnei Sudati
Title in Portuguese
Projeto ótimo de poços de petróleo baseado em confiabilidade
Keywords in Portuguese
Confiabilidade de Poços
Dimensionamento de Revestimentos
Metodologia de Projeto
Otimização Baseada em Confiabilidade
Otimização Estrutural
Abstract in Portuguese
Poços de exploração de óleo e gás são estruturas complexas, de custo extremamente elevado e de alta responsabilidade. Falhas no revestimento destas estruturas têm potencial para causar enormes prejuízos econômicos e ambientais. Em virtude dos grandes acidentes ocorridos recentemente, órgãos regulatórios têm se tornado mais rigorosos e já preveem a adoção de critérios probabilísticos para o projeto de poços. A alta complexidade do projeto em sua maneira atual (determinística) atrelada à dificuldade em quantificar as probabilidades de falha dos revestimentos já representam um grande desafio em si, porém a otimização dos revestimentos configura uma tendência futura que se pretende antecipar e desenvolver no presente trabalho. O objetivo geral consiste no desenvolvimento de uma metodologia para a otimização de revestimentos de poços com base em requisitos expressos em termos de probabilidades de falha. Para isso, estudou-se inicialmente o procedimento de cálculo para o projeto determinístico de revestimentos e identificou-se os principais parâmetros manipulados pelo projetista. Em seguida, equacionou-se os modos de falha causados por tensões triaxiais e pressões diferenciais de ruptura e colapso. O estudo procedeu com a descrição estatística das variáveis de comportamento aleatório que afetam cada modelo de resistência e com a investigação dos níveis de confiabilidade adequados a diferentes campos da engenharia estrutural. Após a análise dos métodos de otimização matemática, um algoritmo de enumeração parcial do tipo branch and bound (B&B) foi escolhido para a solução do problema de poços. A integração de todos esses saberes deu origem à metodologia proposta. Paralelamente, foi desenvolvido um código computacional capaz de realizar o cálculo das pressões hidrostáticas, da força axial e da tensão interna em cada ponto do revestimento ao longo de sua profundidade, tendo passado por um processo de validação. A este código (determinístico) foram integradas rotinas específicas para estimativa da confiabilidade estrutural e rotinas de otimização. Estudos de caso foram conduzidos a fim de ilustrar a aplicabilidade da metodologia e quantificar seu desempenho. Os resultados mostraram que a metodologia é capaz de garantir o atendimento do nível de confiabilidade alvo frente a todos os modos de falha e cenários de carregamento considerados, permitindo a seleção autônoma dos revestimentos que proporcionam o mínimo custo ou o menor peso total da fase. A metodologia contribui para o avanço do setor de exploração de gás e óleo ao aproximar a probabilidade de falha real dos revestimentos da probabilidade definida em projeto, reduzindo assim a margem de segurança existente nos projetos determinísticos. Proporciona economia na etapa de planejamento, sem comprometer a segurança do poço durante o seu ciclo de vida.
Title in English
Conceptual reliability-based well casing design optimization
Keywords in English
Casing Desing
Design Methodology
Reliability-Based Design Optimization
Structural Optimization
Well Reliability
Abstract in English
Oil and gas exploration wells are complex structures, extremely expensive and of high responsibility. Failures in the casing of such structures can cause enormous economic and environmental damage. Due to recent major accidents, oil exploration regulations have become more strict and move towards the adoption of probabilistic criteria for well design. The high complexity of design in its current (deterministic) way coupled with the difficulty in quantifying the probabilities of casing failure already pose a great challenge, but casing optimization is a future trend that we intend to anticipate and develop in the present work. The main goal is to develop a methodology for well casing design optimization based on requirements expressed in terms of failure probabilities. In order to do this, the calculation procedure for the deterministic design of casings was initially studied and the main parameters manipulated by the designer were identified. Then, failure modes caused by triaxial stresses and differential rupture and collapse pressures were equated. The studied proceeded with the statistical description of the variables with random behavior that affect each of the resistance models and the investigation of the appropriate reliability levels for different fields of structural engineering. After the analysis of mathematical optimization methods, it was decided to use a partial "branch and bound" (B&B) enumeration algorithm to solve the well problem. The integration of all this knowledge gave rise to the proposed methodology. In parallel, a computational code capable of calculating the hydrostatic pressure, axial force and internal tension at each point of the casing along its depth was developed, which went through a validation process. Specific routines for structural reliability estimation and optimization routines were then integrated into this (deterministic) code. Case studies were conducted to illustrate the applicability of the methodology and quantify its performance. The results showed that the methodology is capable of guaranteeing the fulfillment of the target reliability level for all failure modes and load scenarios considered, allowing the autonomous selection of casings that provide the least cost or the lowest total string weight. The methodology contributes to the advancement of the oil and gas exploration industry by approximating the actual casing failure probability to the predefined design probability, thus reducing the safety margin existing in deterministic designs. It provides savings at the planning stage without compromising well safety during its lifecycle.
 
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Publishing Date
2022-02-24
 
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