Methodology for sizing of resources of petroleum-wells

Resumo: Este trabalho apresenta a solução para o problema das empresas de petróleo em determinar os quantitativos ótimos de recursos materiais a serem adquiridos para a construção dos poços de petróleo num ambiente de risco, assegurando o cumprimento das metas plurianuais da empresa. Para isto foi necessário gerar vários cenários de demanda pelos materiais através da simulação estocástica do portfólio, pesquisar os mais variados modelos de inventário para entender o dinamismo existente no processo de levantamento de demanda dos materiais até o seu emprego nos poços, possibilitar representar estes fluxos matematicamente por uma função objetivo com termos de receita e de custos destoando dos processos usuais de tomada de decisão que consideram apenas os custos de aquisição; otimizar a função objetivo característica de cada cenário através do método dos algoritmos genéticos para permitir uma flexibilização no uso de modelos mais complexos de representação da demanda, e no final obter uma função multivariada conjunta construída com o auxílio do método das cópulas a qual o tomador de decisão fará o seu julgamento. O processo acima permitiu construir uma metodologia cuja robustez foi testada para um caso prático de definição do quantitativo ótimo de revestimentos de perfuração a ser adquirido para um portfólio de poços constituído por 596 poços marítimos brasileiros em atividades de perfuração, completação, e restauração, e 60 sondas de perfuração com trabalhos simultâneos, intervalo de planejamento de um ano e poços possuindo as mesmas características de projeto do pré-sal. A decisão sobre o quantitativo ideal conforme o risco da empresa foi conseguido facilmente analisando-se as curvas de nível da função multivariada conjunta, que para o caso prático do pré-sal e considerando confiança nos dados de 73%, o quantitativo de revestimento ótimo foi de 140.000 m, caso fosse analisado sem considerar os riscos o quantitativo seria de 145.000 m, indicando que o tomador de decisão tradicional foi conservador e tenderia encarecer o processo. Outra conclusão importante foi que os pontos ótimos situaram-se num intervalo de tempo anterior ao do final do planejamento indicando ter sido vantajoso admitir a falta do revestimento e não construir o poço a partir deste ponto, o que possibilitou também verificar o quão consistente foi o sequenciamento dos poços do portfólio.Abstract: This thesis presents a solution for the problem of oil companies to determine the optimal quantity of material resources to be acquired for the construction of oil wells in a risky environment and assuring the company multiannual goals. In order to achieve that it was necessary to generate various scenarios of materials demand by stochastic simulation of the portfolio, researching the most varied inventory models to understand the existing dynamics in the process of raising materials demand up to their use in the wells, and make possible the representation of these flows mathematically by an objective function in terms of revenue and costs, diverging from the usual decision making processes that consider only the acquisition costs . The characteristic objective function of each scene was optimized by the genetic algorithms method to allow greater flexibility in the use of more complex models to represent the demand by the end of the process is obtained a joint multivariate function built with the aid of the method of copulas and whose decision maker will make their judgment. The above process allowed us to provide a methodology whose robustness has been tested for a practical case of defining the optimum quantity of drilling casings to be acquired for a wells portfolio, consisting of 596 wells in Brazilian offshore drilling, completion, and restore and 60 drilling rigs with simultaneous work, one year for range of planning and wells having the same design features of the sub-salt environment. The decision about the ideal amount considering the company's risk was easily accomplished by analyzing the joint multivariate function contour, to the studied practical case and considering 73% of confidence in the data, the optimum quantity was 140,000 m, if analyzed without considering the risks the quantity would be 145,000 m, indicating that the decision maker was traditionally conservative and would tend to become the process more expensive. Another important conclusion was that the optimal points were located in a time prior to the end of the plan, indicating it was advantageous to allow the lack of the casing and not to build the well from that point, it also allowed to check how consistent the wells portfolio scheduling was