Una Contribución para el Modelado de Viscosidad de Petróleo Pesado en Condiciones de Operación de Pozo

Palabras clave: aceite pesado, viscosidad, condiciones de produccion

Resumen

Este trabajo propone una nueva contribución de modelado entre la viscosidad del petróleo pesado y las condiciones de producción, en condiciones de aceite saturado y bajosaturado. El rango de aplicación está para aceites entre 10 y 21 °API. La dependencia de la viscosidad se establece con °API, relación de solubilidad, presión y temperatura para la región de aceite bajosaturado y la viscosidad del aceite muerto, presión y temperatura para la región de aceite saturado. Se utiliza una base de datos de 230 puntos experimentales de viscosidad y condiciones de producción de petróleo pesado. La base de datos se divide en dos grupos: bajosaturado y saturado, luego cada región se linealiza por la suposición de comportamiento logarítmico de los datos. El modelo matemático propuesto se obtiene en un procedimiento de dos etapas. Primero, se obtiene una correspondencia entre viscosidad y presión mediante un método de mínimo cuadrado modificado (MLSM), por sus siglas en inglés. La segunda etapa considera establecer una correlación entre el coeficiente independiente de MLSM y las condiciones de producción mediante el uso de una Regresión Lineal Múltiple. La correlación propuesta muestra buena concordancia con los datos experimentales. El error porcentual absoluto medio de hasta el 7% se informa para la región saturada, y para la región del bajosaturado, los valores de viscosidad calculados tienen una diferencia de hasta 1 cP a viscosidades más bajas y un Error Porcentual Absoluto Medio de hasta 5% a viscosidades más altas.

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Citas

Abdul-Majeed, G. H.; Kattan, R. R.; Salman, N. H. New correlation for estimating the viscosity of undersaturated crude oils, Technical note JCPT. 1990, 29, 3, 80-85.

https://doi.org/10.2118/90-03-10

Abutaqiya, M. I. L.; Zhang, J.; Vargas, F. M. Viscosity modeling of reservoir fluids using the Friction Theory with PC-SAFT crude oil characterization. Fuel. 2019, 235, 113–129.

https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.06.062

Al-Gawfi, A; Zirrahi, M.; Hassanzadeh, H.; Abedi, A. Developmnet of generalized correlations for thermophysical properties og light hydrocarbon solvents (C1-C5)/bitumen systems using genetic programming, ACS Omega. 2019, 4, 4, 1955-6967.

https://doi.org/10.1021/acsomega.9b00150

Al-Maamari, R. S.; Houache, O.; Abdul-Wahab, S. A. New correlating parameter for the viscosity of heavy crude oils, Energy & Fuels. 2006, 20, 2586-2592. https://doi.org/10.1021/ef0603030

Alade, O.; Al Shehri, D.; Mahmoud, M.; Sasaki, K. Viscosity–Temperature–Pressure Relationship of Extra-Heavy Oil (Bitumen): Empirical Modelling versus Artificial Neural Network (ANN). Energies 2019, 12, 2390. https://doi.org/10.3390/en12122390

Beggs, H.D.; Robinson, J.R. Estimating the viscosity of crude oil systems, JPT. 1975, 9, 1140-1141. https://doi.org/10.2118/5434-PA

Benninson Trevor, G. Prediction of heavy oil viscosity, AEA Technology PLC, Presented at IBC Heavy Oil Field Development Conference, London 1998.

Chen, Z.; Yang, D. Predicting viscosities of heavy oils and solvent-heavy oil mixtures using artificial neural networks, J. Energy Resour. Technol. 2021, 143(11), 113001.

https://doi.org/10.1115/1.4049603

Chew, J.; Connally, C. A. Viscosity correlation for gas-saturated crude oil. Trans. AIME. 1959, 216, 23-25. https://doi.org/10.2118/1092-G

Eleyedath, A.; Swamy, A. K. Prediction of density and viscosity of bitumen. Petroleum Science and Technology. 2018, 1–8. https://doi.org/10.1080/10916466.2018.1511594

Elsharkawy, A. M.; Alikhan, A. A. Models for predicting the viscosity of Middle East crude oils. Fuel. 1999, 78, 891-903. https://doi.org/10.1016/S0016-2361(99)00019-8

Glaso, O. Generalized pressure-volume-temperature correlations. SPE J. Pet. Technol. 1980, 32, 785-95. https://doi.org/10.2118/8016-PA

Hemmati-Sarapardeh, A.; Seyed-Mohammad-Javad, M.; Mahmoudi, B.; Ramazani, A.; Mohammadi, A. H. Experimental measurement and modeling of saturated reservoir oil viscosity. Korean J. Chem. Eng.2014, DOI: https://doi.org/10.1007/s11814-014-0033-3

Kartoatmodjo, F.; Schmidt, Z. Large data bank improves crude physical property correlation. Oil Gas J. 1994, 4, 51-55.

Khemka, Y.; Abutaqiya, M. I. L.; Sisco, C. J.; Chapman, W. G.; Vargas, F. M. Accurate prediction of the viscosity of light crude oils using one-parameter friction theory: Effect of crude oil characterization methods and property correlations. Fuel. 2021, 283, 118926.

https://doi.org/10.1016/j.fuel.2020.118926

Labedi, R. Improved correlations for predicting the viscosity of light crudes. J. Pet. Sci. Eng. 1992, 8, 221-234. https://doi.org/10.1016/0920-4105(92)90035-Y

Lasater, J. A., Bubblepoint pressure correlation, Trans. AIME 1958, 213, 379-81.

https://doi.org/10.2118/957-G

Macías-Salinas, R.; García-Sánchez, F.; Hernández-Garduza, O. Viscosity model for pure liquids based on Eyring theory and cubic EOS. AIChE Journal 2003, 49(3), 799–804. https://doi.org/10.1002/aic.690490324

Macías-Salinas, R.; C. Durán-Valencia, C.; López-Ramírez, S.; Bouchot, C. Eyring-Theory-based model to estimate crude oil viscosity at reservoir conditions. Energy & Fuels. 2009, 23, 1, 464-470. https://doi.org/10.1021/ef8003015

Moller, J. B.; Meisingset, K. K.; Arief, I.H. An improved correlation approach to predict viscosity of crude oil systems on the NCS, presented at the SPE Norway One Day Seminar, SPE 191296-MS. https://doi.org/10.2118/191296-MS

Naseri, A.; Nikazar, M.; Mousavi Dehghani, S. A. A correlation approach for prediction of crude oil viscosities, J. Pet. Sci. Eng. 2005, 47, 163. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2005.03.008

Beal, C. Viscosity of air, water, natural gas, crude oil and its associated gases at oil field temperature and pressures. Trans. AIME, 1946, 165, 114-127. https://doi.org/10.2118/946094-G

Petrosky Jr., G.E., F.F. Farshad, Pressure-Volume-Temperature Correlations for Gulf of Mexico Crude Oils, presented at the Annual Technical Conference and Exhibition of SPE, 1993, SPE 26644. https://doi.org/10.2118/51395-PA

Ramos-Pallares, F.; Taylor, S. D., Satyro, M. A., Marriott, R. A., & Yarranton, H. W. Prediction of Viscosity for Characterized Oils and Their Fractions Using the Expanded Fluid Model. Energy & Fuels 2016, 30(9), 7134–7157. https://doi.org/10.1021/acs.energyfue s.6b01419

Standing, M.B., A pressure volume temperature correlation for mixture of California oils and gases, Drill & Prod. Prac. 1974, 275-87.

Sutton, R. P.; Farshad, F. F. Evaluation of empirically derived PVT properties for Gulf of Mexico crude oils, paper SPE 13172 presented at the 1984 SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Houston, Sept. 16-19. https://doi.org/10.2118/13172-PA

Tatar, A.; Barati-Harooni, A.; Moradi, S.; Nasery, S.; Najafi-Marghmaleki, A.; Lee, M.; kim Phung L.; Bahadori, A. Prediction of heavy oil viscosity using a radial basis function neural network. Petroleum Science and Technology. 2016, 34(21), 1742–1748.

https://doi.org/10.1080/10916466.2016.1221966

Vazquez, M.E.; Beggs, H.D. Correlation for fluid physical property prediction, SPE 6719. 1980, 968-70. https://doi.org/10.2 18/6719-PA

Publicado
2024-02-20
Cómo citar
Reyes González, D., Arroyo Acosta, D., Rodríguez Martínez, G., & Borroto Pentón, Y. (2024). Una Contribución para el Modelado de Viscosidad de Petróleo Pesado en Condiciones de Operación de Pozo. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(1), 3974-3986. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i1.9747
Sección
Ciencias Sociales y Humanas