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Existem várias abordagens diferentes para estimar o intervalo de incertezas nas quantid...
Existem várias abordagens diferentes para estimar o intervalo de incertezas nas quantidades recuperáveis de hidrocarbonetos para um projeto. Os avaliadores dessas incertezas podem optar por aplicar mais de um método para um projeto específico, especialmente para desenvolvimentos de áreas mais complexas. Todos os métodos de estimativa de incertezas a seguir estão corretamente resumidos, EXCETO:
A
método determinístico por cenários: é desenvolvido com três cenários discretos para refletir estimativas (baixa, melhor e alta) das quantidades recuperáveis. Esses cenários devem refletir combinações realistas de parâmetros e um cuidado especial é necessário para garantir que um intervalo razoável de incertezas seja usado para garantir que se obtenha a melhor avaliação da incerteza sobre propriedades médias do reservatório.
B
método determinístico incremental: amplamente utilizado em ambientes maduros de produção terrestre, especialmente aqueles em que se aplicam regulamentos rígidos para o espaçamento inter-poços. Normalmente, as reservas desenvolvidas provadas são assinaladas no interior da unidade de espaçamento dos poços perfurados e as reservas não-desenvolvidas provadas são assinaladas nos espaçamentos adjacentes, onde há pouca confiança na continuidade do reservatório produtivo. As reservas prováveis e possíveis são atribuídas a áreas mais remotas, indicando progressivamente maior confiança.
C
método probabilístico: comumente implementado usando-se a análise de Monte Carlo. O usuário define as distribuições de incertezas dos parâmetros de entrada e a relação (correlações) entre eles, e o método obtém uma distribuição de saída.
D
método multiscenário: é uma combinação do método determinístico (cenário) e do método probabilístico. Dado cenários suficientes, é possível desenvolver uma distribuição de probabilidade total, a partir da qual os três cenários determinísticos específicos que se encontram mais próximos de P90, P50 e P10 (por exemplo) podem ser selecionados.
E
método bayesiano: abordagem que vem sendo aplicada na análise de incertezas na indústria do petróleo há alguns anos. O teorema de Bayes relaciona uma função de distribuição de probabilidade posterior a uma função de distribuição de probabilidade anterior e à função de verossimilhança (likelihood). O modelo anterior caracteriza a incerteza antes que os dados de produção sejam considerados. O modelo anterior é usado para construir o modelo do reservatório inicial. O modelo posterior caracteriza a incerteza após os dados de produção serem honrados. A função de verossimilhança mede a probabilidade de os dados reais de produção serem observados para qualquer modelo do reservatório.