Injection testing for CCS projects: from concept selection to well performance monitoring

Carbon Capture and Storage (CCS) is a combination of technologies to capture, transport, and store CO2. Eni and the worldwide O&G industry play a crucial role in the whole CCS chain. The thesis project was focused on geological storage and particularly on assessing the potential and reliability of well testing and pressure transient analysis methodologies, state-of-the-art for the well and reservoir characterization in the O&G industry, as tools for CCS projects, from the concept selection to the well/reservoir monitoring. The study was based on two field-application-like data sets. The first case study focused on short-scale well-testing as a source of the main reservoir properties (static pressure, flow capacity, skins, etc.) to be used to calibrate the reservoir full 3D model and the definition of the completion strategy. The second case study aimed to give a deeper insight into the daily monitoring of the well injectivity; a long injection test of the duration of 1,5 months (also representative of a pilot injector) was analyzed to assess the reliability of the well parameters that quantify the possible evolution of the formation damage (skin parameters) and are used to make the decision of mitigation actions (stimulation jobs to improve the near well permeability). Furthermore, a sensitivity study was performed to verify the feasibility of using downhole pressure acquisition on the observation wells as a tool for monitoring the CO2 plume propagation. The main conclusions reached are that analytical models can promptly and accurately provide the major quantitative outcomes for site assessment for short injection tests and that the fluid used for this type of test has no impact on the results. For longer injection tests, numerical models become mandatory; even non compositional simulations are helpful for the continuous monitoring of injectivity. Observation wells are useful in monitoring plume evolution. A proper data acquisition campaign should be planned to mitigate uncertainty for skin determination.

Carbon Capture and Storage (CCS) è un insieme di tecnologie diviso in cattura, trasporto e stoccaggio di CO2. Eni e in generale il settore petrolifero giocano un ruolo fondamentale in questa filiera. Il lavoro di tesi si è concentrato sul valutare il potenziale e l’affidabilità delle tecniche di “well testing” e “pressure transient analysis”, di routine per la caratterizzazione dei giacimenti nel settore O&G, come strumenti per i progetti di CCS, dalle fasi di progettazione al monitoraggio pozzo/giacimento. Lo studio si è basato su due set di dati rappresentativi di dati di campo. Il primo caso studio si è concentrato su prove di breve durata per calibrare i modelli 3D del giacimento e definire la strategia di completamento. Il secondo caso studio ha avuto come obiettivo approfondire il monitoraggio in tempo reale dell’iniettività di un pozzo; una lunga prova di iniezione durata 1,5 mesi (rappresentativo di un pozzo pilota) è stato analizzata per stabilire l’affidabilità dei parametri di pozzo che quantificano la possibile evoluzione del danneggiamento intorno al pozzo (componenti di skin) e sono usati per prendere delle decisioni operative di mitigazione (stimolazioni acide). Inoltre, è stato fatto uno studio di sensitività per verificare la fattibilità di usare dei dati di pressione a fondo pozzo di un pozzo osservatore per monitorare la propagazione della CO2. Le conclusioni principali raggiunte sono che i modelli analitici possono fornire rapidamente dei valori accurati delle principali variabili che caratterizzano un sito ottenuti da una breve prova di iniezione, inoltre il tipo di fluido usato per questo tipo di prova è risultato ininfluente sui risultati. Per prove di iniezione più lunghe i modelli numerici diventano obbligatori; anche delle simulazioni non composizionali sono utili nell’attività di monitoraggio. I pozzi osservatori sono di aiuto per monitorare l’evoluzione del fronte di CO2. Una campagna di acquisizione di dati ben pianificata è necessaria per ridurre l’incertezza durante la determinazione del danneggiamento.