Desarrollo de una herramienta de modelado de generación de hidrocarburos

Abstract

[ES] La comprensión de los fenómenos relacionados con la generación de hidrocarburos tiene una gran importancia en el campo de la exploración de petróleo a fin de evaluar el potencial de una cuenca dada. Hoy en día, a pesar de que el protocolo analítico es bastante conocido, las herramientas numéricas utilizadas para describirlo deben evolucionar. El objetivo de esta tesis es por tanto desarrollar dicha herramienta (trabajando con el código de programación Python) y calibrar los parámetros cinéticos con los datos de laboratorio (pirólisis Rock-Eval o pirólisis en tubos de oro, según el tipo de hidrocarburo). Primero, se trabaja con la generación de hidrocarburos en un ambiente abierto (hidrocarburos convencionales) y luego en un ambiente cerrado (hidrocarburos no convencionales). En ambos casos, la cinética está representada por la ley de Arrhenius. Modelando los hidrocarburos convencionales, se trabaja con sistemas isotérmicos y no isotérmicos, para compararlos con nuestra herramienta de referencia y se muestran los resultados de la calibración de los parámetros de reacción. Tras eso, al modelar los hidrocarburos no convencionales se considera solo el modelo isotérmico. En este caso, es necesario tener en cuenta la distribución de clase que hace que la calibración de los datos sea más compleja. Finalmente, se estudia la influencia de las diferentes variables en el sistema modelado y se muestran los resultados.

[EN] The study of the phenomena related to the generation of hydrocarbons has a great importance in the field of oil exploration in order to evaluate the potential of a given basin. Despite the fact that the analytical protocol is quite well known, the numerical tools used to describe it must evolve. Here, we develop such a tool in Python. The aim is to calibrate the kinetic parameters with the laboratory data (Rock-Eval pyrolyses or pyrolyses in gold tubes, depending on the type of hydrocarbon). First, we work with the generation of hydrocarbons in an open environment (conventional hydrocarbons) and then in a closed environment (unconventional hydrocarbons). On both cases, the kinetics is represented by the Arrhenius law. Modeling the conventional hydrocarbons, we work with both isothermal and non-isothermal systems, in order to compare them with our reference tool. The results of the calibration of the reaction parameters are shown. Then, modeling the unconventional hydrocarbons we consider only the isothermal model. In this case, it is neccesary to take into account the class distribution which makes the calibration of the data more complex. Finally, we studied the influence of the different variables on the modeled system and we show the results.

[FR] L’´etude des ph´enom`enes li´es `a la g´en´eration des hydrocarbures a une grande importance dans le domaine de l’exploration p´etroli`ere afin d’´evaluer le potentiel d’un bassin donn´e. Bien que les techniques du laboratoire sont assez bien connues, les outils num´eriques qui d´ecrivent le craquage que forme les hydrocarbures doivent ´evoluer. Ici, on d´eveloppe cet outil en Python. Son objectif est de calibrer les param`etres cin´etiques avec les donn´ees du laboratoire (pyrolyses Rock-Eval ou pyrolyses en tubes d’or selon le type d’hydrocarbure). D’abord on travaille sur la g´en´eration des hydrocarbures en milieu ouvert (hydrocarbures conventionnels), puis sur la g´en´eration en milieu ferm´e (hydrocarbures non-conventionnels). La cin´etique est repr´esent´ee par la loi d’Arrhenius. Pour les hydrocarbures conventionnels, on mod´elise le syst`eme dans les cas isothermes et non isothermes puis on compare les r´esultats avec un outil de r´ef´erence. Les r´esultats de la calibration des param`etres de la r´eaction sont ensuite repr´esent´es. Ensuite, on mod´elise les hydrocarbures non conventionnels uniquement dans le cas isotherme. Dans ce cas, il faut prendre en compte la r´epartition des classes qui rend la calibration sue les donn´ees plus complexes. Dans un premier temps, on a ´etudi´e l’influence des diff´erents variables sur le syst`eme mod´elis´e.