LINS, Helena Katz de Freitas, também é conhecido(a) em citações bibliográficas por: KATZ, Helena CNPq Os simuladores de reservatórios tradicionais necessitam detalhados balanços de massa além de estimativa de vários parâmetros geológicos. Simplificar os modelos para simulação dos reservatórios tem sido um desafio e nesse contexto se iniciaram os estudos do modelo de capacitância e resistência (Capacitance Resistance Model, CRM), que é um modelo simplificado de simulação de reservatórios o qual utiliza como dados o histórico de injeção, produção e pressão de fundo de poço ((Bottom Hole Pressure, BHP). No CRM clássico, o cálculo dos seus parâmetros é realizado considerando o reservatório compactado em uma única camada. Além disso, os parâmetros são fixos, ou seja, não mudam de acordo com abertura ou fechamento de poços, eventos que podem ocorrer durante o tempo de concessão. Neste estudo, estratégias do CRM foram implementadas considerando as diferentes características geológicas entre as camadas do reservatório, o que diferencia o comportamento do fluxo dos fluidos entre elas. Para isso, os parâmetros foram calculados para cada uma das camadas. Além disso, o cálculo foi realizado de forma dinâmica, ou seja, os parâmetros foram recalculados de acordo com ocorrência de abertura ou fechamento de poços durante o tempo de produção. Foi também estudado o modelo CRM em reservatórios nos quais ocorre a conversão de um poço produtor. Essa técnica pode ser utilizada quando um poço produtor produz prematuramente um percentual alto de água, não sendo mais economicamente viável. Para realizar o estudo, foi utilizado um modelo sintético, com três camadas de diferentes permeabilidades, canais de alta permeabilidade e falha selante e também outro modelo, também sintético, porém mais realista, que é o Brush Canyon Outcrop. A determinação dos parâmetros do modelo é realizada através de ferramentas de otimização, na qual a função objetivo é a soma dos quadrados das diferenças entre a vazão observada e calculada para o produtor. Para resolução do problema de otimização, é utilizada uma estratégia que o dividide em dois: acoplado e desacoplado, com a vantagem de resolver inicialmente um problema mais simples (desacoplado), utilizando a técnica dos mínimos quadrados e gera um “warm start” para o problema acoplado, diminuindo assim a quantidade de iterações deste último, o qual é resolvido através da técnica Programação Quadrática Sequencial (sequential quadratic programming, SQP). Para verificação são comparadas as curvas das vazões dos produtores calculadas, utilizando os parâmetros determinados na otimização, e observadas. As curvas mostram que essas estratégias capturam com mais acurácia a dinâmica natural do reservatório e tem como resultados conectividades que se ajustam melhor ao modelo real do reservatório, quando comparados com outros métodos da literatura. The traditional reservoir simulators require detailed mass balance, high computational cost and estimation of several geological parameters. Simplifying models for reservoir simulators has been a challenge. This was the context where studies of Capacitance and Resistance models (CRM) started. CRM is a simplified reservoir simulation model based only on injection, production and bottom hole pressure (BHP) data. In classic CRM, the calculation of its parameters is performed considering the reservoir lumped in a single layer. Thus, heterogeneities among its layers are not considered. It also does not consider in its parameter calculations any opening or shutting of wells, which may occur over the concession period, keeping them unchanged. However, parameters change as wells are opened, closed, or converted. In this study, CRM strategies were implemented taking into account that the oil reservoirs are highly heterogeneous, and their layers may have different geological characteristics among them, and this differentiates the fluid flow behavior among them. For this sake, the reservoir was divided into layers and the parameters were calculated for each one of them. Besides, the calculation was performed dynamically, i.e. the parameters were recalculated according to opening or shutting of wells during the production time. The CRM model was also studied when applied in reservoirs in which the conversion of a producing well into injector takes place. If a producer well reaches an early water-cut it can be no longer profitable and can be advantageous to convert it to an injector well. To perform the study, a synthetic model with three layers of different permeabilities, two high permeability channels and sealant fault was used. Another model, also synthetic but more realistic was also used, the Brush Canyon Outcrop. Parameters are determined through an optimization procedure, which minimizes the sum of the squares of the differences between calculated and observed producer rates. To solve the optimization problem its calculation is divided into two problems: coupled and uncoupled. This strategy has the advantage of initially solving a more simple problem (uncoupled) using the least squares technique and generates a warm start for the coupled problem, thus reducing the amount of iterations of the latter, which is solved through the SQP (Sequential Quadratic Programming) technique. For verification, calculation of the flow rates of the producers, using the optimized parameters, are compared with the historical data. It showed that these strategies capture more efficiently the natural dynamics of the reservoir and result in connectivities values that best fit the actual model when compared with other literature methods.