masterThesis
Uso da otimização sequencial aproximada a problemas Uni e multiobjetivos de gerenciamento de reservatórios
Registro en:
PINTO, Jefferson Wellano Oliveira. Uso da otimização sequencial aproximada em problemas uni e multiobjetivos de gerenciamento de reservatórios. Recife, 2014. 138 f. Dissertação (mestrado) - UFPE, Centro de Tecnologia e Geociências, Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil, 2014.
Autor
Pinto, Jefferson Wellano Oliveira
Institución
Resumen
Na área da engenharia de reservatórios de petróleo, um dos grandes desafios
enfrentados é a busca da melhor solução para a produção de óleo. Uma ferramenta
disponível para previsão da produção e que fornece informações para o controle da
mesma é a simulação computacional de reservatórios. Com base nessa ferramenta, a
simulação do campo pode ser conduzido de forma automática através de procedimentos
de otimização.
Neste trabalho será abordada a otimização do gerenciamento da injeção de água,
tendo como variáveis as vazões atribuídas a cada poço produtor e injetor sob diferentes
condições operacionais. O valor presente líquido (VPL), a produção acumulada de óleo
e a injeção acumulada de água são as funções objetivo utilizadas.
Tais problemas, por envolverem repetidas simulações numéricas, na maioria das
vezes são computacionalmente onerosos. Visando contornar este custo, modelos
substitutos podem ser utilizados. O presente trabalho propõe apresentar uma ferramenta
para a otimização de problemas de gerenciamento de reservatório uni e multiobjetivos
utilizando um acoplamento das técnicas Soma Ponderada (Weighted Sum (WS)) e
Intersecção Contorno-Normal (Normal Boundary Intersection (NBI)) à estratégia de
otimização sequencial aproximada (Sequential Aproximation Optimization (SAO)),
baseada em modelos substitutos.
A técnica aqui utilizada para a construção de tais modelos é a baseada em ajuste
de dados, utilizando a técnica de amostragem do hipercubo latino (Latin Hypercube
Sampling (LHS)). Para tal, dois procedimentos são investigados, krigagem e funções de
base radial (Radial Basis Function (RBF)).
O ambiente computacional utilizado para o desenvolvimento da ferramenta
proposta é o MATLAB. As simulações do reservatório são feitas com um simulador
comercial black-oil, o IMEX.