Na engenharia de petróleo, os reservatórios precisam de pressão su ciente para elevar os uidos até a superfície. Quando a vazão de produção do poço encontra-se abaixo de uma taxa economicamente viável, devido ao decaimento natural da pressão do reservatório, das condições geométricas do poço ou das características do uido, costuma-se utilizar métodos de elevação arti cial. O método de gas-lift é um dos métodos mais conhecidos de elevação arti cial sendo largamente utilizado na indústria do petróleo. Em poços operando com gas-lift, a produção de óleo em regime permanente depende da vazão de gás injetado no poço, sendo este um parâmetro fundamental para maximizar a produção. A curva que representa a relação entre a produção de óleo e a vazão de gas-lift é chamada de curva de performance de poço (CPP). Através do conhecimento prévio da CPP, seria possível utilizar métodos de otimização para encontrar o ponto ótimo de injeção de gás. Entretanto, as CPPs são estimadas através de modelos matemáticos e não representam de forma con ável o comportamento do poço. Nesse contexto, o controle adaptativo de busca extremal aparece como uma importante ferramenta para processos não lineares, pois independe do conhecimento do modelo e é robusto a incertezas paramétricas. O objetivo deste trabalho é estudar a aplicação e sintonia do algoritmo de busca extremal em processos de poços de petróleo sujeitos ao método de elevação arti cial por gaslift visando à maximização da produção de óleo em função da vazão de injeção de gás no poço.