{"id":{"repo_id":"brazil-ufpe","oai_identifier":"oai:repositorio.ufpe.br:123456789/37728"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/brazil-ufpe/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/37728","repository":{"repo_id":"brazil-ufpe","name":"Brazil UFPE","base_url":"https://repositorio.ufpe.br/oai/request"},"display":{"title":"Otimização robusta do controle de poços de reservatórios de petróleo utilizando modelo substituto","abstract":"Um grande desafio nos problemas de otimização da vazão de injeção de água de reservatórios de petróleo está nas incertezas geradas pela variabilidade espacial e pelas formações geológicas dos reservatórios. Uma abordagem que reduz o impacto dessas incertezas, a fim de mitigar o risco, é chamada de otimização robusta cujo procedimento de otimização é conduzido sobre um conjunto de realizações do reservatório, onde são honradas as estatísticas das incertezas geológicas. Diferentes formulações de otimização robusta são apresentados, sendo aplicado em problemas uni e multiobjetivos em três diferentes modelos de reservatório. Com o intuito de reduzir o tempo de processamento do procedimento, as otimizações podem ser feitas baseadas em um pequeno conjunto de realizações representativo do conjunto original. Além disso, para reduzir o custo computacional da simulação, modelos substitutos baseados em ajuste de dados que utilizam funções de base radial (Radial Basis Function - RBF) são construídos. Neste caso, o modelo substituto é aplicado em um processo iterativo chamado de otimização por aproximação sequencial (Sequential Aproximate Optimization - SAO), que utiliza o otimizador SQP (Sequential Quadratic Programming). O modelo substituto a ser utilizado em todos os casos é o RBF cúbico.Apesar dessa redução no número de realizações, ainda é grande o número de variáveis do problema de otimização, que aumenta de acordo com a quantidade de poços e do número de ciclos de controle utilizado. Mesmo com recursos computacionais disponíveis, a otimização baseada em modelos substitutos para problemas de larga escala ainda é limitada, devido ao número de amostras utilizadas crescer linearmente nestes modelos em relação à dimensão do problema. Uma abordagem proposta neste trabalho para reduzir o número de variáveis de projeto é a utilização de uma aproximação polinomial que modele os controles de vazão ou BHP dos poços no tempo, assim as variáveis de projeto se tornam os coeficientes do polinômio. Com isso, a dimensionalidade do problema fica independente do número de ciclos de controle, passa a depender apenas do grau do polinômio e do número de poços. Cada poço é modelado com um polinômio com coeficientes distintos. Assim, o número total de variáveis é o produto do número de poços pelo número de coeficientes do polinômio. A aproximação polinomial é ideal para casos com grande número de ciclos de controle; nesses casos, como o número de variáveis aumenta significativamente, utilizar as variáveis de controle diretamente se torna computacionalmente inviável para o método utilizado. São encontrados resultados com aumento na média do VPL de mais de 10% em comparação com o controle reativo, tanto utilizando ciclos de controle quanto utilizando controles polinomiais.","abstract_html":"Um grande desafio nos problemas de otimização da vazão de injeção de água de reservatórios de petróleo está nas incertezas geradas pela variabilidade espacial e pelas formações geológicas dos reservatórios. 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