[pt] MÉTODO PROBABILÍSTICO PARA CONSIDERAÇÃO DE INCERTEZAS BASEADO NO MÉTODO DAS FUNÇÕES DE GREEN E NO MÉTODO ESTATÍSTICO FIRST-ORDER SECONDMOMENT

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: LEONARDO CARVALHO MESQUITA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] METODO PROBABILISTICO; [pt] TEOREMA DA RECIPROCIDADE; [pt] PROBLEMAS GEOMECANICOS; [pt] FIRST-ORDER SECOND-MOMENT FOSM; [pt] METODO DAS FUNCOES DE GREEN; [pt] CONSIDERACAO DE INCERTEZAS; [en] PROBABILISTIC METHOD; [en] RECIPROCITY THEOREM; [en] GEOMECHANICAL PROBLEMS; [en] FIRST-ORDER SECOND-MOMENT FOSM; [en] GREEN S FUNCTION APPROACH; [en] UNCERTAINTIES CONSIDERATION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=62448&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=62448&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.62448

[pt] O presente trabalho propõe um método estatístico computacionalmente eficiente (chamado Green-FOSM) para consideração de incertezas em problemas geomecânicos, com o objetivo de melhorar o processo de tomada de decisão ao analisar problemas associados com o processo de injeção ou depleção de fluídos. A novidade do método proposto está associada com a utilização do método das funções de Green (GFA), que, com o auxílio do método estatístico first-order second-moment (FOSM), é utilizado para propagar as inerentes incertezas associadas às propriedades mecânicas do material para o campo de deslocamento da formação geológica. Além disso, através dos conceitos de grid estocástico e função de autocorrelação, o método proposto permite a consideração da variabilidade espacial de variáveis aleatórias de entrada que representam essas propriedades mecânicas. O GFA utiliza as soluções fundamentais da mecânica clássica (solução fundamental de Kelvin, solução fundamental de Melan, entre outras) e o teorema da reciprocidade para determinar o campo de deslocamento de uma formação geológica com geometria irregular e diferentes tipos de materiais. A grande vantagem deste método em relação ao clássico método dos elementos finitos (MEF) é que ele não requer a imposição de condições de contorno e a análise do problema pode ser realizada considerando apenas o domínio do reservatório ou outras regiões de interesse. Esta estratégia de modelagem diminui os graus de liberdade do modelo e o tempo de processamento da análise. Desta forma, como o GFA requer menos esforço computacional, este método torna-se ideal para ser utilizado na propagação de incertezas em problemas geomecânicos. Inicialmente, baseado no método das funções de Green original proposto por Peres et al. (2021), foi proposto uma versão iterativa do método Green-FOSM, que apresenta resultados estatísticos semelhantes aos encontrados através da clássica simulação de Monte Carlo (SMC). Nesta versão original, o campo de deslocamento é PUC-Rio - Certificação Digital Nº 1912634/CA calculado usando um esquema numérico iterativo que diminui o desempenho computacional do método e pode gerar problemas de convergência. Tais limitações tem dificultado a aplicação do GFA original e do método Green-FOSM iterativo em problemas reais. Assim, o presente trabalho desenvolveu uma nova versão do GFA que utiliza um esquema numérico não-iterativo. Para os problemas de validação analisados, o método não-iterativo demonstra ser até 17.5 vezes mais rápido do que a versão original. Além disso, esta versão demonstra ser capaz de expandir a aplicabilidade do GFA, pois os problemas de convergência foram eliminados e os resultados obtidos por este método, ao analisar um perfil geológico representativo do pré-sal brasileiro, são semelhantes aos encontrados via MEF. Por fim, a partir do GFA não-iterativo foi proposta uma versão não-iterativa do método Green-FOSM. Esta versão não-iterativa é capaz de analisar probabilisticamente formações geológicas complexas, como é o caso das formações geológicas do présal brasileiro. Utilizando os mesmos recursos computacionais, o método GreenFOSM não-iterativo é no mínimo 200 vezes mais rápido que o método iterativo. De forma geral, os resultados encontrados nas análises realizadas (determinísticas e probabilísticas) são próximos dos resultados obtidos pelo método de referência (MEF e SMC, respectivamente).