[en] DIMENSIONLESS ENSEMBLE SMOOTHER WITH MULTIPLE DATA ASSIMILATION APPLIED ON AN INVERSE PROBLEM OF A MULTILAYER RESERVOIR WITH A DAMAGED ZONE

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: ADAILTON JOSE DO NASCIMENTO SOUSA
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61465&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61465&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61465
Resumo: [pt] O ES-MDA tem sido usado amplamente no que diz respeito a problemas inversos de reservatórios de petróleo, usando a estatística bayesiana como cerne. Propriedades importantes como a permeabilidade, raio da zona de skin e permeabilidade da zona de skin, são estimadas a partir de dados de histórico de reservatório usando esse método baseado em conjuntos. Nessa tese, a pressão medida no poço durante um teste de injetividade foi calculada usando uma abordagem analítica de um reservatório multicamadas, com zona de skin, usando a Transformada de Laplace. O algoritmo de Stehfest foi usado para inverter os dados para o campo real. Além disso, ao usarmos essa abordagem, conseguimos obter facilmente a vazão em cada camada como um novo dado a ser considerado no ES-MDA, enriquecendo a estimativa dos dados desejados. Por usarmos a vazão e a pressão como dados de entrada no ES-MDA, é de suma importância que a diferença de ordens de grandezas não influencie em nossas estimativas e por isso optou-se por usar o ES-MDA na forma adimensional. Visando uma maior precisão de nossas estimativas, usou-se um algoritmo de otimização dos fatores de inflação do ES-MDA.