[en] INTEGRATING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND GREEN S FUNCTION APPROACH FOR GEOMECHANICS APPLICATION
Ano de defesa: | 2023 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | eng |
Instituição de defesa: |
MAXWELL
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=63288&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=63288&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.63288 |
Resumo: | [pt] A modelagem de problemas relacionados a geomecânica do reservatório é tradicionalmente realizada por elementos finitos. Para utilizar esse método é preciso que o modelo englobe uma região consideravelmente superior a região em que o reservatório está inserido, além de necessitar imposição condições de contorno. Pensando em reduzir a necessidade de discretização de grandes regiões do maciço rochoso é proposto o método das funções de Green para análise geomecânica. Este método é baseado no uso de soluções analíticas clássicas (solução fundamental de Kelvin, solução fundamental de Melan, por exemplo) como soluções auxiliares para resolver problemas elasticamente heterogêneo e não lineares em meios saturados de fluidos. A não linearidade do material pode ser devido a deformações irreversíveis ou resposta de elasticidade não linear típica da análise 4D. O procedimento de solução geral depende de um método de colocação discreta e uma abordagem iterativa de ponto fixo para construir o campo de deslocamento. Esse método teve sua convergência verificada através de modelos simplificados que possuem solução analítica. Visando o avanço do desempenho computacional do método das funções de Green, foram feitas duas modificações independentes utilizando inteligência artificial. A primeira modificação é baseada na integração de dois conceitos principais: o teorema da reciprocidade e a capacidade de generalização das redes neurais artificiais. O teorema da reciprocidade é usado para formular a expressão matemática que rege o problema geomecânico, que é então discretizado no espaço em elementos inteligentes. O comportamento do campo de deformação dentro desses novos elementos é previsto usando uma rede neural artificial. Para fazer essas previsões, a rede neural usa condições de contorno de deslocamento, propriedades do material e a forma geométrica do elemento como dados de entrada. A segunda modificação consiste na utilização de soluções auxiliares que considerem a heterogeneidade de maciços estratificados. Essas soluções são obtidas através do treinamento de redes neurais artificiais que tem como dado de saída o deslocamento em um determinado ponto do maciço estratificado devido a aplicação de uma força pontual em um ponto no interior desse maciço. Para isso, as redes neurais de deslocamentos necessitam das propriedades elásticas e da espessura de cada camada do maciço bem como das coordenadas de aplicação da força pontual e do ponto onde será avaliado o deslocamento. Ao se utilizar essas soluções fundamentais baseadas em inteligência artificial é possível se obter todo o campo de deslocamentos de um problema heterogêneo e elástico de geomecânica do reservatório bastando apenas discretizar o reservatório. Cada uma das modificações do método da função de Green foi avaliada individualmente e observou-se um ganho de pelo menos 5 vezes no tempo de processo, utilizando o mesmo recurso computacional, quando se compara ao método clássico da função de Green. |