[pt] APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING E DATA DRIVEN EM POÇOS INTELIGENTES DE PETRÓLEO - TAISA DORNELAS ABBAS CALVETTE (2020)
[pt] Realizar uma estimativa confiável na produção de petróleo é um dos grandes desafios na indústria de óleo e gás e é uma parte crítica no planejamento e na tomada de decisão das petrolíferas. Neste contexto, este trabalho visa explorar as vantagens e desempenho dos algoritmos de machine learning para realizar a previsão de produção de petróleo, gás e água a partir das informações de controle de poços inteligentes e usando a metodologia de data driven. Para tanto, foram usadas duas bases de dados com séries históricas de produção de petróleo, gás e água. A primeira base foi gerada sinteticamente (através de simulação de reservatórios) e consiste na produção média mensal e configuração de 3 válvulas de um poço injetor, ao longo de um período de 10 anos. A segunda base usa dados reais de produção (observados) fornecidos pelo estado da Dakota do Sul nos Estados Unidos. Esta base consiste na média diária de produção e o estado geral (ativo ou não produzindo) de diversos poços produtores de petróleo no período compreendido de 1950 a 2018. Com o intuito de testar a metodologia, foram realizados diversos experimentos combinando o treinamento da proxy com algoritmos de Redes Neurais Artificiais (Multilayer Perceptron) e deep learning com redes neurais recorrentes (redes neurais recorrentes simples, long short-term memory, Gated Recurrent Units), chamados de smart proxy e deep smart proxy respectivamente. Os resultados encontrados mostraram que o modelo deep smart proxy se mostrou bastante promissor. Utilizando uma rede Gated Recurrent Units com camadas bidirecionais (GRUB), foi possível obter uma redução no erro RMSE de 66 por cento e no erro MAE de 79 por cento quando comparados aos modelos smart proxy com Redes Neurais Artificiais. Verificou-se que nos modelos deep smart proxy, o uso de camadas bidirecionais gerou uma significativa melhora na previsão e redução do erro, tanto nos testes que utilizaram dados de produção simulados (caso sintético) quanto nos testes que utilizaram dados de produção observados (caso real), proporcionando uma variação de até 75 por cento no RMSE e 85 por cento no MAE. O erro RMSE normalizado na rede GRUB foi de 0,53 por cento nos dados observados e 0,65 por cento nos dados sintéticos. Os modelos de deep smart proxy obtiveram desempenhos muito semelhantes, principalmente ao comparar o desempenho das redes do tipo LSTMB e GRUB. Estas redes foram aplicadas em ambos os casos sintético e real de produção e superaram, em todos os casos, os resultados obtidos com o modelo de smart proxy com MLP.