Modelagem da pressão de fundo de poço em sistemas de escoamento multifásico: uma abordagem utilizando modelos de redes neurais polinomiais

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Oliveira, Vagner Vilela de
• Orientador(a): Fonseca, Leonardo Goliatt da
• Banca de defesa: Fonseca Neto, Raul , Carvalho, Iago Augusto de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Pressão de fundo de poço; FBHP; Rede neural polinomial; GMDH; Modelagem computacional; Modelo interpretável; Inteligência artificial; Aprendizado de máquina; Flowing bottom hole pressure; Polynomial neural network; Computational modeling; Interpretable model; Artificial intelligence; Machine learning
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17569

No complexo processo de extração de petróleo e gás, há muitos indicadores importantes que devem ser acompanhados para manter a eficiência e segurança dos poços, do meio-ambiente e principalmente dos profissionais envolvidos na operação. Um desses indicadores, é a Pressão de Fundo de Poço (FBHP). Esse indicador influencia diretamente o controle de produção e a integridade dos poços, sendo um parâmetro crucial para evitar falhas operacionais e minimizar riscos. Tanto a FBHP baixa (que reduz a produção) quanto alta (que acarreta riscos diversos, entre eles o risco de explosão) devem ser foco constante de atenção. Nesse sentido, modelos computacionais têm sido desenvolvidos para prever a FBHP, fornecendo formas adicionais ou alternativas às medidas tradicionais desse indicador. Essa dissertação explora a técnica do GMDH (Group Method of Data Handling) na modelagem preditiva da FBHP. O GMDH se refere a uma família de algoritmos ainda pouco explorada, sobretudo na área de petróleo e gás. Essa pesquisa visa preencher essa lacuna, avaliando a técnica como uma alternativa possível na modelagem de FBHP. É feita uma análise comparativa entre quatro diferentes tipos de algoritmos GMDH, apontando vantagens e limitações em termos de precisão, sendo gerados modelos interpretáveis relativos aos algoritmos em sua melhor configuração de desempenho.