Uso da otimização sequencial aproximada a problemas Uni e multiobjetivos de gerenciamento de reservatórios

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Pinto, Jefferson Wellano Oliveira
• Orientador(a): AFONSO, Silvana Maria Bastos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Palavras-chave em Português: Simulação de Reservatórios; Otimização Sequencial Aproximada; Modelos Substitutos; Otimização Multiobjetivo
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/10801

Na área da engenharia de reservatórios de petróleo, um dos grandes desafios enfrentados é a busca da melhor solução para a produção de óleo. Uma ferramenta disponível para previsão da produção e que fornece informações para o controle da mesma é a simulação computacional de reservatórios. Com base nessa ferramenta, a simulação do campo pode ser conduzido de forma automática através de procedimentos de otimização. Neste trabalho será abordada a otimização do gerenciamento da injeção de água, tendo como variáveis as vazões atribuídas a cada poço produtor e injetor sob diferentes condições operacionais. O valor presente líquido (VPL), a produção acumulada de óleo e a injeção acumulada de água são as funções objetivo utilizadas. Tais problemas, por envolverem repetidas simulações numéricas, na maioria das vezes são computacionalmente onerosos. Visando contornar este custo, modelos substitutos podem ser utilizados. O presente trabalho propõe apresentar uma ferramenta para a otimização de problemas de gerenciamento de reservatório uni e multiobjetivos utilizando um acoplamento das técnicas Soma Ponderada (Weighted Sum (WS)) e Intersecção Contorno-Normal (Normal Boundary Intersection (NBI)) à estratégia de otimização sequencial aproximada (Sequential Aproximation Optimization (SAO)), baseada em modelos substitutos. A técnica aqui utilizada para a construção de tais modelos é a baseada em ajuste de dados, utilizando a técnica de amostragem do hipercubo latino (Latin Hypercube Sampling (LHS)). Para tal, dois procedimentos são investigados, krigagem e funções de base radial (Radial Basis Function (RBF)). O ambiente computacional utilizado para o desenvolvimento da ferramenta proposta é o MATLAB. As simulações do reservatório são feitas com um simulador comercial black-oil, o IMEX.