Aplicação do filtro de Kalman por conjuntos de amostra à calibração e à validação de modelos previsionais de reservatórios de petróleo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Caballero Pérez, Edison Fabián
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
UFRJ
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: http://hdl.handle.net/11422/12061
Resumo: In this work we construct a new methodology for enhancing the predictive ac curacy of sequential methods for coupling flow and geomechanics whilst preserving low computational cost. The new computational approach is developed within the framework of the fixed stress split algorithm procedure in conjunction with data assimilation based on the Ensemble Kalman Filter (EnKF). In this context we identify tite high fidelity model with the two-way formulation where additional source term appears in the flow equation containing the time derivative of total nican stress. The iterative scheme is then interlaced with data assimilation steps which also incorporate the modeling error inherent to the EnKF framework. Such a procedure give rise to an “Enhanced one-way formulation” exhibiting substantial improvement in accuracy compared to the classical one-way method. The governing equations are discretized by mixed finite elements, and numerical simulation of a 2D slab problem between injection and production wells illustrate the tremendous achievement of the method proposed herein.