[pt] PROPAGAÇÃO DE INCERTEZAS VIA EXPANSÃO POR CAOS POLINOMIAL EM SIMULAÇÃO DE RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO

• Autor(a) principal: KAREN GUEVARA RAMOS
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55951&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55951&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55951
• topic: [pt] SIMULACAO DE RESERVATORIOS; [pt] REDUCAO DO CUSTO COMPUTACIONAL; [pt] PROPAGACAO DE INCERTEZAS; [pt] CAOS POLINOMIAL; [pt] POLINOMIOS ORTOGONAIS; [en] RESERVOIR SIMULATION; [en] REDUCTION OF COMPUTATIONAL COST; [en] PROPAGATION OF UNCERTAINTY; [en] ORTHOGONAL POLYNOMIALS

[pt] Este trabalho tem por objetivo investigar a redução do custo computacional associado ao cálculo das principais estatísticas das saídas dos modelos de propagação de incertezas. Para tal, apresentamos uma implementação alternativa ao método tradicional de Monte Carlo, chamado Caos Polinomial; que é adequado a problemas onde o número de variáveis de incerteza não é muito alto. No método Caos Polinomial, o valor esperado e a variância das saídas do simulador são diretamente estimados, como funções de distribuições de probabilidade de variáveis de incerteza na entrada do simulador. A principal vantagem do método de Caos Polinomial é que o número de pontos necessários para uma boa estimativa das estatísticas da saída de um simulador, comparado com Monte Carlo, é menor. Aplicações de Caos Polinomial em reservatórios de petróleo serão apresentadas para a propagação de até quatro variáveis, apesar do método poder ser aplicado a problemas de dimensões maiores. Nossos principais resultados são aplicados a dois modelos de reservatórios de petróleo sintéticos.