MODELAGEM E PREVISÃO DO VOLUME DE ÓLEO RECUPERÁVEL: METODOLOGIA E APLICAÇÃO EM BACIAS BRASILEIRAS
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2006 |
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=9628@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9628@2 |
Resumo: | A presente tese apresenta e discute metodologias para prever o volume de óleo recuperável em bacias petrolíferas e explicar a evolução do processo de descoberta. A evolução do processo de descoberta é modelada pelo produto de duas funções matemáticas de tendências opostas: a função seleção de controle, crescente, que representa o grau de conhecimento e informação adquiridos na região de exploração, e a função seleção de condições, decrescente, indicando que a condição de exploração piora em conseqüência da depleção da área considerada. São propostas três novas metodologias que utilizam funções de controle nãolineares para explicar a influência do progresso tecnológico no acréscimo dos volumes recuperáveis. Além disso, utiliza-se o esforço exploratório, representado pela quantidade de poços já perfurados, como variável explicativa para as funções de controle e condição. As metodologias acima mencionadas foram testadas utilizando dados históricos referentes a cinco bacias petrolíferas. Após avaliar a capacidade explicativa dos modelos através do ajuste aos dados históricos, foram feitas previsões (out of sample) para um horizonte de 3 e 10 anos com o objetivo de avaliar a capacidade preditiva. Os testes feitos com dados de quatro diferentes bacias indicam que o uso do esforço de perfuração como variável explicativa pode melhorar a previsão a longo prazo. A análise nos resíduos dos modelos propostos indica que os modelos têm boa capacidade explicativa, pois capturaram a informação contida nos dados descrevendo satisfatoriamente o processo de evolução de descobertas nas séries observadas. |
id |
PUC_RIO-1_a319b66f7c4fa78ccad6835a0f3b9023 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:MAXWELL.puc-rio.br:9628 |
network_acronym_str |
PUC_RIO-1 |
network_name_str |
Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
repository_id_str |
534 |
spelling |
info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisMODELAGEM E PREVISÃO DO VOLUME DE ÓLEO RECUPERÁVEL: METODOLOGIA E APLICAÇÃO EM BACIAS BRASILEIRASMODELING AND FORECAST OF THE RECOVERABLE OIL VOLUME: METHODOLOGY AND APPLICATION IN BRAZILIAN BASINS2006-08-28SILVIO HAMACHER79778925704lattes.cnpq.br/7644241125976321LEONARDO JUNQUEIRA LUSTOSASILVIO HAMACHERCLAUDIO BETTINIVIRGILIO FERREIRA MARTINSLEONARDO JUNQUEIRA LUSTOSA07106498785lattes.cnpq.br/7657475097897726FABRICIO BROSEGHINI BARCELOSPONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROPPG EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃOPUC-RioBRA presente tese apresenta e discute metodologias para prever o volume de óleo recuperável em bacias petrolíferas e explicar a evolução do processo de descoberta. A evolução do processo de descoberta é modelada pelo produto de duas funções matemáticas de tendências opostas: a função seleção de controle, crescente, que representa o grau de conhecimento e informação adquiridos na região de exploração, e a função seleção de condições, decrescente, indicando que a condição de exploração piora em conseqüência da depleção da área considerada. São propostas três novas metodologias que utilizam funções de controle nãolineares para explicar a influência do progresso tecnológico no acréscimo dos volumes recuperáveis. Além disso, utiliza-se o esforço exploratório, representado pela quantidade de poços já perfurados, como variável explicativa para as funções de controle e condição. As metodologias acima mencionadas foram testadas utilizando dados históricos referentes a cinco bacias petrolíferas. Após avaliar a capacidade explicativa dos modelos através do ajuste aos dados históricos, foram feitas previsões (out of sample) para um horizonte de 3 e 10 anos com o objetivo de avaliar a capacidade preditiva. Os testes feitos com dados de quatro diferentes bacias indicam que o uso do esforço de perfuração como variável explicativa pode melhorar a previsão a longo prazo. A análise nos resíduos dos modelos propostos indica que os modelos têm boa capacidade explicativa, pois capturaram a informação contida nos dados descrevendo satisfatoriamente o processo de evolução de descobertas nas séries observadas.This dissertation presents methodologies to forecast the recoverable oil volume in sedimenary basins and to explain the evolution of the discovery process. The evolution of the discovery process is modeled as the product of two mathematical functions of opposing trends, namely, the control function, increasing, which represents the degree of knowledge and information acquired in the exploration region, and the condition function, decreasing, indicating that the exploration condition worsens with time as a consequence of the area depletion. Three new methodologies are proposed using nonlinear control functions to explain the influence of technological progress in the reserves accrual. Acting as a proxy for exploratory effort, the drilling footage is used as an explanatory variable for both the control and the condition functions. The aforementioned methodologies were tested using a dataset of five petroliferous basins. After evaluating the explicative capacity by fitting the models to the historical data, out of sample forecast were made for a horizon of 3 and 10 years. The results using a dataset of four different basins indicate that the drilling footage can improve the long-term forecast. The analysis in the residues of the proposed models indicates that the models captured the information contained in the data and satisfactorily describes the process of evolution of discoveries in the observed series.COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIORhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9628@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9628@2porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-11-01T12:55:09Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:9628Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342019-06-17T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
dc.title.pt.fl_str_mv |
MODELAGEM E PREVISÃO DO VOLUME DE ÓLEO RECUPERÁVEL: METODOLOGIA E APLICAÇÃO EM BACIAS BRASILEIRAS |
dc.title.alternative.en.fl_str_mv |
MODELING AND FORECAST OF THE RECOVERABLE OIL VOLUME: METHODOLOGY AND APPLICATION IN BRAZILIAN BASINS |
title |
MODELAGEM E PREVISÃO DO VOLUME DE ÓLEO RECUPERÁVEL: METODOLOGIA E APLICAÇÃO EM BACIAS BRASILEIRAS |
spellingShingle |
MODELAGEM E PREVISÃO DO VOLUME DE ÓLEO RECUPERÁVEL: METODOLOGIA E APLICAÇÃO EM BACIAS BRASILEIRAS FABRICIO BROSEGHINI BARCELOS |
title_short |
MODELAGEM E PREVISÃO DO VOLUME DE ÓLEO RECUPERÁVEL: METODOLOGIA E APLICAÇÃO EM BACIAS BRASILEIRAS |
title_full |
MODELAGEM E PREVISÃO DO VOLUME DE ÓLEO RECUPERÁVEL: METODOLOGIA E APLICAÇÃO EM BACIAS BRASILEIRAS |
title_fullStr |
MODELAGEM E PREVISÃO DO VOLUME DE ÓLEO RECUPERÁVEL: METODOLOGIA E APLICAÇÃO EM BACIAS BRASILEIRAS |
title_full_unstemmed |
MODELAGEM E PREVISÃO DO VOLUME DE ÓLEO RECUPERÁVEL: METODOLOGIA E APLICAÇÃO EM BACIAS BRASILEIRAS |
title_sort |
MODELAGEM E PREVISÃO DO VOLUME DE ÓLEO RECUPERÁVEL: METODOLOGIA E APLICAÇÃO EM BACIAS BRASILEIRAS |
author |
FABRICIO BROSEGHINI BARCELOS |
author_facet |
FABRICIO BROSEGHINI BARCELOS |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
SILVIO HAMACHER |
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv |
79778925704 |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
lattes.cnpq.br/7644241125976321 |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
LEONARDO JUNQUEIRA LUSTOSA |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
SILVIO HAMACHER |
dc.contributor.referee3.fl_str_mv |
CLAUDIO BETTINI |
dc.contributor.referee4.fl_str_mv |
VIRGILIO FERREIRA MARTINS |
dc.contributor.referee5.fl_str_mv |
LEONARDO JUNQUEIRA LUSTOSA |
dc.contributor.authorID.fl_str_mv |
07106498785 |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
lattes.cnpq.br/7657475097897726 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
FABRICIO BROSEGHINI BARCELOS |
contributor_str_mv |
SILVIO HAMACHER LEONARDO JUNQUEIRA LUSTOSA SILVIO HAMACHER CLAUDIO BETTINI VIRGILIO FERREIRA MARTINS LEONARDO JUNQUEIRA LUSTOSA |
description |
A presente tese apresenta e discute metodologias para prever o volume de óleo recuperável em bacias petrolíferas e explicar a evolução do processo de descoberta. A evolução do processo de descoberta é modelada pelo produto de duas funções matemáticas de tendências opostas: a função seleção de controle, crescente, que representa o grau de conhecimento e informação adquiridos na região de exploração, e a função seleção de condições, decrescente, indicando que a condição de exploração piora em conseqüência da depleção da área considerada. São propostas três novas metodologias que utilizam funções de controle nãolineares para explicar a influência do progresso tecnológico no acréscimo dos volumes recuperáveis. Além disso, utiliza-se o esforço exploratório, representado pela quantidade de poços já perfurados, como variável explicativa para as funções de controle e condição. As metodologias acima mencionadas foram testadas utilizando dados históricos referentes a cinco bacias petrolíferas. Após avaliar a capacidade explicativa dos modelos através do ajuste aos dados históricos, foram feitas previsões (out of sample) para um horizonte de 3 e 10 anos com o objetivo de avaliar a capacidade preditiva. Os testes feitos com dados de quatro diferentes bacias indicam que o uso do esforço de perfuração como variável explicativa pode melhorar a previsão a longo prazo. A análise nos resíduos dos modelos propostos indica que os modelos têm boa capacidade explicativa, pois capturaram a informação contida nos dados descrevendo satisfatoriamente o processo de evolução de descobertas nas séries observadas. |
publishDate |
2006 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2006-08-28 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9628@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9628@2 |
url |
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9628@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9628@2 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
PPG EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
PUC-Rio |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
BR |
publisher.none.fl_str_mv |
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) instacron:PUC_RIO |
instname_str |
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
instacron_str |
PUC_RIO |
institution |
PUC_RIO |
reponame_str |
Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
collection |
Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1748324892353232896 |