Otimização robusta do controle de poços de reservatórios de petróleo utilizando modelo substituto

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: PINTO, Jefferson Wellano Oliveira
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37728
Resumo: SILVA, Silvana Maria Bastos Afonso da, também é conhecida em citações bibliográficas por: AFONSO, Silvana Maria Bastos
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Uma abordagem que reduz o impacto dessas incertezas, a fim de mitigar o risco, é chamada de otimização robusta cujo procedimento de otimização é conduzido sobre um conjunto de realizações do reservatório, onde são honradas as estatísticas das incertezas geológicas. Diferentes formulações de otimização robusta são apresentados, sendo aplicado em problemas uni e multiobjetivos em três diferentes modelos de reservatório. Com o intuito de reduzir o tempo de processamento do procedimento, as otimizações podem ser feitas baseadas em um pequeno conjunto de realizações representativo do conjunto original. Além disso, para reduzir o custo computacional da simulação, modelos substitutos baseados em ajuste de dados que utilizam funções de base radial (Radial Basis Function - RBF) são construídos. Neste caso, o modelo substituto é aplicado em um processo iterativo chamado de otimização por aproximação sequencial (Sequential Aproximate Optimization - SAO), que utiliza o otimizador SQP (Sequential Quadratic Programming). O modelo substituto a ser utilizado em todos os casos é o RBF cúbico.Apesar dessa redução no número de realizações, ainda é grande o número de variáveis do problema de otimização, que aumenta de acordo com a quantidade de poços e do número de ciclos de controle utilizado. Mesmo com recursos computacionais disponíveis, a otimização baseada em modelos substitutos para problemas de larga escala ainda é limitada, devido ao número de amostras utilizadas crescer linearmente nestes modelos em relação à dimensão do problema. Uma abordagem proposta neste trabalho para reduzir o número de variáveis de projeto é a utilização de uma aproximação polinomial que modele os controles de vazão ou BHP dos poços no tempo, assim as variáveis de projeto se tornam os coeficientes do polinômio. Com isso, a dimensionalidade do problema fica independente do número de ciclos de controle, passa a depender apenas do grau do polinômio e do número de poços. Cada poço é modelado com um polinômio com coeficientes distintos. Assim, o número total de variáveis é o produto do número de poços pelo número de coeficientes do polinômio. A aproximação polinomial é ideal para casos com grande número de ciclos de controle; nesses casos, como o número de variáveis aumenta significativamente, utilizar as variáveis de controle diretamente se torna computacionalmente inviável para o método utilizado. São encontrados resultados com aumento na média do VPL de mais de 10% em comparação com o controle reativo, tanto utilizando ciclos de controle quanto utilizando controles polinomiais.A great challenge in waterflooding reservoir optimization problem is the spatial variability and the uncertainties of the geological parameters. An approach to reduce the impact of the uncertainties, in order to mitigate the risks, is the robust optimization whose optimization procedure is conducted over a set of reservoir realizations, where the geological uncertainty statistics are honored. Different formulations of robust optimization are presented, being applied in uni and multiobjective problems in three different reservoir models. In order to reduce the processing time of the procedure, the optimizations can be made based on a small set of realizations representative of the original set. Furthermore, in order to reduce the computational cost of the simulation, surrogate models based on data fitting using radial basis functions (RBF) are constructed. In this case the surrogate model is applied in an iterative process called Sequential Approach Optimization (SAO), which uses SQP (Sequential quadratic programming) as the optimizer. Despite the reduction in the number of realizations, the number of optimization problem variables is still large, which increases according to the number of wells and the number of control cycles used. One approach proposed in this work to reduce the number of design variables is to use a polynomial approximation that models the well controls over time, the design variables become the polynomial coefficients. So the dimensionality of the problem become time independent, depending only on the degree of the polynomial and the number of wells. Each well is modeled with a distinct polynomial and this polynomial has a given number of coefficients. Thus, the total number of variables is the product of the number of wells by the polynomial coefficients number. This polynomial approximation is suitable for cases where the number of control cycles is large, in these cases, as the number of variables increases significantly, the use of original control variables becomes computationally infeasible for the method used. Results are found with an average NPV increase of more than 10% compared to reactive control, using either control cycles or polynomial controls.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia CivilUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia CivilOtimização robustaInjeção de águaRedução de dimensionalidade polinomialSimulação de reservatóriosOtimização robusta do controle de poços de reservatórios de petróleo utilizando modelo substitutoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALTESE Jefferson Wellano Oliveira Pinto.pdfTESE Jefferson Wellano Oliveira Pinto.pdfapplication/pdf14826241https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/37728/1/TESE%20Jefferson%20Wellano%20Oliveira%20Pinto.pdfad3a09b69eecbd6d0e7d38a8a8441b21MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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