Aplicação de métodos de ordem reduzida em simulação de reservatórios de petróleo usando a Plataforma MRST

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SOUZA JUNIOR, Alexandre de
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
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Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41823
Resumo: O gerenciamento ótimo de reservatórios de petróleo requer a formulação de um problema de otimização, onde as variáveis de projeto são os controles dos poços injetores e produtores. Devido ao elevado esforço computacional envolvido na avaliação da função objetivo e no tratamento das restrições impostas durante o processo de otimização, torna-se necessário a utilização de modelos substitutos de ordem reduzida. Sendo assim, duas estratégias são comparadas aqui: Trajectory Piecewise Linearization em combinação com Proper Orthogonal Decomposition (TPWL/POD) e Dynamic Mode Decomposition (DMD). Ambos os métodos são linearizações baseadas em snapshots, mas são implementados de formas distintas. As técnicas TPWL/POD reduzem a complexidade do problema linearizando as equações governantes em torno dos estados convergidos e armazenados durante uma simulação de treinamento, e a redução de dimensionalidade é obtida projetando estados em subespaços menores via POD, obtendo um ganho de tempo considerável com sua utilização. Este método requer acesso ao código do simulador e, portanto, é um método intrusivo. Para isso, utilizou-se o MATLAB Reservoir Simulation Toolbox (MRST), um software gratuito e de código aberto. No MRST, foram executadas as simulações, e algumas de suas rotinas foram modificadas a fim de possibilitar o armazenamento dos estados e das matrizes de derivadas, obtidas através da técnica de Derivação Automática (AD), em conjunto ao paradigma de Programação Orientada a Objetos (POO). O DMD, por sua vez, não requer acesso ao código do simulador e, portanto, não é intrusivo, sendo um método puramente orientado a dados, que adota uma perspectiva livre de equações. Esses dados permitem a extração de uma estrutura dinâmica coerente do problema por meio da suposição de que existe um mapeamento linear conectando a evolução temporal do sistema, que pode ser calculada sem executar novas simulações. Ambas foram comparadas através de análises quanto a acurácia e estabilidade do processo, utilizando pressão e saturação de água como variáveis primárias. Buscou-se a aplicação desses métodos em processos de otimização, onde a função objetivo neste trabalho é a maximização da produção de óleo sujeita a restrições de estado não-lineares relativas às vazões de produção de líquido e de água no campo, em virtude das limitações operacionais comuns nos campos de produção, comprometendo a eficiência do sistema separador óleo-água diante de grandes produções de líquido.
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Sendo assim, duas estratégias são comparadas aqui: Trajectory Piecewise Linearization em combinação com Proper Orthogonal Decomposition (TPWL/POD) e Dynamic Mode Decomposition (DMD). Ambos os métodos são linearizações baseadas em snapshots, mas são implementados de formas distintas. As técnicas TPWL/POD reduzem a complexidade do problema linearizando as equações governantes em torno dos estados convergidos e armazenados durante uma simulação de treinamento, e a redução de dimensionalidade é obtida projetando estados em subespaços menores via POD, obtendo um ganho de tempo considerável com sua utilização. Este método requer acesso ao código do simulador e, portanto, é um método intrusivo. Para isso, utilizou-se o MATLAB Reservoir Simulation Toolbox (MRST), um software gratuito e de código aberto. No MRST, foram executadas as simulações, e algumas de suas rotinas foram modificadas a fim de possibilitar o armazenamento dos estados e das matrizes de derivadas, obtidas através da técnica de Derivação Automática (AD), em conjunto ao paradigma de Programação Orientada a Objetos (POO). O DMD, por sua vez, não requer acesso ao código do simulador e, portanto, não é intrusivo, sendo um método puramente orientado a dados, que adota uma perspectiva livre de equações. Esses dados permitem a extração de uma estrutura dinâmica coerente do problema por meio da suposição de que existe um mapeamento linear conectando a evolução temporal do sistema, que pode ser calculada sem executar novas simulações. Ambas foram comparadas através de análises quanto a acurácia e estabilidade do processo, utilizando pressão e saturação de água como variáveis primárias. Buscou-se a aplicação desses métodos em processos de otimização, onde a função objetivo neste trabalho é a maximização da produção de óleo sujeita a restrições de estado não-lineares relativas às vazões de produção de líquido e de água no campo, em virtude das limitações operacionais comuns nos campos de produção, comprometendo a eficiência do sistema separador óleo-água diante de grandes produções de líquido.FACEPEOptimal management of oil reservoirs requires the formulation of an optimization problem, where the design variables are the controls of the injector and producer wells. Due to the high computational effort involved in the evaluation of the objective function and in the treatment of restrictions imposed during the optimization process, it is necessary to use reduced order substitute models. Thus, two strategies are compared here: Trajectory Piecewise Linearization in combination with Proper Orthogonal Decomposition (TPWL/POD) and Dynamic Mode Decomposition (DMD). Both methods are snapshot-based linearization, but they are implemented in different ways. The TPWL/POD techniques reduce the complexity of the problem by linearizing the governing equations around the converged and stored states during a training simulation, and the dimensionality reduction is obtained by projecting states in smaller subspaces via POD, obtaining a considerable time saving with its use. This method requires access to simulator code and is therefore an intrusive method. For this, we used the MATLAB Reservoir Simulation Toolbox (MRST), a free and open-source software. In the MRST, simulations were performed, and some of its routines were modified in order to allow the storage of states and matrices of derivatives, obtained through the Automatic Derivation (AD) technique, together with the Object-Oriented Programming paradigm (POO). DMD, in turn, does not require access to the simulator's code and, therefore, is not intrusive, being a purely data-oriented method that adopts an equation-free perspective. These data allow the extraction of a coherent dynamic structure of the problem through the assumption that there is a linear mapping connecting the temporal evolution of the system, which can be calculated without running new simulations. Both were compared through analysis for accuracy and stability of the process, using pressure and water saturation as primary variables. The application of these methods in optimization processes was sought, where the objective function in this work is the maximization of oil production subject to non-linear state restrictions related to liquid and water production flows in the field, due to limitations common operations in production fields, compromising the efficiency of the oil-water separator system in the face of large liquid productions.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia CivilUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia civilOtimizaçãoSimulação de reservatóriosMétodo de ordem reduzidaMRSTDerivação automáticaProgramação orientada a objetosAplicação de métodos de ordem reduzida em simulação de reservatórios de petróleo usando a Plataforma MRSTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO Alexandre de Souza Junior.pdfDISSERTAÇÃO Alexandre de Souza Junior.pdfapplication/pdf8597313https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41823/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Alexandre%20de%20Souza%20Junior.pdf881279a5d06be767aaac3ac7a93bab8aMD51TEXTDISSERTAÇÃO Alexandre de Souza Junior.pdf.txtDISSERTAÇÃO Alexandre de Souza Junior.pdf.txtExtracted texttext/plain231318https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41823/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Alexandre%20de%20Souza%20Junior.pdf.txtbb6e521204b22bbd65fb0b8842fe34ebMD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Alexandre de Souza Junior.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Alexandre de Souza Junior.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1352https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41823/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Alexandre%20de%20Souza%20Junior.pdf.jpge987063fd9e63a11000bb7a79d52ec2eMD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41823/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81908https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41823/3/license.txtc59d330e2c454f71974f5866a0e8a96aMD53123456789/418232021-11-25 02:08:40.733oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212021-11-25T05:08:40Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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