Implementação do modelo de ordem reduzida TPWL para simulação de reservatórios de petróleo na plataforma MRST

• Autor(a) principal: Andresa Dornelas de, CASTRO
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38380
• topic: Engenharia Civil; Trajectory Piecewise Linearization; Matlab Reservoir Simulation Toolbox; Simulação de reservatórios; Diferenciação automática; Modelo black-oil

Esta dissertação tem como objetivo apresentar a implementação da técnica de modelo substituto denominada Trajectory Piecewise Linearization (TPWL) para simulação de reservatórios, utilizando como simulador o Matlab Reservoir Simulation Toolbox - MRST. O TPWL é uma técnica que reduz a complexidade do problema através da linearização de suas equações governantes em torno de estados convergidos e armazenados durante uma simulação de treinamento. O simulador utilizado foi desenvolvido pela SINTEF Digital e consiste em uma ferramenta de livre acesso ao código fonte, compostos por uma variedade métodos computacionais empregados na solução de diversos problemas relacionados ao escoamento superficial e subterrâneo. O MRST tem se tornado cada vez mais popular em instituições acadêmicas ao redor do mundo, atraindo interesse de diversos pesquisadores. Nesse trabalho, aborda-se uma descrição detalhada de como utilizar essa ferramenta para a simulação de reservatórios, enfatizando especialmente o modelo black-oil com diferenciação automática para o cálculo das matrizes jacobianas requeridas na solução de problemas não lineares do tipo Newton. Além disso, apresenta-se detalhes sobre como utilizar esse simulador para a exportação e armazenamento dos dados necessários para a implementação do TPWL. Essa metodologia é denominada semi-intrusiva, pois requer além do conhecimento do simulador, eventuais alterações no código que não afetam as soluções das equações. Por fim, estuda-se a aplicação da técnica TPWL em modelos benchmarks, ratificando que esse método é acurado na vizinhança da trajetória de treinamento.