Paralelização do PSO em CUDA aplicada à estimação de parâmetros do modelo FOWM

• Autor(a) principal: Rüdiger, Arthur Eckert
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/255833
• topic: Poços de petróleo; Estimação de parâmetros

O crescimento do volume produzido de petróleo em território brasileiro tem aumentado nos últimos anos, sendo que uma parcela significativa dessa produção provém de fontes marítimas. Devido à imensa complexidade de medir escoamentos multifásicos, modelos matemáticos simplificados foram propostos para controle e monitoramento de plataformas Offshore. Entretanto estes modelos necessitam que seus parâmetros sejam estimados com base em dados de operação ou proveniente de simulador fenomenológico rigoroso. Tal estimação tem se provado longa, ao ponto que trabalhos da literatura previamente propostos apresentam tempos de estimação variando de 12 a 24h. Neste trabalho uma estimação de parâmetros do modelo proposto posto por DIEHL et al. (2017) via Enxame de Partículas (PSO) é proposta de forma paralela. A implementação é realizada em CUDA C, utilizando o imenso processamento paralelo proveniente de Unidades de Processamento Gráfico (GPU). Os parâmetros do PSO são avaliados com base em uma métrica proposta neste trabalho que combina robustez e desempenho de modo a avaliar múltiplos tamanhos de enxame, topologias, escolhas de parâmetros como coeficentes de coerção e nostalgia. Os resultados obtidos foram comparados com uma versão sequencial proposta em C e com dois trabalhos da literatura sendo capaz de estimar os parâmetros em questão de minutos, representando uma redução no tempo de estimação de até 99,84%.