Abordagem para o problema de gas lift com quantidade de petróleo pré-planejada utilizando meta-heurísticas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Giovanne da Silva
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/48803
Resumo: Na produção de petróleo, quando a pressão do reservatório é baixa e a elevação natural não ocorre ou quando a vazão do poço está aquém do que poderia produzir, técnicas de elevação artificial são necessárias. Gas-lift é um método de elevação artificial amplamente utilizado, que consiste na injeção de uma certa quantidade de gás nos poços como agente facilitador do deslocamento dos fluidos para a superfície. Em adição, o gás injetado em excesso caracteriza desperdício, tendo consequências econômicas negativas. Além disso, o gás disponível pode ser insuficiente. Sendo assim, identificar a quantidade de gás que deve ser aplicada em cada poço é um problema de otimização para o gas lift. Nesse problema de otimização têm-se dois cenários: (i) maximizar a produção de petróleo dada uma quantidade de gás disponível; e (ii) minimizar a quantidade de gás injetado dada uma produção de petróleo pré-planejada. Diversos trabalhos na literatura abordam o primeiro cenário, por exemplo do Buitrago e do Zerafat. Apenas um trabalho encontrado na literatura lida com o segundo cenário, a saber, o artigo de Namdar, no qual uma meta- heurística baseada no ciclo da água é empregada. Neste trabalho, aborda-se a aplicação de meta-heurísticas para a resolução do segundo cenário já mencionado. As instâncias utilizadas foram extraídas da literatura e apresentam 6 poços de petróleo e 56 poços de petróleo. Dentre as abordagens implementadas estão algoritmos meta-heurísticos como enxame de partícula, colônia de formiga e GRASP com Path-relinking.
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Trabalho de Conclusão de Curso(Graduação em Ciência da Computação), Departamento de Informática e Matemática Aplicada, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2022.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/48803Universidade Federal do Rio Grande do NorteCiência da ComputaçãoUFRNBrasilDepartamento de Informática e Matemática AplicadaAttribution 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessGas liftColônia de FormigaGRASPPath-relinkingEnxame de partículaPetróleoAnt ColonyParticle SwarmOilAbordagem para o problema de gas lift com quantidade de petróleo pré-planejada utilizando meta-heurísticasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisNa produção de petróleo, quando a pressão do reservatório é baixa e a elevação natural não ocorre ou quando a vazão do poço está aquém do que poderia produzir, técnicas de elevação artificial são necessárias. Gas-lift é um método de elevação artificial amplamente utilizado, que consiste na injeção de uma certa quantidade de gás nos poços como agente facilitador do deslocamento dos fluidos para a superfície. Em adição, o gás injetado em excesso caracteriza desperdício, tendo consequências econômicas negativas. Além disso, o gás disponível pode ser insuficiente. Sendo assim, identificar a quantidade de gás que deve ser aplicada em cada poço é um problema de otimização para o gas lift. Nesse problema de otimização têm-se dois cenários: (i) maximizar a produção de petróleo dada uma quantidade de gás disponível; e (ii) minimizar a quantidade de gás injetado dada uma produção de petróleo pré-planejada. Diversos trabalhos na literatura abordam o primeiro cenário, por exemplo do Buitrago e do Zerafat. Apenas um trabalho encontrado na literatura lida com o segundo cenário, a saber, o artigo de Namdar, no qual uma meta- heurística baseada no ciclo da água é empregada. 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Dentre as abordagens implementadas estão algoritmos meta-heurísticos como enxame de partícula, colônia de formiga e GRASP com Path-relinking.porreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8914https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/48803/2/license_rdf4d2950bda3d176f570a9f8b328dfbbefMD52ORIGINALAborgadensParaOGásLift_Santos_2022.pdfAborgadensParaOGásLift_Santos_2022.pdfapplication/pdf1065617https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/48803/1/AborgadensParaOG%c3%a1sLift_Santos_2022.pdf227c4f17987942a4ac8d81f6e3ea7bb5MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/48803/3/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD53123456789/488032022-08-19 09:14:01.611oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-08-19T12:14:01Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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