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[en] STREAMLINE TRACING FOR OIL NATURAL RESERVOIRS BASED ON ADAPTIVE NUMERICAL METHODS / [pt] TRAÇADO DE LINHAS DE FLUXO EM MODELOS DE RESERVATÓRIOS NATURAIS DE PETRÓLEO BASEADO EM MÉTODOS NUMÉRICOS ADAPTATIVOSERICSSON DE SOUZA LEAL 27 October 2015 (has links)
[pt] Tradicionalmente, para visualização de campos vetoriais em modelos
discretos de reservatórios naturais de petróleo, traça-se linhas de fluxo
resolvendo a sua equação diferencial ordinária célula-a-célula, seja através
de soluções analíticas ou numéricas, considerando o campo de velocidade
local de cada célula. Essa estratégia tem como desvantagem traçar a linha
considerando um campo de velocidade discreto e portanto descontínuo.
Além disso, para modelos massivos, resolver a equação célula-a-célula pode
tornar o método ineficiente. Neste trabalho, exploramos uma estratégia
diferente: ao traçar as linhas de fluxo considera-se um campo de velocidade
contínuo, representado pelo modelo discreto do reservatório. Para tanto,
propõe-se: (i) o uso de uma estrutura espacial para acelerar a localização
de um ponto no modelo de reservatório; (ii) o uso de interpolação esférica
para avaliação do campo de velocidade a partir do modelo discreto; (iii)
o uso de um método numérico adaptativo para controlar o erro numérico
da integração. Os resultados obtidos em modelos de reservatórios reais
demonstram que o método proposto atende aos requisitos de precisão,
mantendo um bom desempenho. / [en] Traditionally, streamlines in discrete models of natural oil reservoirs
are traced by solving an ordinary differential equation in a cell-by-cell way,
using analytical or numerical solutions, considering the local velocity of each
cell. This strategy has a disadvantage: the streamline is traced considering
a discrete, and so discontinuous, vector field. Furthermore, for massive
models, to solve the equation in a cell-by-cell way may be inefficient. In
this work, we explore a different strategy: the streamline tracing considers
a continuous vector field represented by the discrete model. Therefore, we
propose: (i) to use a spatial structure to speed up the point location process
inside the reservoir model; (ii) to use spherical interpolation to obtain the
velocity field from the discrete model; (iii) to use an adaptive numerical
method to control the numerical error from the integration process. The
results obtained for actual reservoir models demonstrate that the proposed
method fulfills the precision requirements, keeping a good performance.
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