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[en] MACHINE LEARNING STRATEGIES TO PREDICT OIL FIELD PERFORMANCE AS TIME-SERIES FORECASTING / [pt] PREDIÇÃO DA PERFORMANCE DE RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO UTILIZANDO ESTRATÉGIAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA SÉRIES TEMPORAISISABEL FIGUEIRA DE ABREU GONCALVES 19 June 2023 (has links)
[pt] Prever precisamente a produção de óleo é essencial para o planejamento e
administração de um reservatório. Entretanto, prever a produção de óleo é um
problema complexo e não linear, devido a todas as propriedades geofísicas que
com pequenas variações podem resultar em differentes cenários. Além disso,
todas as decisões tomadas durante a exploração do projeto devem considerar
diferentes algoritmos para simular dados, fornecer cenários e conduzir a boas
deduções. Para reduzir as incertezas nas simulações, estudos recentes propuseram o uso de algoritmos de aprendizado de maquina para solução de problemas
da engenharia de reservatórios, devido a capacidade desses modelos de extrair
o maxiomo de informações de um conjunto de dados. Essa tese propôe o uso
ed duas tecnicas de machine learning para prever a produção diaria de óleo
de um reservatório. Inicialmente, a produção diária de óleo é considerada uma
série temporal, é pré-processada e reestruturada como um problema de aprendizado supervisionado. O modelo Random Forest, uma extensão das arvores
de decisão muito utilizado em problemas de regressão e classificação, é utilizado para predizer um passo de tempo a frente. Entretanto, as restrições dessa
abordagem nos conduziram a um modelo mais robusto, as redes neurais recorrentes LSTM, que são utilizadas em varios estudos como uma ferramenta dee
aprendizado profundo adequada para modelagem de séries temporais. Várias
configurações de redes LSTM foram construidas para implementar a previsão
de um passo de tempo e de multiplos passos de tempo, a pressão do fundo de
poço foi incorporada aos dados de entrada. Para testar a eficacia dos modelos propostos, foram usados quatro conjunto de dados diferentes, três gerados
sintéticamente e um conjunto de dados reais do campo de produção VOlve,
como casos de estudo para conduzir os experimentos. Os resultados indicam
que o Random Forest é suficiente para previsões de um passo de tempo da
produção de óleo e o LSTM é capaz de lidar com mais dados de entrada e
estimar multiplos passos de tempo da produção de óleo. / [en] Precisely forecasting oil field performance is essential in oil reservoir planning and management. Nevertheless, forecasting oil production is a complex
nonlinear problem due to all geophysical and petrophysical properties that may
result in different effects with a bit of change. Thus, all decisions to be made
during an exploitation project must consider different efficient algorithms to
simulate data, providing robust scenarios to lead to the best deductions. To
reduce the uncertainty in the simulation process, recent studies have efficiently
introduced machine learning algorithms for solving reservoir engineering problems since they can extract the maximum information from the dataset. This
thesis proposes using two machine learning techniques to predict the daily oil
production of an offshore reservoir. Initially, the oil rate production is considered a time series and is pre-processed and restructured to fit a supervised
learning problem. The Random Forest model is used to forecast a one-time
step, which is an extension of decision tree learning, widely used in regression and classification problems for supervised machine learning. Regardless,
the restrictions of this approach lead us to a more robust model, the LSTM
RNN s, which are proposed by several studies as a suitable deep learning technique for time series modeling. Various configurations of LSTM RNN s were
constructed to implement single-step and multi-step oil rate forecasting and
down-hole pressure was incorporated to the inputs. For testing the robustness
of the proposed models, we use four different datasets, three of them synthetically generated and one from a public real dataset, the Volve oil field, as a case
study to conduct the experiments. The results indicate that the Random Forest
model could sufficiently estimate the one-time step of the oil field production,
and LSTM could handle more inputs and adequately estimate multiple-time
steps of oil production.
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[en] ANALYSIS OF THE ECONOMIC IMPACT OF THE OFFSHORE DEVELOPMENT / [pt] AVALIAÇÃO DO IMPACTO ECONÔMICO DO DESENVOLVIMENTO DA PRODUÇÃO OFFSHOREROGERIO JOSE RAMOS DE OLIVEIRA MAGALHAES 28 September 2007 (has links)
[pt] Alguns projetos típicos de explotação de petróleo em águas
profundas no
Brasil exigem que se adotem alternativas de menor custo de
desenvolvimento para
que possam ser viabilizados. Nesses casos, deve-se também
buscar reduzir o
tempo para o desenvolvimento da produção, incluindo a
perfuração de poços, o
sistema de coleta submarino e a instalação das unidades de
produção. Além disso,
esses projetos podem ser significativamente afetados pelo
regime fiscal vigente. É
importante salientar que projetos de desenvolvimento
offshore exercem um forte
impacto sócio-econômico no país, não só pela geração de
receita fiscal oriunda da
produção petrolífera como também pela geração de emprego e
renda no
suprimento de bens e serviços para o desenvolvimento da
produção. O presente
trabalho tem por objetivo analisar uma nova proposta de um
algoritmo de previsão
de produção e da viabilidade econômica dos campos offshore
baseado no regime
fiscal vigente. / [en] Some typical deep water offshore reservoirs in Brazil
requires the use some
less expensive alternatives in order to make them
economically attractive. In these
cases we also need to reduce the development time
including the perforation of
the fields, the under water collecting system and the
installation of the production
units. These projects can also very affected according
with the standing tax
structure. It is also important to enforce that that
offshore projects has a large
impact on the social-economics of the country, not only
for the generation of
revenue form the tax income but also because of the job
generation and for the
needs of goods and services from the surrounding region.
The present work has
the objective to analyze a new numerical production
algorithmic for offshore
fields and also economic viability of the offshore fields
based on the current tax
structure.
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[pt] MODELAGEM DA DATA DE ENTRADA EM PRODUÇÃO DE POÇOS DE PETRÓLEO UTILIZANDO INFERÊNCIA FUZZY / [en] MODELING OIL WELL PRODUCTION START DATE USING FUZZY INFERENCEGABRIEL ALCANTARA BOMFIM 11 May 2017 (has links)
[pt] A previsão de produção é uma das etapas mais críticas do planejamento de curto prazo das empresas de exploração e produção de petróleo. O volume de petróleo que será produzido, denominado meta de produção, influencia diretamente todas as ações das empresas e tem crítico impacto em relação ao mercado. Percebe-se, portanto, a importância da aplicação de modelos que permitam considerar incertezas e avaliar o risco destas previsões. Esta modelagem estocástica tem sido realizada através de um modelo de simulação que considera quatro dimensões de variáveis: Potencial Produtivo Instalado, Entrada de Novos Poços, Parada Programada para Manutenção e Eficiência Operacional. Dentre as dimensões do modelo, a Entrada de Novos Poços é uma das mais sensíveis ao resultado final da previsão por apresentar grande incerteza. Desse modo, este trabalho tem por objetivo desenvolver um sistema de inferência fuzzy para prever a data de entrada em produção de poços de petróleo. O sistema é concebido integrado ao modelo de simulação visando aumentar a sua precisão. Os resultados mostram que o sistema de inferência fuzzy é aplicável à previsão da entrada de novos poços e que o seu uso eleva a acurácia das previsões de produção. / [en] Production forecasting is one of the most critical stages in short-term planning in upstream oil companies. The oil volume that will be produced, called production target, directly influences all companies actions and impact critically their market image. Therefore, it is noticed the importance of using models to consider uncertainties to evaluate production forecasting risks. This stochastic approach has been done through a simulation model which consider four dimensions of variables: installed production potential, new wells entry, scheduled maintenance program, and operational efficiency. Among those dimensions, the new wells entry is one of the most sensitive to the simulation results, because of its high degree of uncertainty. Thus, this work aims to develop a fuzzy inference system to forecast the new wells production start date. The system is designed integrated to the simulation model in order to increase its accuracy. The results show that the fuzzy inference system can be used to forecast wells production start date and its use increases oil production forecasting accuracy.
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