Submitted by Israel Vieira Neto (israel.vieiraneto@ufpe.br) on 2015-03-05T17:13:46Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Jefferson Wellano Pinto.pdf: 3407503 bytes, checksum: d5c3b7701f2881317226c2ca801d09b2 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T17:13:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Jefferson Wellano Pinto.pdf: 3407503 bytes, checksum: d5c3b7701f2881317226c2ca801d09b2 (MD5) Previous issue date: 2014-05-16 / Na área da engenharia de reservatórios de petróleo, um dos grandes desafios enfrentados é a busca da melhor solução para a produção de óleo. Uma ferramenta disponível para previsão da produção e que fornece informações para o controle da mesma é a simulação computacional de reservatórios. Com base nessa ferramenta, a simulação do campo pode ser conduzido de forma automática através de procedimentos de otimização. Neste trabalho será abordada a otimização do gerenciamento da injeção de água, tendo como variáveis as vazões atribuídas a cada poço produtor e injetor sob diferentes condições operacionais. O valor presente líquido (VPL), a produção acumulada de óleo e a injeção acumulada de água são as funções objetivo utilizadas. Tais problemas, por envolverem repetidas simulações numéricas, na maioria das vezes são computacionalmente onerosos. Visando contornar este custo, modelos substitutos podem ser utilizados. O presente trabalho propõe apresentar uma ferramenta para a otimização de problemas de gerenciamento de reservatório uni e multiobjetivos utilizando um acoplamento das técnicas Soma Ponderada (Weighted Sum (WS)) e Intersecção Contorno-Normal (Normal Boundary Intersection (NBI)) à estratégia de otimização sequencial aproximada (Sequential Aproximation Optimization (SAO)), baseada em modelos substitutos. A técnica aqui utilizada para a construção de tais modelos é a baseada em ajuste de dados, utilizando a técnica de amostragem do hipercubo latino (Latin Hypercube Sampling (LHS)). Para tal, dois procedimentos são investigados, krigagem e funções de base radial (Radial Basis Function (RBF)). O ambiente computacional utilizado para o desenvolvimento da ferramenta proposta é o MATLAB. As simulações do reservatório são feitas com um simulador comercial black-oil, o IMEX.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-11-28T13:48:21Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) OTIMIZAÇÃO DA CONVERSÃO DE POÇOS EM RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO - CLAUDIA S REZENDE.pdf: 2770891 bytes, checksum: d8c795b254cbb51f092df4a118b05d47 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-28T13:48:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) OTIMIZAÇÃO DA CONVERSÃO DE POÇOS EM RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO - CLAUDIA S REZENDE.pdf: 2770891 bytes, checksum: d8c795b254cbb51f092df4a118b05d47 (MD5) Previous issue date: 2016-11-25 / CAPES / A Engenharia de Reservatórios cotidianamente apresenta atividades envolvidas com problemas de otimização em diversos contextos. Na grande maioria desses problemas se busca a melhor solução para o gerenciamento da produção de óleo. Uma ferramenta valiosa que fornece um suporte para as decisões de projetos de desenvolvimento da produção de petróleo é a simulação computacional de reservatórios, que aqui será conduzida em conjunto com procedimentos de otimização tornando o processo da obtenção do projeto ótimo o mais automático possível. Neste trabalho é abordado o processo do gerenciamento da injeção de água, visando o reaproveitamento de poços produtores quando estes são diagnosticados como fechados, durante o processo de otimização da produção do reservatório. As variáveis de projeto são as vazões atribuídas a cada poço produtor e injetor, sob diferentes condições operacionais. O valor presente líquido (VPL) é a função objetivo utilizada. Por tal processo de reaproveitamento necessitar de repetidas simulações numéricas nas otimizações envolvidas, isso se torna computacionalmente um processo oneroso. Portanto, para este caso modelos substitutos podem ser utilizados. O presente trabalho utiliza a estratégia de Otimização Sequencial Aproximada (Sequential Aproximation Optimization (SAO)), baseada em modelos substitutos. Para construir os modelos substitutos, utiliza-se uma técnica de ajuste de dados, baseada nas Funções de Base Radial (Radial Basis Function (RBF)). O procedimento do hipercubo latino (Latin Hypercube Sampling (LHS)) é o considerado para a geração da amostra. O ambiente computacional utilizado para o desenvolvimento da ferramenta proposta é o MATLAB. As simulações do reservatório são feitas com um simulador comercial black-oil, o IMEX. O processo de reaproveitamento de poços é aqui estudado em dois reservatórios distintos, o Brush Canyon Outcrop e o UNISIM-I-Mod. O presente trabalho compara soluções obtidas por processos de otimização sem reaproveitar poços produtores fechados e com reaproveitamento dos devidos poços em diferentes estratégias de produção. Na maioria dos casos estudados, com a conversão dos poços produtores em poços injetores, foi possível obter um ganho significativo no VPL (Valor Presente Líquido). / The Reservoir Engineering presents daily activities involved with optimization problems in different contexts. The great majority of these problems looks for the best solution for oil production management. A valuable tool that provides a support to the decisions of oil production projects is a computational reservoir simulator. Here, this will be conducted together with optimization procedures making the process of obtaining the optimal design as automatic as possible. This work will address the process of water injection management, with the aim to reuse producers when they are diagnosed to be closed during the reservoir production optimization process. The design variables are the flow rates assigned to each production and injector well in different operating conditions. The net present value (NPV) is the objective function. The reuse process requires repeated numerical simulations in the optimizations involved, as a consequence, it becomes a computationally costly process. Therefore, in this case surrogate models can be used. This work uses a strategy of Sequential Approximate Optimization (SAO), based on surrogate models. To construct the substitute models, a datafitting scheme based on Radial Basis Function (RBF) is employed. The procedure of Latin Hypercube Sampling (LHS) is considered to generate the sample. The computing environment used to develop the proposed tool is MATLAB. The reservoir simulation is done by a commercial black-oil simulator, IMEX. The reuse wells process is applied here for two different reservoirs, the Brush Canyon Outcrop and UNISIM-I-Mod. This work compares the solutions obtained by optimization processes without and with reuse of production wells in different production strategies. In most of cases, the conversion of producing wells to injection wells, was obtained with a significant gain in the NPV (Net Present Value). KEYWORDS: Reservoir Simulation, Sequential Approximate Optimization, Surrogate Models, Reuse of Producer Wells.