In reservoir engineering, history matching is the technique that reviews the uncertain parameters of a reservoir simulation model in order to obtain a response according to the observed production data. Reservoir properties have uncertainties due to their indirect acquisition methods, that results in discrepancies between observed data and reservoir simulator response. A history matching method is the Ensemble Smoother with Multiple Data assimilation (ES-MDA), where an ensemble of models is used to quantify the parameters uncertainties. In ES-MDA, the number of iterations must be defined previously the application by the user, being a determinant parameter for a good quality matching. One way to handle this, is by implementing adaptive methodologies when the algorithm keeps iterating until it reaches good matchings. Also, in large-scale reservoir models it is necessary to apply the localization technique, in order to mitigate spurious correlations and high uncertainty reduction of posterior models. The main objective of this dissertation is to evaluate two main parameters of history matching when using an adaptive ES-MDA: localization and ensemble size, verifying the impact of these parameters in the adaptive scheme. The adaptive ES-MDA used in this work defines the number of iterations and the inflation factors automatically and distance-based Kalman gain localization was used to evaluate the localization influence. The parameters influence was analyzed by applying the methodology in the benchmark UNISIM-I-H: a synthetic large-scale reservoir model based on an offshore Brazilian field. The experiments presented considerable reduction of the objective function for all cases, showing the ability of the adaptive methodology of keep iterating until a desirable overcome is obtained. About the parameters evaluated, a relationship between the localization and the required number of iterations to complete the adaptive algorithm was verified, and this influence has not been observed as function of the ensemble size. / Em engenharia de reservatórios, ajuste de histórico é a técnica que revisa os parâmetros incertos de um modelo de simulação de reservatório para obter uma resposta condizente com os dados de produção observados. As propriedades do reservatório possuem incertezas, devido aos métodos indiretos em que foram adquiridas, resultando em discrepâncias entre os dados observados e a resposta do simulador de reservatório. Um método de ajuste de histórico é o Conjunto Suavizado com Múltiplas Aquisições de Dados (sigla em inglês ES-MDA), onde um conjunto de modelos é utilizado para quantificar as incertezas dos parâmetros. No ES-MDA o número de iterações necessita ser definido previamente pelo usuário antes de sua aplicação, sendo um parâmetro determinante para um ajuste de boa qualidade. Uma forma de contornar esta limitação é implementar metodologias adaptativas onde o algoritmo continue as iterações até que alcance bons ajustes. Por outro lado, em modelos de reservatórios de larga-escala é necessário aplicar alguma técnica de localização para evitar correlações espúrias e uma alta redução de incertezas dos modelos a posteriori. O principal objetivo desta dissertação é avaliar dois principais parâmetros do ajuste de histórico quando aplicado um ES-MDA adaptativo: localização e tamanho do conjunto, verificando o impacto destes parâmetros no método adaptativo. O ES-MDA adaptativo utilizado define o número de iterações e os fatores de inflação automaticamente e a localização no ganho de Kalman baseada na distância foi utilizada para avaliar a influência da localização. Assim, a influência dos parâmetros foi analisada aplicando a metodologia no benchmark UNISIM-I-H: um modelo de reservatório sintético de larga escala baseado em um campo offshore brasileiro. Os experimentos apresentaram considerável redução da função objetivo para todos os casos, mostrando a capacidade da metodologia adaptativa de continuar iterando até que resultados aceitáveis fossem obtidos. Sobre os parâmetros avaliados, foi verificado uma relação entre a localização e o número de iterações necessárias, influência esta que não foi observada em função do tamanho do conjunto.

Submitted by Haroudo Xavier Filho (haroudo.xavierfo@ufpe.br) on 2016-07-01T12:40:07Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese_RonyMelo_Versao_BC_2.pdf: 1810035 bytes, checksum: 3c75da73e467a1195a630f09d398de6a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-01T12:40:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese_RonyMelo_Versao_BC_2.pdf: 1810035 bytes, checksum: 3c75da73e467a1195a630f09d398de6a (MD5) Previous issue date: 2015-09-18 / Anp/prh-28 / O aprimoramento de tecnologias que possam tornar o processo produtivo mais amigável a sociedade e ao meio ambiente é uma busca constante das grandes indústrias, seja por questões mercadológicas, seja por obrigações legais. A indústria do refino de petróleo, pela própria natureza composicional de sua matéria prima principal, produz efluentes com os mais diferentes riscos, os quais necessitam ser eliminados ou reduzidos a níveis aceitáveis. Inserido dentro deste contexto surge à unidade de abatimentos de emissões atmosféricas SNOX®, cujos objetivos visam o tratamento de efluentes e produção de H2SO4 agregando assim valor comercial ao processo, contudo esses mesmos efluentes conferem a possibilidade de sofrer diversos processos corrosivos e que pode acarretar vazamentos de seus gases, os quais são, em sua maioria, nocivos. O presente trabalho teve como objetivos a elaboração de uma simulação em modo estacionário, do processo SNOX® utilizando o software Hysys® a fim de calcular as concentrações dos diversos gases circulantes, e avaliar, de forma probabilística, a dispersão atmosférica (através do modelo SLAB) desses gases devido à presença de incertezas em diversas variáveis. Para a avaliação probabilística foi utilizada técnicas de Quasi-Monte Carlo (Latin Hypercube) para: definição das incertezas relevantes e hierarquização destas através de análise de sensibilidade por decomposição de variâncias; cálculo do tamanho ideal das amostras que representarão as incertezas, considerando um intervalo de confiança de 90%; e exibição dos resultados na forma de famílias de curvas de distribuição de probabilidade para obtenção probabilidades de certos efeitos adversos referentes aos gases presentes no processo SNOX®. Os resultados mostraram que, considerando as condições operacionais da unidade e o tipo de consequência abordado (intoxicação por gases): coeficiente de descarga, vazão de descarga, velocidade (intensidade) dos ventos e diâmetro do orifício são as variáveis que possuem relevância e as incertezas associadas a esses resultados se propagam até as concentrações finais obtidas pelo modelo SLAB, fazendo com que sua melhor representação seja na forma de curvas de distribuição de probabilidades cumulativas. / The improvement of technologies which can implement greater eco-socialfriendly production processes are a goal for the major industries, either by marketing issues or legal restrictions. The oil industry, by its compositional nature of its feedstock, produces effluents with several hazards which must be eliminated or reduced to acceptable levels. In this context, the SNOX® unit rises as answer to the reduction of the atmospheric emissions, aiming the effluent treatment and H2SO4 production, which increases the commercial value to the process, notwithstanding the fact of these emissions enable corrosive process that may lead to leakage of gases, which are usually harmful. The current work has as main objectives the development of a simulation at stationary-state of the SNOX® process by using the HYSYS® software in order calculate the concentration of released gases and probabilistically evaluate the atmospheric dispersion of these gases employing SLAB method. The Quasi-Monte Carlo (Latin Hypercube) was used for probabilistic estimation for: defining the relevant uncertainties as well its hierarchization through sensibility analysis by variance decomposition; calculation of the ideal size for the samples which will represent the uncertainty with a reliability of 90%; and finally for displaying the results as groups of probability distribution curves to obtain the probability of some adverse effects associated with the gases at the process. The results evidenced that considering the operational conditions and the studied kind of consequences (gas intoxication): discharge coefficient, discharge flow rate, wind velocity (intensity of the wind) and the diameter of the orifice were the variables of relevance and the associated uncertainties of the results propagate to the final concentrations obtained by the SLAB model. Hence the results must be suitably represented by cumulative probability distribution curves.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-07-04T11:22:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TeseLeoCabral_vrsFinal.pdf: 37484380 bytes, checksum: b61e5bb415f505345e69623ffd098b9e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-04T11:22:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TeseLeoCabral_vrsFinal.pdf: 37484380 bytes, checksum: b61e5bb415f505345e69623ffd098b9e (MD5) Previous issue date: 2015-07-08 / A disciplina de geomecânica de reservatórios engloba aspectos relacionados não somente à mecânica de rochas, mas também à geologia estrutural e engenharia de petróleo e deve ser entendida no intuito de melhor explicar aspectos críticos presentes nas fases de exploração e produção de reservatórios de petróleo, tais como: predição de poro pressões, estimativa de potenciais selantes de falhas geológicas, determinação de trajetórias de poços, cálculo da pressão de fratura, reativação de falhas, compactação de reservatórios, injeção de CO2, entre outros. Uma representação adequada da quantificação de incertezas é parte essencial de qualquer projeto. Especificamente, uma análise que se destina a fornecer informações sobre o comportamento de um sistema deve prover uma avaliação da incerteza associada aos resultados. Sem tal estimativa, perspectivas traçadas a partir da análise e decisões tomadas com base nos resultados são questionáveis. O processo de quantificação de incertezas para modelos multifísicos de grande escala, como os modelos relacionados à geomecânica de reservatórios, requer uma atenção especial, principalmente, devido ao fato de comumente se deparar com cenários em que a disponibilidade de dados é nula ou escassa. Esta tese se propôs a avaliar e integrar estes dois temas: quantificação de incertezas e geomecânica de reservatórios. Para isso, foi realizada uma extensa revisão bibliográfica sobre os principais problemas relacionados à geomecânica de reservatórios, tais como: injeção acima da pressão de fratura, reativação de falhas geológicas, compactação de reservatórios e injeção de CO2. Esta revisão contou com a dedução e implementação de soluções analíticas disponíveis na literatura relatas aos fenômenos descritos acima. Desta forma, a primeira contribuição desta tese foi agrupar diferentes soluções analíticas relacionadas à geomecânica de reservatórios em um único documento. O processo de quantificação de incertezas foi amplamente discutido. Desde a definição de tipos de incertezas - aleatórias ou epistêmicas, até a apresentação de diferentes metodologias para quantificação de incertezas. A teoria da evidência, também conhecida como Dempster-Shafer theory, foi detalhada e apresentada como uma generalização da teoria da probabilidade. Apesar de vastamente utilizada em diversas áreas da engenharia, pela primeira vez a teoria da evidência foi utilizada na engenharia de reservatórios, o que torna tal fato uma contribuição fundamental desta tese. O conceito de decisões sob incerteza foi introduzido e catapultou a integração desses dois temas extremamente relevantes na engenharia de reservatórios. Diferentes cenários inerentes à tomada de decisão foram descritos e discutidos, entre eles: a ausência de dados de entrada disponíveis, a situação em que os parâmetros de entrada são conhecidos, a inferência de novos dados ao longo do projeto e, por fim, uma modelagem híbrida. Como resultado desta integração foram submetidos 3 artigos a revistas indexadas. Por fim, foi deduzida a equação de fluxo em meios porosos deformáveis e proposta uma metodologia explícita para incorporação dos efeitos geomecânicos na simulação de reservatórios tradicional. Esta metodologia apresentou resultados bastante efetivos quando comparada a métodos totalmente acoplados ou iterativos presentes na literatura. / Reservoir geomechanics encompasses aspects related to rock mechanics, structural geology and petroleum engineering. The geomechanics of reservoirs must be understood in order to better explain critical aspects present in petroleum reservoirs exploration and production phases, such as: pore pressure prediction, geological fault seal potential, well design, fracture propagation, fault reactivation, reservoir compaction, CO2 injection, among others. An adequate representation of the uncertainties is an essential part of any project. Specifically, an analysis that is intended to provide information about the behavior of a system should provide an assessment of the uncertainty associated with the results. Without such estimate, perspectives drawn from the analysis and decisions made based on the results are questionable. The process of uncertainty quantification for large scale multiphysics models, such as reservoir geomechanics models, requires special attention, due to the fact that scenarios where data availability is nil or scarce commonly come across. This thesis aimed to evaluate and integrate these two themes: uncertainty quantification and reservoir geomechanics. For this, an extensive literature review on key issues related to reservoir geomechanics was carried out, such as: injection above the fracture pressure, fault reactivation, reservoir compaction and CO2 injection. This review included the deduction and implementation of analytical solutions available in the literature. Thus, the first contribution of this thesis was to group different analytical solutions related to reservoir geomechanics into a single document. The process of uncertainty quantification has been widely discussed. The definition of types of uncertainty - aleatory or epistemic and different methods for uncertainty quantification were presented. Evidence theory, also known as Dempster- Shafer theory, was detailed and presented as a probability theory generalization. Although widely used in different fields of engineering, for the first time the evidence theory was used in reservoir engineering, which makes this fact a fundamental contribution of this thesis. The concept of decisions under uncertainty was introduced and catapulted the integration of these two extremely important issues in reservoir engineering. Different scenarios inherent in the decision-making have been described and discussed, among them: the lack of available input data, the situation in which the input parameters are known, the inference of new data along the design time, and finally a hybrid modeling. As a result of this integration three articles were submitted to peer review journals. Finally, the flow equation in deformable porous media was presented and an explicit methodology was proposed to incorporate geomechanical effects in the reservoir simulation. This methodology presented quite effective results when compared to fully coupled or iterative methods in the literature.

Orientador: Samuel da Silva / Abstract: Structural Health Monitoring (SHM) methodologies aim to develop techniques able to detect, localize, quantify and predict the progress of damages in civil, aerospatial and mechanical structures. In the hierarchical process, the damage detection is the first and most important step. Despite the existence of numerous methods of damage detection based on vibration signals, two main problems can complicate the application of classical approaches: the nonlinear phenomena and the uncertainties. This thesis demonstrates the importance of the use of a stochastic nonlinear model in the damage detection problem considering the intrinsically nonlinear behavior of mechanical structures and the measured data variation. A new stochastic version of the Volterra series combined with random Kautz functions is proposed to predict the behavior of nonlinear systems, considering the presence of uncertainties. The stochastic model proposed is used in the damage detection process based on hypothesis tests. Firstly, the method is applied in a simulated study assuming a random Duffing oscillator exposed to the presence of a breathing crack modeled as a bilinear oscillator. Then, an experimental application considering a nonlinear beam subjected to the presence of damage with linear characteristics (loss of mass in a bolted connection) is performed, with the direct comparison between the results obtained using a deterministic and a stochastic model. Finally, an experimental application considering a n... (Complete abstract click electronic access below) / Resumo: As metodologias de Monitoramento da Integridade Estrutural (SHM) visam desenvolver técnicas capazes de detectar, localizar, quantificar e prever o progresso de danos em estruturas civis, aeroespaciais e mecânicas. Nesse processo hierárquico, a detecção de danos é o primeiro e mais importante passo. Apesar da existência de inúmeros métodos de detecção de danos baseados em sinais de vibração, dois problemas principais podem complicar a aplicação de abordagens clássicas: os fenômenos não lineares e as incertezas. Esta tese demonstra a importância do uso de um modelo não linear estocástico no problema de detecção de danos, considerando o comportamento intrinsecamente não linear de estruturas mecânicas e a variação dos dados medidos. Uma nova versão estocástica das séries de Volterra, combinada com funções aleatórias de Kautz, é proposta para prever o comportamento de sistemas não lineares, considerando a presença de incertezas. O modelo estocástico proposto é utilizado no processo de detecção de danos com base em testes de hipótese. Primeiramente, o método é aplicado em um estudo simulado, assumindo um oscilador Duffing aleatório exposto à presença de uma trinca respiratória modelada como um oscilador bilinear. Em seguida, uma aplicação experimental é realizada considerando uma viga não linear sujeita à presença de um dano com características lineares (perda de massa em uma conexão parafusada), com a comparação direta entre os resultados obtidos utilizando um modelo determinístic... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

A tarefa mais importante do projetista de estruturas é garantir a segurança em seus projetos. Obras cujas vidas úteis são medidas em décadas devem ser mantidas funcionais, garantindo níveis aceitáveis de segurança e conforto a seus usuários. Deve-se ainda levar em conta os impactos da estrutura, de maneira que o consumo de materiais, o preço, e mesmo os danos ambientais relacionados a ela não inviabilizem sua execução. A otimização estrutural permite a concepção de estruturas que atendem a requisitos desejáveis, e aliada à confiabilidade estrutural, fornece o corpo de conhecimentos necessário para a obtenção de estruturas seguras e viáveis. Apesar disso, a formulação de problemas de otimização estrutural envolvendo quantificação de incertezas envolve grande complexidade, e não foi ainda plenamente absorvida pela prática da engenharia. Nesta tese, diferentes abordagens de otimização considerando incertezas são exploradas e três métodos para a solução de problemas deste tipo são propostos. É apresentada também uma aplicação de otimização baseada em confiabilidade na calibração de coeficientes parciais de segurança. Além disso, aplicações de otimização de risco são estudadas, incluindo problemas que envolvem estruturas que sofrem degradação, e um problema envolvendo confiabilidade de sistema, cuja falha depende da trajetória dos carregamentos no tempo. A tese inclui ainda uma breve revisão e um estudo sobre técnicas de metamodelagem, que são aplicadas nos métodos propostos para a redução dos custos computacionais envolvidos na solução dos problemas de otimização. Os métodos propostos, bem como as aplicações exploradas, são estudados em vários exemplos, demonstrando-se assim a eficiência de cada um deles. / The structural designer\'s utmost important task is to guarantee the safety of the structures designed. Buildings whose lifespan is referred to in decades must be kept functional, with acceptable levels of safety and comfort to its users. The impact caused by the structure must be taken into account as well, so that material consumption, costs and environmental damage do not make its execution unfeasible. Structural optimization allows the design of structures that attend to specific requirements, and together with structural reliability, provides the knowledge required to the achievement of safe and viable structural design. However, the formulation of structural optimization problems including uncertainty quantification involves great complexity, and has not yet been fully absorbed by engineering practice. In this thesis, different approaches to optimization under uncertainties are explored, and three methods are proposed to the solution of this kind of problem. A reliability-based design optimization application to the calibration of partial safety factors is also presented. Moreover risk optimization applications to degrading structures and a system reliability problem, whose failure depends on the trajectory followed by the loads in time are studied. This thesis also includes a study about surrogate modelling techniques, which are applied to reduce the computational burden of the methods proposed herein. The methods and applications studied in this thesis are explored in several examples, thus demonstrating their efficiency.