Made available in DSpace on 2014-06-12T17:38:29Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2446_1.pdf: 2297783 bytes, checksum: 35994f5f6f2b2534942dca3344294ab5 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A otimização de treliças é um assunto bastante estudado na literatura, principalmente quando se deseja verificar a implementação de um método de programação matemática ou avaliar uma técnica recentemente desenvolvida. A escolha de treliças deve-se ao fato da facilidade de implementação computacional, aliada ao uso prático das mesmas, ou seja, as treliças são capazes de vencer grandes vãos com um peso estrutural relativamente baixo. Geralmente os problemas de engenharia prática requerem um extensivo processamento computacional para realizar uma simples análise estrutural. Além disso, quando se deseja otimizar uma estrutura, a obtenção do projeto ótimo pode se tornar inviável uma vez que o procedimento de otimização requer sucessivas avaliações das funções e suas derivadas. Entretanto são apontados na literatura inúmeras alternativas para superar tais dificuldades. Uma delas refere-se à criação de modelos substitutos, metamodelos, que são construídos a partir da simplificação da função real complexa (KEULEN e HAFTKA, 2004); (FORRESTER, SOBESTER e KEANE, 2008). As aproximações podem ser agrupadas em dois tipos, local e global (BARTHELEMY e HAFTKA, 1993) e podem assumir a forma funcional ou física. As aproximações locais são geralmente utilizadas juntamente à estratégia de otimização aproximada sequencial (Sequential Approximate Optimization (SAO)) (GIUNTA e ELDRED, 2000), uma vez que as mesmas são válidas apenas na vizinhança na qual é concebida. Nesta estratégia a solução é obtida através da solução sequencial de subproblemas restritos a sub-regiões de confiança adaptativamente ajustadas em função do desempenho preditivo do modelo substituto. As aproximações na forma funcional baseadas na série de Taylor de primeira ordem e baseadas no ajustamento de pontos através da obtenção de uma superfície de resposta serão avaliadas neste trabalho. Outra opção seria a utilização das aproximações globais que buscam aproximar o comportamento global da função. No presente trabalho a aproximação global baseada no ajustamento de pontos através do modelo de krigagem associada a dois tipos de planos de amostragem (Design of Experiments (DOE)) (SIMPSON, LIN e CHEN, 2001) será considerada. O mesmo é apontado na literatura como uma boa escolha quando se consideraproblemas de engenharia (GIUNTA e WATSON, 1998). Além dessa, uma aproximação global baseada na física do problema será aqui proposta. A combinação da estratégia global e local, denominada de uma estratégia híbrida, será também considerada. O modelo de grelha (abordagem física) será corrigido por um termo aditivo ou multiplicativo obtido através da determinação da diferença entre o modelo real (treliça) e aproximado (grelha) (ELDRED, GIUNTA e COLLIS, 2004). Tal termo de correção será expresso tanto em função de uma série de Taylor quanto a partir de um modelo de krigagem, onde em ambas à estratégia SAO será adotada. Portanto este trabalho utilizará as estratégias de aproximação acima descritas para obter o projeto ótimo de treliças. Espera-se assim reduzir o tempo de processamento computacional durante o processo de otimização estrutural, uma vez que os metamodelos simplificam tais problemas. Sendo assim, duas classes de treliças serão estudadas. A primeira consiste de treliças bidimensionais onde quatro exemplos clássicos da literatura (KIRSCH, 1981) com diversos níveis de complexidades serão estudados. A segunda trata-se de uma treliça espacial que representa uma coberta treliçada real onde buscamos demonstrar a viabilidade da aplicação de tais técnicas para problemas reais da engenharia. A análise e a otimização de tais problemas será conduzida a partir do código computacional inicialmente implementado no ambiente MATLAB (MATHWORKS, 2009) por Afonso e Horowitz (1998). O código incorpora o algoritmo de Otimização das Dimensões Estruturais (Structural Sizing Optimization (SSO)) o qual é subdividido em três principais módulos, ou seja, o módulo da análise estrutural, o módulo da análise de sensibilidade e o módulo de otimização estrutural. O mesmo será tomado como base para as implementações das diversas estratégias de aproximação. A dissertação finaliza com a comparação dos resultados obtidos através das técnicas de aproximação com os resultados obtidos via o método convencional de alta fidelidade

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:39:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5795_1.pdf: 1982276 bytes, checksum: d4b9c860dd0c4f2fb81aad30b7a7a6a5 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Os métodos especiais de recuperação são empregados com o intuito de extrair parte do óleo deixado pelos métodos convencionais, melhorando os fatores de eficiência e diminuindo a saturação residual do óleo. A otimização de projetos que envolvem o uso desses métodos é relevante porque define as condições ideais para viabilizar o seu emprego em um campo. A elaboração de projetos otimizados de recuperação implica na resolução de problemas que envolvem fenômenos complexos e de grande esforço computacional, exigindo a aplicação de técnicas de aproximação que reduzam o custo computacional envolvido. Este trabalho utiliza uma estratégia denominada Otimização Seqüencial Aproximada para otimizar a recuperação do óleo em campos sintéticos, nos quais se empregam dois dos métodos de recuperação avançada: a injeção de polímeros e a injeção de CO2. Nos casos de injeção de polímeros, as variáveis de projeto são o início e a duração dos bancos de injeção de polímeros e a função objetivo é a diferença entre os valores presentes líquidos (VPL) do caso base, que usa a injeção de água sem adição de polímeros, e do caso com injeção otimizada de polímeros. Já nos casos de injeção de CO2, as variáveis são as vazões de injeção e a função objetivo é o VPL da operação. O comportamento físico do reservatório em função da aplicação otimizada dos métodos especiais de recuperação, bem como o desempenho computacional da estratégia de otimização empregada são analisados e discutidos

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-04-10T14:45:47Z No. of bitstreams: 2 TESE Leonardo Correia de Oliveira.pdf: 3656025 bytes, checksum: cb1ba3fda275ebf235130bdfe3486c17 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-10T14:45:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Leonardo Correia de Oliveira.pdf: 3656025 bytes, checksum: cb1ba3fda275ebf235130bdfe3486c17 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-06-06 / Os algoritmos de busca global seriam os mais indicados para realizar o processo de otimização da produção de reservatórios de petróleo, devido às características do problema, sendo uma das principais, a multimodalidade. No entanto, a necessidade de um número elevado de avaliações de função torna essa alternativa impraticável, principalmente à medida que a complexidade do problema cresce, pois, a convergência se dá de forma lenta, apesar da solução ser “identificada” nas primeiras iterações. Essa característica representa um dos principais aspectos negativos destes algoritmos, e é alvo de inúmeras pesquisas na área. Sabe-se que os algoritmos de busca local são bastante eficazes no processo de convergência para a obtenção da solução ótima, porém, o resultado está relacionado com o ponto inicial fornecido, ou seja, várias tentativas com pontos iniciais diferentes são necessárias para encontrar um resultado global, e ainda assim sem garantias. Na tentativa de combinar as características positivas dos algoritmos de otimização para resolver problemas de gerenciamento de reservatórios de petróleo, uniobjetivo e multiobjetivo, algumas estratégias híbridas são consideradas. Os processos adotados realizam a busca em duas etapas. Na primeira etapa é utilizado um algoritmo evolucionário, para identificar a provável região de localização das soluções globais, e, na segunda etapa, um algoritmo baseado em programação matemática, para refinar as soluções encontradas na etapa anterior. Para melhorar o desempenho das estratégias, algumas metodologias para manipulação de restrições são empregadas com o intuito de auxiliar a busca realizada pelos algoritmos evolucionários, que possuem dificuldades em lidar com problemas restritos. Na engenharia de um modo geral, os métodos aproximados são extensivamente utilizados de forma a obter soluções para os problemas complexos nos quais os engenheiros lidam no dia a dia. Nesse trabalho são adotadas funções substitutas com a finalidade de obter uma resposta computacional mais rápida, e também um comportamento mais suave e/ou simplificado das funções que são de custo computacional elevado. O fator essencial na aproximação é substituir as funções de alta fidelidade por funções mais simples de serem calculadas e usá-las durante o processo de otimização. O emprego dos modelos substitutos com as estratégias híbridas são aplicadas de forma distinta em cada etapa da otimização. De maneira geral, os problemas de otimização da explotação de um campo de petróleo estão relacionados à produção propriamente dita ou a economia do projeto. Nos estudos apresentados são tratados problemas dos dois tipos, onde o objetivo relacionado aos aspectos econômicos está presente nos problemas uniobjetivo e os relacionados a produção propriamente dita estão presentes no problema multiobjetivo. As combinações sugeridas apresentam resultados bastante satisfatórios, com a consistência verificada dos mesmos.

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.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:35:14Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2217_1.pdf: 882149 bytes, checksum: 3c08b499446a409d8a16c96820f252d3 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / O procedimento mais adequado para verificação da segurança de uma estrutura é quantificar a sua probabilidade de falha. A determinação deste valor pode ser feita utilizando o método de confiabilidade de primeira ordem (FORM), que recai em um problema de otimização para resolver o problema de confiabilidade estrutural. Outra alternativa é aplicar o método de simulação de aleatoriedade de Monte Carlo. O presente trabalho tem por objetivo apresentar uma metodologia para verificação da segurança e dimensionamento ótimo baseado na verificação da segurança de dutos com defeitos causados por corrosão. Por sua vez, para aplicação dos métodos de confiabilidade, a função de falha do problema deverá ser definida. Aqui, esta função será representada pela pressão interna aplicada e pela pressão de falha em termos de ruptura. Apesar da pressão de falha poder ser obtida por fórmulas empíricas usando códigos tais como B31G, RSTRENG, BS-7910 e DNV-99, o uso do Método dos Elementos Finitos (MEF) torna o problema mais realístico na obtenção da pressão de falha do duto, pelo fato dos resultados empíricos serem em geral muito conservadores. Para calcular a pressão de falha considerando o MEF, as não-linearidades do material e da geometria devem ser consideradas. Este é um problema com simulação de alto custo, mesmo para uma única simulação. No caso de múltiplas avaliações da função e do gradiente, tal como o procedimento de análise de confiabilidade, dependendo do caso estudado, o alto custo computacional envolvido pode tornar o emprego desta ferramenta inviável. Modelos substitutos são apontados na literatura como uma ferramenta poderosa para superar os problemas citados. A idéia básica é a de construir uma simplificação matemática para o problema original normalmente de alto custo computacional. Este modelo aproximado é aqui utilizado para aplicações referentes à confiabilidade de estruturas fornecendo uma visão sobre as tendências globais das respostas no domínio de falha. Uma vez que o modelo substituto é construído, as várias avaliações de funções e seus gradientes que envolvem o processo de confiabilidade ficam diretamente associadas a este modelo, em substituição às respostas obtidas pelo modelo de simulação original. Neste trabalho, aproximação do tipo ajuste de dados via krigagem será utilizada. Finalmente, o dimensionamento ótimo do duto será apresentado visando garantir que em um determinado período de exposição, o duto conserve o nível de segurança com o menor custo de projeto possível. No contexto da verificação da segurança, o método semi-probabilístico também se insere. Em contrapartida, não é possível definir a probabilidade de falha fazendo uso deste método. O fatorde segurança será aqui calculado apenas para efeito de verificação. Serão estudados dutos com defeito isolado e com múltiplos defeitos. O presente estudo analisará incertezas relacionadas com parâmetros geométricos do duto e do defeito, com o carregamento aplicado e com as propriedades do material. Para efeito comparativo, a predição de falha desses dutos será representada por soluções empíricas tais como BS-7910 (1999) e por soluções numéricas via MEF e via técnicas de aproximação por krigagem. Comparações entre as diferentes metodologias de verificação da segurança serão apresentadas, considerando o efeito do tempo. O dimensionamento ótimo do duto será avaliado, considerando como variável de projeto a espessura do duto ou o tempo de inspeção. Com o presente estudo fica apresentada uma metodologia realística e viável na prática, podendo facilitar o trabalho do engenheiro na avaliação da segurança de dutos sujeitos à corrosão. Esta provém da aplicação de diferentes procedimentos. Estes envolvem: análise determinística nãolinear física e geométrica, análise de confiabilidade para consideração de incertezas no problema, uso de modelos substitutos e dimensionamento ótimo

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.