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Aprendizado de máquina e técnicas orientadas a dados para descoberta de óleo no contexto de controle e gerenciamento de reservatórios

Processo: 19/04886-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2019
Vigência (Término): 31 de maio de 2021
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Convênio/Acordo: Equinor (antiga Statoil)
Pesquisador responsável:Anderson de Rezende Rocha
Beneficiário:Victor Eduardo Martinez Abaunza
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:17/15736-3 - Centro de Pesquisa em Engenharia em Reservatórios e Gerenciamento de Produção de Petróleo, AP.PCPE
Assunto(s):Aprendizado computacional   Engenharia de petróleo

Resumo

Neste projeto, vamos pesquisar e desenvolver métodos de controle e gerenciamento de reservatórios (como, por exemplo, o uso de injeção WAG e / ou controle de poços avançados) para induzir a produção de petróleo em campos petrolíferos. Cada uma das técnicas a serem aplicadas pode ter operações muito diferentes e, nesta pesquisa, desenvolveremos os métodos de aprendizado de máquina apropriados para avaliar os dados associados a cada uma delas para apontar sua aplicabilidade, vantagens e desvantagens ao direcionar a melhoria da produção de petróleo. Campos de petróleo.Principais objetivos. Neste projeto, pretendemos investigar técnicas de aprendizado de máquina e baseadas em dados para processar informações relacionadas ao controle e gerenciamento de reservatórios, a fim de melhorar a recuperação de petróleo em campos de petróleo. Além disso, também é nosso foco projetar e desenvolver mecanismos de ML apropriados para auxiliar na seleção das estratégias de produção mais apropriadas para a extração de óleo em campos de petróleo com base em múltiplas variáveis associadas à modelagem de um campo.