| Processo: | 19/20468-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 2019 |
| Data de Término da vigência: | 30 de setembro de 2020 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia Mecânica |
| Acordo de Cooperação: | Equinor (antiga Statoil) |
| Pesquisador responsável: | Denis José Schiozer |
| Beneficiário: | Gabriel Shen Baldon |
| Instituição Sede: | Centro de Estudos do Petróleo (CEPETRO). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Empresa: | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Mecânica (FEM) |
| Vinculado ao auxílio: | 17/15736-3 - Centro de Pesquisa em Engenharia em Reservatórios e Gerenciamento de Produção de Petróleo, AP.PCPE |
| Assunto(s): | Estratégia de produção Reservatórios Meta-heurística Simulação numérica |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | análise de decisão | Desenvolvimento de Campos de Petróleo | Estratégia de produção | Modelos Representativos | Simulação Numérica de reservatórios | Engenharia de Reservatórios |
Resumo Em estudos de engenharia de reservatórios relacionados à otimização da produção sob incerteza, o reservatório é tipicamente representado por um grande conjunto de modelos de reservatório. Cada modelo representa um cenário de reservatório, isto é, uma combinação de todas as incertezas do reservatório. Como a simulação de reservatório é demorada, modelos representativos (RM) podem ser usados para aumentar a eficiência computacional de processos relacionados à otimização de produção e tomada de decisão (Schiozer et al., 2019). Os RM podem ser selecionados usando a proposta de Meira et al. (2017), que combina uma função matemática que captura a representatividade de um conjunto de modelos com um algoritmo de otimização metaheurística, para assegurar a representação completa da distribuição de probabilidade de atributos incertos e a variabilidade das previsões de produção, injeção e econômicas.Aplicações anteriores usaram, como entrada para seleção dos RM, as previsões de produção obtidas a partir de uma estratégia de produção inicial otimizada para o caso base. Na maioria dessas aplicações, os RM foram usados para otimização de produção (otimização especializada ou robusta), o que significa que o conjunto de RM foi considerado representar adequadamente o sistema incerto para fins de otimização. No entanto, essa representatividade ainda não foi demonstrada, especialmente quando diferentes estratégias de produção estão sendo consideradas para o desenvolvimento do campo.Dessa forma, este estudo foi formulado para investigar a relação intrínseca entre a estratégia de produção e as previsões de produção, e seus efeitos sobre a representatividade dos RM. O principal objetivo desta proposta é avaliar a influência da estratégia de produção no processo de seleção de modelos representativos. Os objetivos específicos deste estudo incluem:*Avaliar se os MR selecionados para uma estratégia de produção são representativos para outras estratégias;*Avaliar como as funções objetivo são influenciadas pela estratégia de produção utilizada na seleção dos MR; *Quantificar a perda de representatividade dos RM quando a estratégia de produção é modificada.Por fim, esta proposta de trabalho tem como objetivo identificar formas de minimizar tal influência e aumentar a representatividade dos RM, de modo que processos de análise de decisão confiáveis sejam assegurados na estrutura de decisão em 12 etapas de Schiozer et al. (2019). | |
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