Desenvolvimento de Meta-heurísticas para Otimização de Estratégias de Produção para Campos de Petróleo

• Processo: 20/14710-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Acordo de Cooperação: Equinor (antiga Statoil)
• Pesquisador responsável: Denis José Schiozer
• Beneficiário: Artur Ferreira Brum
• Instituição Sede: Centro de Estudos de Energia e 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): Meta-heurística Otimização
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Engenharia de Reservatórios | Estratégias de Produção | meta-heurísticas | otimização | Otimização

Resumo

O principal objetivo deste projeto de pesquisa é o desenvolvimento de novas meta-heurísticas capazes de lidar de maneira eficiente com as particularidades dos Problemas de Otimização de Estratégia de Produção (POEP). Embora as meta-heurísticas sejam técnicas de otimização de uso geral muito conhecidas e adotadas, elas frequentemente exigem milhares de avaliações de funções-objetivo para obter soluções de alta qualidade para um determinado problema. Esse aspecto pode não ser uma desvantagem significativa para problemas com funções-objetivo que exigem baixos tempos computacionais para serem avaliadas, mas esse não é o caso do POEP. Para avaliar uma única solução candidata proposta por uma metaheurística para o POEP, simuladores de campos de petróleo estão tradicionalmente utilizados, o que pode exigir várias horas, até dias. Nesse contexto, o uso de meta-heurísticas tradicionais se torna inviável. Portanto, este projeto visa desenvolver novas meta-heurísticas voltadas para lidar com o POEP. Para isso, serão consideradas quatro abordagens: (i) o desenvolvimento de novos mecanismos que incorporem conhecimento de engenharia do petróleo para melhor orientar a busca, de forma que a convergência possa ser acelerada; (ii) a avaliação dos Algoritmos de Estimativa de Distribuição (EDA) para POEP, que tendem a exigir menos avaliações de funções para obter soluções de alta qualidade; (iii) incorporar técnicas de Machine Learning para estimar proxies que possam substituir parcialmente as simulações computacionais; e (iv) explorar mecanismos de manutenção da diversidade para obter simultaneamente diferentes ótimos durante uma única execução da otimização. (AU)