Dissertação

{pt_PT=Substituição de simuladores de fluidos em metodologias de ajuste de histórico automático com o uso de regressão simbólica} {} EVALUATED

{pt=Um modelo de reservatório geologicamente consistente e que seja capaz de reproduzir corretamente o comportamento da produção de um determinado campo só pode ser obtido através do processo de ajuste de histórico. Neste domínio as metodologias assentes em modelos geoestatísticos têm ganho importância devido à sua capacidade de reproduzir os dados de produção ao mesmo tempo que permitem avaliar a incerteza dos modelos ajustados. Devido ao longo tempo que este procedimento leva graças aos lentos simuladores de fluidos, surge a necessidade de se encontrar um novo método mais eficiente de se obter as curvas de produção destas simulações. Para este trabalho, utiliza-se um algoritmo de regressão simbólica como uma alternativa para o uso de simuladores de fluidos, com o objetivo de se reduzir o tempo gasto em simulações como essas. O trabalho se inicia com o estudo da ferramenta utilizada no âmbito deste trabalho, especialmente sua capacidade para a aplicação desejada, e passa para a substituição parcial do uso dos simuladores de fluidos na simulação dos modelos petrofísicos de reservatórios, através de um ciclo de ajuste de histórico geoestatístico. O reservatório no qual a metodologia foi testada é o Watt-field. Os resultados encontrados para este reservatório foram satisfatórios e indicam uma equivalência na qualidade entre as metodologias original e com a regressão simbólica. No entanto, a possibilidade de em menos tempo se realizar um número maior de simulações por iteração na metodologia proposta, possibilita uma convergência ainda mais eficiente devido à ampliação no espaço de exploração dos parâmetros do modelo. , en=A geologically consistent reservoir model that is able to properly reproduce the behavior of the simulated reservoir may be attained by geostatistical history matching. In this domain, the existing methodologies for geostatistical models have become important due to their capacity of reproducing production data while at the same time allowing to evaluate the uncertainty on the adjusted models. However, due to the long time used in this process, especially because of the countless number of fluid flow simulations necessary for a good history matching, there is the need of finding a more efficient method to obtain the production curves of these simulations. This work studies the use of an algorithm of symbolic regression as an alternative for the use of fluid flow simulators, in order to reduce the time spent with such simulations. This work starts with the study of the symbolic regression tool used in it, especially its capacity for the desired application, and then the partial replacement the fluid flow simulator on the simulation of petrophysical models of reservoirs on a geostatistical history matching loop. Watt-field is the reservoir in which the methodology was tested. The results achieved for the studied reservoir show an equivalence on the quality between the original and the proposed methodology with symbolic regression. However, the possibility of, in less time, increasing the number of simulations per iteration on the proposed methodology allows an even more efficient convergence due to the ampliation of the exploration space of the model’s parameters.}
{pt=ajuste de histórico geoestatístico, regressão simbólica, simuladores de fluidos, programação genética, en=geostatistical history matching, symbolic regression, fluid flow simulators, genetic programming}

Dezembro 5, 2017, 14:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Leonardo Azevedo Guerra Raposo Pereira

Departamento de Engenharia Civil, Arquitectura e Georrecursos (DECivil)

Professor Auxiliar