Max de Castro Rodrigues
Título
OTIMIZAÇÃO ÁGIL DO POSICIONAMENTO DE POÇOS EM RESERVATÓRIOS DE ÓLEO E GÁS ATRAVÉS DE UM NOVO METAMODELO E METAHEURÍSTICAS DE BUSCA LOCAL
Orientador(es)
Beatriz de Souza Leite Pires de Lima
Resumo
Esta tese introduz dois novos métodos computacionais de otimização de posicionamento de poços, onde o objetivo final é maximizar o valor presente líquido (VPL) da produção de um reservatório de óleo e gás. Os métodos desenvolvidos e apresentados aqui estimam: a melhor localização para poços de produção vertical e direcional, a trajetória mais favorável para cada poço e a quantidade de poços da estratégia de malha de drenagem. Esses métodos buscam diminuir a necessidade de simulações através de metaheurísticas e técnicas de redução do espaço de busca. Cada método acompanha um algoritmo de base populacional totalmente novo. Além disso, a abordagem também usa um modelo substituto (metamodelo), que foi especialmente projetado para orientar o ciclo de otimização de forma a consumir menos simulações.As experiências demonstram que os métodos alcançam resultados superiores em relação aos benchmarks produzidos e selecionados da literatura. A técnica proposta nesta tese oferece resultados de forma mais rápida (mais de duas vezes mais rápido), melhores valores de VPL e melhor robustez (desvio padrão muito menor). É capaz de ser adotada como uma solução completa de baixo custo computacional ou mesmo como um estágio inicial para um método de busca de longa duração. Como a população de soluções gerada durante o processo de busca é heterogênea, imagina-se que essa população possa servir de semente inicial para outros algoritmos de busca global.
Abstract
To address the challenge of well placement optimization problem (WPO), this thesis introduces some new well placement optimization methods, for the estimation of the best location for vertical and directional production wells, including the best trajectory of each well and the number of them. The goal is to maximize the net present value (NPV) of production from an oil and gas reservoir with a low cost computational method. The methods try to run the simulator as few as possible by means of metaheuristics and search space reduction techniques. Some totally new population-based algorithms are the core of each of the proposed methods. Furthermore, the approach also uses a surrogate model, it was specially designed to guide the optimization cycle with less effort. The IMEX-CMG black-oil reservoir flow simulator yields the oil and gas production values and the PUNQ-S3 benchmark model was chosen to be the reservoir model of all experiments. Experiments demonstrate the approach reach superior results over the produced benchmarks and over some solutions selected from the literature. The proposed technique delivers outcomes in a faster way (more than twice faster), better NPV values and better robustness (much lower standard deviation). It’s able to be adopted as a complete low cost WPO solution or even as an early stage to a long-running method (providing good seeds).
