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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: OPTIMIZATION OF WELLS OPENING SCHEDULE BY GENETIC ALGORITHMS Autor: ANA CAROLINA ALVES ABREU
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 55684
Catalogação: 05/11/2021 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55684@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55684@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55684
Resumo:
Título: OPTIMIZATION OF WELLS OPENING SCHEDULE BY GENETIC ALGORITHMS Autor: ANA CAROLINA ALVES ABREU
Nº do Conteudo: 55684
Catalogação: 05/11/2021 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55684@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55684@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55684
Resumo:
One of the most important tasks of Reservoir Engineering is setting the production strategy. That means establishing, among other things, amount, character, location, operational planning and well opening scheduling in order to maximize oil recovery and net present value (NPV) of the project. Thus, the definition of the best strategy for production represents a complex optimization problem due to the many variables involved. Generally, many of these steps are performed manually, requiring so much time and effort on the part of the expert. The availability of a computational tool that can assist the expert part of this process, may be useful both to obtain faster responses, as for making better decisions. Thus, this work proposes a computational model based on genetic algorithms to optimize the schedule of digging wells, considering technical and operational constraints imposed by the problem. The proposed model was evaluated by the study of three cases. The first consists of a single reservoir that was used primarily to identify the most suitable configuration of parameters evolutionary genetic algorithm. The second, consisting of a reservoir with characteristics similar to those of a real reservoir, was subjected to an economic analysis to evaluate the performance of the model solution in the face of economic scenarios: real, favorable and unfavorable. And the third is in a real reservoir. In all tests, the model solution obtained promising results, with higher NPV s up 18.8 percent compared to the NPV obtained with the schedule proposed by the expert.
Descrição | Arquivo |
COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT AND SUMMARY | |
CHAPTER 1 | |
CHAPTER 2 | |
CHAPTER 3 | |
CHAPTER 4 | |
CHAPTER 5 | |
CHAPTER 6 | |
REFERENCES |