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Título: MULTILATERAL WELLS DESIGN IN OIL RESERVOIR THROUGH GENETIC ALGORITHMS OPTIMIZATION
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): BRUNO MESSER

Colaborador(es):  MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - Orientador
LUCIANA FALETTI ALMEIDA - Coorientador
Número do Conteúdo: 14734
Catalogação:  18/12/2009 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=14734@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14734@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14734

Resumo:
One of the most important factors for recovering oil from oil reservoirs is the wells configuration. Now a days, on the industry, this process is conduced manually, where a specialist generates a few configuration options and uses the best one with best results. This work proposes to investigate a decision support system to optimize the wells’ configuration using Genetic Algorithms and the reservoir simulator IMEX. The optimized parameters include: the number of producers and injectors wells, the position, the inclination, the direction and the length of each well, the number of laterals for each well and the junction point, the inclination relative to the well and the length of each lateral. On the search of the optimal configuration of wells, the objective of the optimization is to minimize the initial investment, minimize the water production and maximize the oil production towards the maximization of the venture`s NPV. The optimization is conduced respecting the project`s restrictions, stated by an engineer, and the simulation`s restrictions, imposed by the reservoir model. The optimization model proposed was evaluated using seven reservoirs. Five of them are synthetic which the optimum well`s configuration are known, one semi-synthetic and one real reservoir. Convergence tests were conducted where the model confirmed to be able to locate and optimize the production zones, achieving the optimum alternative 80% of the times. On the last two reservoirs the results indicate that the system was able to achieve well configurations with high values of NPV, superiors from solutions given by specialists and by other optimization systems, with NPV´s increase reaching 37% over the specialist`s purposed alternative for the real reservoir case.

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