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Título: SIMULTANEOUS OPTIMIZATION OF THE QUANTITY, LOCATION AND SIZING OF PRODUCTION UNITS BY GENETIC ALGORITHMS
Autor: ALEXANDRE FRANKENTHAL FIGUEIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - ADVISOR
EUGENIO DA SILVA - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 35688
Catalogação:  27/11/2018 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=35688@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35688@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35688

Resumo:
Installation costs and production rates over the life of an oil and gas reservoir are directly influenced by the location, number and capacity of the Production Units. The distance between a well and the Production Unit to which it has been allocated is an important factor in the loss of fluids pressure. The power dissipation increases when the distance is bigger and the entire production system receives the negative interference of this loss, compromising recovery rates. There is a need to take into account restrictions that apply to the capacity of Production Unit at the same time as there localization are decided. This paper describes a model with genetic algorithms for the simultaneous optimization of the quantity, location and sizing of Production Units. To deal with the constraints of the problem we use a technique called GENOCOP III - Genetic Algorithm for Numerical Optimization of Constrained Problems. The goal of the optimization is to maximize the Net Present Value (NPV) which depends on the production curve of each configuration obtained as a possible solution. The production curves are obtained by reservoir simulations with multiphase flow tables that represent the system external to the reservoir. The solution model was tested in a reservoir model based on a real case. The results indicate that using this solution model as a tool can assist the decision making of experts responsible for oil field development.

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