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Título: CONTROLE PREDITIVO COM APRENDIZADO POR REFORÇO PARA PRODUÇÃO DE ÓLEO EM POÇOS INTELIGENTES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ALVARO GUSTAVO TALAVERA LOPEZ

Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador
Número do Conteúdo: 47049
Catalogação:  11/03/2020 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=47049@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47049@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47049

Resumo:
Este trabalho apresenta a modelagem e o desenvolvimento de uma metodologia baseada em Controle com Modelo Preditivo (MPC) aplicada ao controle da produção de óleo em um reservatório de petróleo com poços produtores e injetores já existentes. A estratégia MPC utiliza um modelo de aprendizado de máquina, baseado em Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), como método de busca da política ótima de controle. Os experimentos se realizaram em um reservatório petrolífero sintético com atuadores que são 3 válvulas de injeção de água. Assim, a atuação é realizada através das taxas de injeção de água para determinados intervalos de tempo. As variáveis de saída do campo são: Pressão média do reservatório, taxa diária de produção de óleo, gás, água e water cut na produção. A previsão dessas variáveis é realizada mediante a utilização de uma proxy, a qual é um modelo identificado da planta implementado utilizando redes neurais. Os resultados obtidos indicam que o modelo proposto é capaz de controlar a produção de óleo mesmo com perturbações no poço produtor, para diferentes valores de referência de produção de óleo.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT E SUMÁRIO  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
CAPÍTULO 6  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS, APÊNDICE  PDF
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