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Título: DEEP GENERATIVE MODELS FOR RESERVOIR DATA: AN APPLICATION IN SMART WELLS
Autor: ALLAN GURWICZ
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - ADVISOR
SMITH WASHINGTON ARAUCO CANCHUMUNI - CO-ADVISOR
ANA CAROLINA ALVES ABREU - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 48317
Catalogação:  27/05/2020 Liberação: 27/05/2020 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
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=48317&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48317&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48317

Resumo:
Reservoir simulation, which via complex equations emulates flow in reservoir models, is paramount to the Oil e Gas industry. By estimating the behavior of the reservoir given different input conditions, it allows specialists to optimize various parameters in the oilfield project stage. Alas, the computational time needed for simulations is directly correlated to the complexity of the model, which grows exponentially with each passing day as more intricate and detailed reservoir models are needed, seeking better refinement and uncertainty reduction. As such, optimization techniques which could greatly improve the results of field developments may be made unfeasible. This work proposes the use of deep generative models for the generation of reservoir data, which may then be used for multiple purposes. Deep generative models are systems capable of modeling complex data structures, which after robust training are capable of sampling data following the same distribution of the original dataset. The present application focuses on smart wells, a technology for completions which brings about a plethora of advantages, among which the better ability for reservoir monitoring and management, although also carrying a significant increase in project investment. As such, these previously mentioned optimizations turn indispensable as to guarantee the adoption of the technology, along with its maximum possible return. As to make smart well control optimizations viable within a reasonable time frame, generative adversarial networks are here used to sample datasets after a relatively small number of simulated scenarios. These datasets are then used for the training of proxies, algorithms able to substitute the reservoir simulator and considerably speed up optimization methodologies. Case studies were done in both relatively simple and complex industry benchmark models, comparing network architectures and validating each step of the methodology. In the complex model, closest to a real-world scenario, the methodology was able to reduce the proxy error from an average of 18.93 percent, to 9.71 percent.

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