[pt] CONTROLE PREDITIVO COM APRENDIZADO POR REFORÇO PARA PRODUÇÃO DE ÓLEO EM POÇOS INTELIGENTES

[en] PREDICTIVE CONTROL WITH REINFORCEMENT LEARNING FOR OIL PRODUCTION IN SMART WELLS

[pt] ALVARO GUSTAVO TALAVERA LOPEZ

[pt] APRENDIZADO POR REFORCO

[pt] CAMPO INTELIGENTE

[pt] RESERVATORIO PETROLIFERO

[pt] PROXY

[pt] CONTROLE PREDITIVO

[pt] REDE NEURAL ARTIFICIAL

[en] REINFORCEMENT LEARNING

[en] SMART WELLS

[en] PETROLEUM RESERVOIR

[en] PROXY

[en] PREDICTIVE CONTROL

[en] ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

[pt] 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.

[en] This work presents the modeling and development of a methodology based on Model Predictive Control with (MPC) applied to the control of oil production in an oil reservoir with existing production and injection wells. The MPC strategy is based on a machine learning model - Reinforcement Learning (Reinforcement Learning) - as the method of searching the optimal control policy. The experiments were carried out in an oil reservoir with synthetic valve actuators that are 3 water injections. Therefore, the action is performed by injecting water rates for certain time intervals. The output variables of the field are: average pressure of the reservoir, the daily production of oil, gas, water and water cut. The forecast of these variables is accomplished by a proxy, which is a model identification og the plant implemented by neural networks. The results indicate that the proposed model is capable of controlling oil production even with disturbances in the producing well, for different reference values for oil production.

MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO

MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO

JOSE EUGENIO LEAL

LUCIANA FALETTI ALMEIDA

KARLA TEREZA FIGUEIREDO LEITE

2020-03-11

2010-04-14

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47049@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47049@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47049