[pt] ALGORITMOS DE OTIMIZAÇÃO PARA DEFINIÇÃO ASSISTIDA DE INTERVALOS DE ISOLAMENTO CRÍTICO DE POÇOS DE PETRÓLEO

[en] OPTIMIZATION ALGORITHMS FOR THE ASSISTED DETERMI NATION OF CRITICAL ISOLATION INTERVALS IN OIL WELLS

[pt] LUIZ DE ABREU HENRIQUES NETO

[pt] POCO DE PETROLEO

[pt] INTERVALO DE ISOLAMENTO CRITICO

[pt] AUTOMATIZACAO

[pt] ANALISE MULTICRITERIO

[pt] META-HEURISTICA

[pt] OTIMIZACAO

[en] OIL WELL

[en] CRITICAL ISOLATION INTERVAL

[en] AUTOMATION

[en] MULTICRITERIA ANALYZES

[en] META-HEURISTICS

[en] OPTIMIZATION

[pt] Este trabalho tem como objetivo principal a avaliação e desenvolvimento de algoritmos de otimização para definição assistida dos Intervalos de Isolamento Crítico (IICs) em poços de petróleo. A abordagem proposta integra diretrizes operacionais, chamadas de Regras de Ouro, com dados de perfilagem para otimizar o posicionamento dos IICs de maneira precisa e robusta. As diretrizes, baseadas em critérios como porosidade, saturação de hidrocarbonetos e permeabilidade, foram formuladas por meio de entrevistas semiestruturadas com especialistas, organizadas em matrizes multicritério (Multicriteria Decision Analysis- MCDA) e ranqueadas através do método Analytic Hierarchy Process (AHP). Apesquisa avalia o desempenho de diferentes metaheurísticas — Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) e Differential Evolution (DE) — na resolução do problema, dada a complexidade dos dados e a interdependência entre as zonas de produção. Essas técnicas permitem explorar eficientemente o espaço de soluções, identificando configurações que atendem aos critérios estabelecidos. Os resultados demonstraram que as metaheurísticas analisadas, quando adaptadas ao contexto do problema, são eficazes para a otimização do posicionamento dos IICs, gerando soluções viáveis, de alto valor técnico, e validadas por especialistas da área. Conclui-se que o uso de algoritmos de otimização constitui uma ferra menta promissora para agilizar decisões e apoiar tecnicamente os profissionais envolvidos no planejamento de completação de poços.

[en] This work primarily aims to evaluate and develop optimization algorithms for the assisted definition of Critical Isolation Intervals (CIIs) in oilwells. The proposed approach integrates operational guidelines — referred toas Golden Rules — with well log data to optimize CII placement in a preciseand robust manner. The guidelines, based on criteria such as porosity, hydrocarbon saturation, and permeability, were elicited through semi-structured interviews with experts, organized into multicriteria decision matrices (MCDA),and ranked using the Analytic Hierarchy Process (AHP).The study assesses the performance of different metaheuristics — Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), and Differential Evolution (DE) — in solving the problem, given the complexity of the data andthe interdependence among production zones. These techniques efficiently explore the solution space, identifying configurations that satisfy the established criteria. The results show that the analyzed metaheuristics, when adapted to theproblem context, are effective for optimizing CII placement, producing feasible, high–technical-value solutions validated by domain experts. It is concluded that the use of optimization algorithms is a promising tool to expedite decision-making and provide technical support to professionals involved in well completion planning.

PAULO IVSON NETTO SANTOS

HELIO CORTES VIEIRA LOPES

PAULO IVSON NETTO SANTOS

RODRIGO GOYANNES GUSMAO CAIADO

2026-03-03

2025-09-18

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=75566@1

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.75566