Título: | ENSEMBLE SMOOTER ADIMENSIONAL COM MÚLTIPLA ASSIMILAÇÃO APLICADO A UM PROBLEMA INVERSO DE RESERVATÓRIO MULTICAMADAS COM ZONA DE SKIN | ||||||||||||
Autor: |
ADAILTON JOSE DO NASCIMENTO SOUSA |
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Colaborador(es): |
SINESIO PESCO - Orientador RENAN VIEIRA BELA - Coorientador |
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Catalogação: | 05/DEZ/2022 | Língua(s): | INGLÊS - ESTADOS UNIDOS |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=61465&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=61465&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61465 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
O ES-MDA tem sido usado amplamente no que diz respeito a problemas
inversos de reservatórios de petróleo, usando a estatística bayesiana como
cerne. Propriedades importantes como a permeabilidade, raio da zona de skin e
permeabilidade da zona de skin, são estimadas a partir de dados de histórico de
reservatório usando esse método baseado em conjuntos. Nessa tese, a pressão
medida no poço durante um teste de injetividade foi calculada usando uma
abordagem analítica de um reservatório multicamadas, com zona de skin,
usando a Transformada de Laplace. O algoritmo de Stehfest foi usado para
inverter os dados para o campo real. Além disso, ao usarmos essa abordagem,
conseguimos obter facilmente a vazão em cada camada como um novo dado a
ser considerado no ES-MDA, enriquecendo a estimativa dos dados desejados.
Por usarmos a vazão e a pressão como dados de entrada no ES-MDA, é de suma
importância que a diferença de ordens de grandezas não influencie em nossas
estimativas e por isso optou-se por usar o ES-MDA na forma adimensional.
Visando uma maior precisão de nossas estimativas, usou-se um algoritmo de
otimização dos fatores de inflação do ES-MDA.
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