Título: | PREDIÇÃO DA PERFORMANCE DE RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO UTILIZANDO ESTRATÉGIAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA SÉRIES TEMPORAIS | ||||||||||||
Autor: |
ISABEL FIGUEIRA DE ABREU GONCALVES |
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Colaborador(es): |
SINESIO PESCO - Orientador THIAGO DE MENEZES DUARTE E SILVA - Coorientador |
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Catalogação: | 19/JUN/2023 | 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=62916&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=62916&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.62916 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
Prever precisamente a produção de óleo é essencial para o planejamento e
administração de um reservatório. Entretanto, prever a produção de óleo é um
problema complexo e não linear, devido a todas as propriedades geofísicas que
com pequenas variações podem resultar em differentes cenários. Além disso,
todas as decisões tomadas durante a exploração do projeto devem considerar
diferentes algoritmos para simular dados, fornecer cenários e conduzir a boas
deduções. Para reduzir as incertezas nas simulações, estudos recentes propuseram o uso de algoritmos de aprendizado de maquina para solução de problemas
da engenharia de reservatórios, devido a capacidade desses modelos de extrair
o maxiomo de informações de um conjunto de dados. Essa tese propôe o uso
ed duas tecnicas de machine learning para prever a produção diaria de óleo
de um reservatório. Inicialmente, a produção diária de óleo é considerada uma
série temporal, é pré-processada e reestruturada como um problema de aprendizado supervisionado. O modelo Random Forest, uma extensão das arvores
de decisão muito utilizado em problemas de regressão e classificação, é utilizado para predizer um passo de tempo a frente. Entretanto, as restrições dessa
abordagem nos conduziram a um modelo mais robusto, as redes neurais recorrentes LSTM, que são utilizadas em varios estudos como uma ferramenta dee
aprendizado profundo adequada para modelagem de séries temporais. Várias
configurações de redes LSTM foram construidas para implementar a previsão
de um passo de tempo e de multiplos passos de tempo, a pressão do fundo de
poço foi incorporada aos dados de entrada. Para testar a eficacia dos modelos propostos, foram usados quatro conjunto de dados diferentes, três gerados
sintéticamente e um conjunto de dados reais do campo de produção VOlve,
como casos de estudo para conduzir os experimentos. Os resultados indicam
que o Random Forest é suficiente para previsões de um passo de tempo da
produção de óleo e o LSTM é capaz de lidar com mais dados de entrada e
estimar multiplos passos de tempo da produção de óleo.
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