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Type: Tese
Title: Aplicação do filtro de Kalman por conjuntos de amostra à calibração e à validação de modelos previsionais de reservatórios de petróleo
Author(s)/Inventor(s): Caballero Pérez, Edison Fabián
Advisor: Fernando Alves Rochinha, Fernando Alves
Co-advisor: Borges, Márcio Rentes
Abstract: Neste trabalho, foi construída uma nova metodologia para melhorar a precisão das previsões geradas com métodos sequenciais para o acoplamento da hidrodinâmica e da geomecânica de reservatórios de petróleo, preservando o baixo custo computacional. A nova abordagem computacional é desenvolvida dentro da estrutura do procedimento de algoritmo de divisão de tensão fixa em conjunto com a assimilação de dados baseada no filtro de Kalman por Conjunto de amostras (EnKF). Neste contexto, identificamos o modelo de alta fidelidade como a formulação de duas vias onde o termo de fonte adicional aparece na equação de fluxo contendo a derivada temporal da tensão média total. O esquema iterativo é então entrelaçado com as etapas de assimilação de dados que também incorporam o erro de modelagem inerente à estrutura do EnKF. Tal procedimento dá origem a uma formulação de uma via aprimorada exibindo melhora substancial na precisão em comparação com o método de uma via clássico. As equações governantes são discretizadas por elementos finitos mistos, e simulações numéricas de um problema slab 2D entre os poços de injeção e de produção ilustra o alcance do método aqui apresentado.
Abstract: In this work we construct a new methodology for enhancing the predictive ac curacy of sequential methods for coupling flow and geomechanics whilst preserving low computational cost. The new computational approach is developed within the framework of the fixed stress split algorithm procedure in conjunction with data assimilation based on the Ensemble Kalman Filter (EnKF). In this context we identify tite high fidelity model with the two-way formulation where additional source term appears in the flow equation containing the time derivative of total nican stress. The iterative scheme is then interlaced with data assimilation steps which also incorporate the modeling error inherent to the EnKF framework. Such a procedure give rise to an “Enhanced one-way formulation” exhibiting substantial improvement in accuracy compared to the classical one-way method. The governing equations are discretized by mixed finite elements, and numerical simulation of a 2D slab problem between injection and production wells illustrate the tremendous achievement of the method proposed herein.
Keywords: Assimilação de dados
EnKF
Subject CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
Program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
Department : Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Publisher: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date: Apr-2018
Publisher country: Brasil
Language: por
Right access: Acesso Aberto
Appears in Collections:Engenharia Mecânica

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