Seleção de poços para a operação de estimulação utilizando inteligência artificial

Oliveira, Allan do Amaral de

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/8160

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Ferreira Filho, Virgílio José Martins	-
dc.contributor.author	Oliveira, Allan do Amaral de	-
dc.date.accessioned	2019-05-23T12:50:59Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:05:53Z	-
dc.date.issued	2012-07	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/8160	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Seleção de poços	pt_BR
dc.subject	Estimulação	pt_BR
dc.subject	Redes Neurais Artificiais	pt_BR
dc.subject	Algoritmos genéticos	pt_BR
dc.subject	Lógica Fuzzy	pt_BR
dc.title	Seleção de poços para a operação de estimulação utilizando inteligência artificial	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.referee1	Couto, Paulo	-
dc.contributor.referee2	Castineira , Paula	-
dc.description.resumo	Operações de estimulação são práticas comumente empregadas na indústria petrolífera de forma a possibilitar o aumento ou manutenção da produção de campos de óleo e gás. A seleção dos poços candidatos a sofrer tal operação assim como o planejamento da mesma é realizada com base em estudos de reservatórios, softwares de simulação e na experiência adquiria por especialistas da área ao longo de suas vidas. Devido à característica subjetiva das variáveis envolvidas neste processo de escolha e execução, profissionais do setor tem se interessado cada vez mais por sistemas inteligentes que possam servir de apoio à tomada de decisão em diversos aspectos da operação. Desta forma, o objetivo deste trabalho é, com base em uma revisão bibliográfica de assuntos ligados a estimulação de poços e técnicas de inteligência artificial, apresentar através de estudos de caso e prospectivo uma metodologia de “É preciso força pra sonhar e perceber que a estrada vai, além do que se vê” VIII seleção de poços para operações de estimulação utilizando os paradigmas inteligentes Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos e Lógica Fuzzy, concluindo através de seus resultados as vantagens, desvantagens e aplicação presente e futura da técnica desenvolvida por pesquisadores norte americanos no início dos anos 2000.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Escola Politécnica	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia de Petróleo

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