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Automatização da análise de transientes de pressão para gerenciamento contínuo de dano de formação em poços de petróleo

dc.contributor.advisorCosta, Mateus Barcellos
dc.contributor.authorRossi, Daniel Folador
dc.date.accessioned2023-04-12T22:41:41Z
dc.date.available2023-04-12T22:41:41Z
dc.date.issued2023-04-12
dc.identifier.citationROSSI, D F. Automatização da análise de transientes de pressão para gerenciamento contínuo de dano de formação em poços de petróleo. 2023. 131 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada do Instituto Federal do Espírito Santo. Serra, ES, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/3130
dc.description.abstractDentre os fatores que afetam o desempenho de poços de petróleo, destaca-se o dano de formação, cuja principal ferramenta de monitoramento e avaliação é a análise de transientes de pressão (PTA — Pressure Transient Analysis). Com o advento dos registradores permanentes de fundo (PDG’s — Permanent Downhole Gauge), esta análise passa a poder ser realizada em qualquer momento da vida do poço, mas por outro lado, a quantidade significativa de dados disponíveis torna a tarefa árdua e demorada. A opção evidente, assim, é buscar automatizar o processo. Até o presente momento, diversos trabalhos foram propostos para automatizar alguma das etapas de análise de transientes de pressão. O objetivo dessa dissertação é realizar um estudo comparativo entre alguns dos métodos propostos para automatizar a primeira etapa, que é a detecção de transientes. Após revisão bibliográfica sobre o tema, foram selecionados seis métodos para o estudo: um método utilizando transformadas wavelet; quatro métodos utilizando derivadas da pressão, e um método utilizando um filtro de convolução da deriva da pressão. Foram realizados experimentos para comparar o desempenho dos seis métodos para seis bases de dados, sendo duas bases sintéticas e quatro bases reais. O que obteve o melhor resultado médio na identificação de transientes foi o método do filtro de convolução, também obtendo o melhor resultado na identificação de estáticas. Seu bom desempenho pode ser explicado por que, ao invés de trabalhar diretamente com valores de derivada primeira, o método trabalha com a frequência com que as derivadas ocorrem. Conclui-se, assim, que é uma ferramente bastante promissora na detecção de transientes, principalmente na detecção de estáticas. Os resultados deste estudo serão de grande utilidade para agilizar o processo de análise de dano de formação, automatizando parte da tarefa que hoje é realizada manualmente. De acordo com o departamento de Avaliação de Reservatórios de Águas Profundas da Petrobras, estima-se que um estudo completo de análise de dano para um único poço leva, em média, de dois a três dias, sendo que a detecção de estáticas ocupa uma grande fatia deste tempo. Com um método de detecção automatizado e disponível, pode-se detectar as estáticas necessárias em questão de minutos, permitindo que o especialista direcione seu tempo para tarefas mais nobres, como a interpretação dos dados.pt_BR
dc.format.extent131 p.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso_abertopt_BR
dc.subjectDano de formação em poços de petróleopt_BR
dc.subjectAnálise de transientes de pressãopt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectGerenciamento de Reservatóriospt_BR
dc.subjectIdentificação de Estáticaspt_BR
dc.titleAutomatização da análise de transientes de pressão para gerenciamento contínuo de dano de formação em poços de petróleopt_BR
dc.typedissertacao_mestradopt_BR
dc.contributor.advisor-coKomati, Karin Satie
dc.publisher.localSerra, ES - Brasilpt_BR
ifes.campusCampus_Serrapt_BR
dc.description.affiliationIfesCampus_Serrapt_BR
dc.identifier.capes30004012075P4pt_BR
ifes.knowledgeAreaCiência da Computaçãopt_BR
ifes.researchAreaInteligência Artificialpt_BR
ifes.advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/1005553714687743pt_BR
ifes.advisorco.latteshttp://lattes.cnpq.br/9860697624155451pt_BR
ifes.course.underposgraduateMestrado Profissional em Computação Aplicada
dc.contributor.memberResendo, Leandro Colombi
dc.contributor.memberPeres, Álvaro Marcello Marco
ifes.member.latteshttp://lattes.cnpq.br/8108487234297364pt_BR
ifes.member.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7604-2440pt_BR
ifes.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4235-5411?lang=enpt_BR
ifes.advisorco.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5677-4724pt_BR


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