dc.contributor.advisor | Costa, Mateus Barcellos | |
dc.contributor.author | Rossi, Daniel Folador | |
dc.date.accessioned | 2023-04-12T22:41:41Z | |
dc.date.available | 2023-04-12T22:41:41Z | |
dc.date.issued | 2023-04-12 | |
dc.identifier.citation | ROSSI, 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.uri | https://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/3130 | |
dc.description.abstract | Dentre 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.extent | 131 p. | pt_BR |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.rights | acesso_aberto | pt_BR |
dc.subject | Dano de formação em poços de petróleo | pt_BR |
dc.subject | Análise de transientes de pressão | pt_BR |
dc.subject | Aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject | Gerenciamento de Reservatórios | pt_BR |
dc.subject | Identificação de Estáticas | pt_BR |
dc.title | Automatização da análise de transientes de pressão para gerenciamento contínuo de dano de formação em poços de petróleo | pt_BR |
dc.type | dissertacao_mestrado | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | Komati, Karin Satie | |
dc.publisher.local | Serra, ES - Brasil | pt_BR |
ifes.campus | Campus_Serra | pt_BR |
dc.description.affiliationIfes | Campus_Serra | pt_BR |
dc.identifier.capes | 30004012075P4 | pt_BR |
ifes.knowledgeArea | Ciência da Computação | pt_BR |
ifes.researchArea | Inteligência Artificial | pt_BR |
ifes.advisor.lattes | http://lattes.cnpq.br/1005553714687743 | pt_BR |
ifes.advisorco.lattes | http://lattes.cnpq.br/9860697624155451 | pt_BR |
ifes.course.underposgraduate | Mestrado Profissional em Computação Aplicada | |
dc.contributor.member | Resendo, Leandro Colombi | |
dc.contributor.member | Peres, Álvaro Marcello Marco | |
ifes.member.lattes | http://lattes.cnpq.br/8108487234297364 | pt_BR |
ifes.member.orcid | https://orcid.org/0000-0001-7604-2440 | pt_BR |
ifes.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-4235-5411?lang=en | pt_BR |
ifes.advisorco.orcid | https://orcid.org/0000-0001-5677-4724 | pt_BR |
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