Aplicação de redes neurais artificiais em simulação numérica do acoplamento poço-reservatório / Artificial neural networks applied to the numerical simulation of well-reservoir coupling

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

31/01/2012

RESUMO

No presente trabalho, desenvolveu-se uma biblioteca para geração de redes neurais artificiais (NeuralLib) e aplicou-se a mesma para aproximação do acoplamento de escoamento em poços horizontais com reservatório. A biblioteca NeuralLib foi desenvolvida em linguagem C++. A arquitetura de rede gerada e utilizada foi a Multilayer Perceptron (MLP) com uma única camada oculta. Optouse em gerar 3 arquiteturas com diferentes números de neurônios ocultos com objetivo de analisar o comportamento das MLPs. O algoritmo de treinamento adotado foi o de retropropagação ou backpropagation. A rede neural foi utilizada para mapear o fluxo do reservatório tridimensional para o poço horizontal. O escoamento no poço é simulado utilizando leis constitutivas turbulentas e laminares. Foi elaborada uma técnica para gerar os conjuntos de padrões para o processo de treinamento das MLPs, utilizando para tal as curvas de fluxo do reservatório para o poço provenientes de um modelo tridimensional. As MLPs treinadas foram utilizadas na resolução de um modelo unidimensional fornecendo valores de um parâmetro de fluxo do reservatório. Nesse processo, o modelo unidimensional produziu curvas de fluxo no poço semelhantes aos gerados pelo modelo tridimensional. Os resultados são avaliados com relação ao processo de treinamento das MLPs e com relação às curvas de fluxo e vazão total de produção dos poços.

ASSUNTO(S)

redes neurais artificiais métodos de simulação simulação por computador análise numérica artificial neural network petroleum engineering simulation methods computer simulation numerical analysis engenharia de petróleo

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