Método cooperativo assistido do enxame de partículas aplicado à otimização do controle das vazões dos poços em reservatórios de petróleo

Abstract

O processo de gerenciamento da produção de reservatórios de petróleo é um problema matemático complexo, que envolve, não raro, a resolução através de métodos de otimização com um conjunto elevado de variáveis de projeto, além do uso de simuladores custosos computacionalmente. Neste ambiente, surgem diversas ferramentas capazes de solucionar os problemas de controle das vazões nos poços, levando em conta o aumento do retorno econômico, apresentado aqui em função do valor presente líquido (VPL). As tradicionais técnicas de otimização matemática que envolvem o uso ou aproximação das derivadas são eficientes em situações de complexidade média, definido um ponto inicial adequado, porém, quando o problema cresce em complexidade e multimodalidade, geralmente, há um perda de desempenho e, não obstante, é necessário uma investigação extensiva do ponto inicial a ser adotado, de forma que a principal vantagem que era o reduzido custo computacional passa a ser prejudicado. Dentre os mecanismos que não utilizam a informação do gradiente, chamados algoritmos de busca estocástica, o método do Enxame de Partículas tem ganho um interesse crescente da comunidade científica, devido a sua simplicidade e velocidade de convergência, entretanto, em problemas mais complexos, especialmente com o aumento da dimensionalidade, seu desempenho é bastante degradado, efeito conhecido como convergência prematura. Nesta dissertação foi estudado o uso de uma nova versão do PSO, denominado de método cooperativo assistido do Enxame de Partículas (CAPSO). O CAPSO corresponde a uma técnica de multienxame que associa duas versões robustas do PSO: a primeira corresponde a uma versão adaptativa, enquanto a segunda é uma versão com mecanismos que aumentam a capacidade de exploração do método. Desta forma, a versão apresentada tem objetivo de superar as limitações apresentadas pelo método tradicional, validando seu uso em problemas analíticos e de controle de vazões de poços em reservatórios de petróleo. Para a aplicação no problema do gerenciamento ótimo dos reservatórios, devido ao elevado custo computacional das simulações envolvidas, foi utilizado o uso de modelos substitutos através das funções de base radial (RBF) gaussianas com fator de espalhamento adaptativo. O uso típico destes modelos envolvem a sua construção prévia, mantendo-se fixa ao longo de toda a otimização, este processo pode levar a um uso excessivo de amostras para construir um metamodelo adequado. Para tentar superar esta problemática, será estudado o uso de um critério de preenchimento através da minimização da função densidade que caracteriza a distribuição espacial das amostras. Os resultados obtidos procuram mostrar que o algoritmo apresentado CAPSO foi satisfatório na solução dos problemas do gerenciamento de vazões em reservatórios de petróleo, atualizando os parâmetros de forma adaptativa ao longo da otimização. Além disto, quando associado ao critério de preenchimento do modelo substituto reduziu o custo computacional, mantendo a qualidade das soluções, e em algumas situações melhorando os resultados encontrados em diversas referências.