Defesa de Dissertação de Mestrado: Métodos de Aprendizado de Máquina aplicados ao Cálculo de Permeabilidade Equivalente em Reservatórios de Petróleo Fraturados

Orientadores:
Eduardo Lúcio Mendes Garcia - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Tuane Vanessa Lopes - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Eduardo Krempser da Silva - Fundação Oswaldo Cruz - FIOCRUZ

Banca Examinadora:
Eduardo Lúcio Mendes Garcia - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Marcio Arab Murad - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Flávia de Oliveira Falcão - CENPES
Heder Soares Bernardino - Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF

Suplentes:
Marcio Rentes Borges - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Carlos Cristiano Hasenclever Borges - Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF

Resumo:

A presença das fraturas em reservatórios de petróleo pode modificar o escoamento do fluido e alterar a previsão da produção de hidrocarbonetos. Inserir essas estruturas geológicas nas simulações de fluxo eleva o custo computacional e inviabiliza a predição em reservatórios com quilômetros de extensão. Na literatura estão disponíveis soluções numéricas e analíticas que computam uma propriedade única chamada de permeabilidade equivalente. Tal propriedade tem como objetivo incorporar informações importantes relativas à uma escala mais fina ao escoamento na macro-escala. No entanto, essas soluções apresentam uma forte relação entre precisão e o custo computacional. Neste trabalho, uma análise exploratória foi conduzida para avaliar modelos de aprendizado de máquina para cálculo da permeabilidade equivalente de células fraturadas, mas com baixo custo computacional. Para isso, uma base de dados com 10 mil exemplos de células fra turadas foi construída com a tupla: informações geométricas das fraturas e o valor de permeabilidade equivalente para cada exemplo. A proposta é treinar modelos que utilizam como dados de entrada os mesmos atributos do método analítico de Oda (proposto em 1985), e como valores de referência, soluções numericamente obtidas por meio de simulação de fluxo com o uso do método Non-conforming Discrete Fracture Model (NDFM). A partir do aprendizado supervisionado, seis técnicas de regressão foram utilizadas para treinar modelos capazes de predizer o valor da permeabilidade equivalente de células não visitadas durante o treinamento. Ao final, os melhores modelos são submetidos a células fraturadas externas a base de dados e comparadas com os resultados esperados advindos de simulações numéricas. Os resultados ilustram o potencial da aprendizagem da máquina na engenharia de petróleo.