其他摘要：A otimização das vazões de produção e injeção dos poços é uma área de grande interesse na Engenharia de Reservatórios. Durante este processo, é comum a utilização de simuladores de reservatório para modelagem de seu comportamento e assim auxiliar na definição das estratégias a serem utilizadas. Neste trabalho, a otimização será conduzida utilizando uma estratégia global através do algoritmo do enxame de partículas (Particle Swarm Optimization - PSO). Este algoritmo é baseado no comportamento de revoada dos pássaros e não faz uso do cálculo de gradientes. Porém, um grande número de avaliações de função é necessário, e para o tipo de problema abordado, cada avaliação necessita de uma simulação completa do reservatório, o que pode demandar um alto custo computacional para obtenção do projeto ótimo. Como resposta a este inconveniente, será utilizada a técnica de Krigagem bem como o procedimento de redes neurais artificiais para construção de modelos substitutos objetivando uma resposta computacional rápida, porém com precisão aferida. Neste sentido, um esquema adaptativo de inclusão de pontos amostrais é implementado na estratégia PSO, visando a obtenção de soluções ótimas compatíveis com o modelo de alta fidelidade . Na combinação das estratégias propostas, as avaliações de função, antes realizadas com o simulador, serão realizadas com a utilização do modelo substituto. Neste trabalho, será analisado um caso de gerenciamento das vazões em diferentes ciclos de controle, e condições distintas de gerenciamento, sendo estes com tempo fixo ou variando, no problema de injeção de água em reservatórios de Petróleo.
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