摘要：No campo de aplicações da engenharia de reservatório de petróleo, um dos problemas encontrados é o da otimização dinâmica das vazões de produção e injeção de campos de petróleo, onde o Valor Presente Líquido (VPL) é maximizado e as variáveis de projeto são as vazões de água dos poços injetores e as vazões dos poços produtores. Outro problema é o de ajuste de histórico em simulação de reservatórios, que é um problema inverso, cujo objetivo é estimar as propriedades do reservatório através do ajuste de dados existentes a fim de prever seu desempenho futuro, nesse caso, a função objetivo é uma medida do erro entre as respostas calculadas e observadas no campo e as variáveis de projeto são as interações das propriedades da rocha e do fluido no reservatório. Como, em ambos os casos, a simulação numérica tem alto custo computacional, esta não pode ser acoplada diretamente no algoritmo de otimização, visto que as inúmeras avaliações de funções comumente requeridas em tais procedimentos levariam o processo como um todo inviável do ponto de vista de custo computacional. Para superar esse problema, modelos substitutos precisos com baixos custos computacionais devem ser utilizados. Sendo assim, as ferramentas de otimização irão operar diretamente no modelo substituto. Modelos de krigagem baseados em ajustes de dados serão construídos, com base em resultados de simulações para um número limitado de modelos gerados por técnicas de amostragem (DOE). O algoritmo de otimização escolhido é a programação quadrática sequencial (SQP), que será incorporada em um processo interativo, chamado de otimização sequencial aproximada (Sequential Approximate Optimization, SAO) (Silva, 2009). Um método de atualização da região de confiança é usado para obter o espaço das variáveis de projeto a cada iteração da otimização local. O simulador numérico de reservatórios para construir modelos substitutos para as respostas do VPL e do ajuste de dados é o software comercial IMEX (IMplicit-EXplicit Black Oil Simulator) da CMG (Computer Modelling Group). A linguagem computacional usada para desenvolver a ferramenta que integra todo o processo é o MATLAB (MATrix LABoratory). Exemplos serão analisados e comparados com aqueles reportados na literatura.
