Técnicas de otimização da produção para reservatórios de petróleo: abordagens sem uso de derivadas para alocação dinâmica das vazões de produção e injeção

A atividade de Engenharia de Petróleo se vê cotidianamente envolvida numa série de problemas de otimização em variados contextos. Em todas as etapas da cadeia de trabalho da indústria de óleo e gás é possível dedicar-se a problemas que necessitam de otimização, em maior ou menor escala, com maior ou menor complexidade. Dentro da Engenharia de Reservatório, há um grande interesse ligado à Otimização Dinâmica das Vazões de Produção e Injeção dos poços, considerando restrições das vazões totais da plataforma. Esse problema tem sido muito menos abordado do que outros temas correlatos, como otimização da locação de poços ou das instalações de superfície. Foram estudados algoritmos sem uso da informação das derivadas da função objetivo ou restrições com a aplicação de modelos completos de simulação numérica de reservatórios, intensivos em computação, na busca de respostas quantitativas que levem em consideração todos os fenômenos importantes para o escoamento. Os algoritmos utilizados foram o de Nelder-Mead (Simplex), o de Busca Direta em Padrões (Pattern Search), o Derivative Free Optimization de Conn et al e o Algoritmo Genético. Os estudos foram aplicados a dois casos de características distintas. O primeiro caso apresenta características bem simples e de fácil controle. O outro caso de aplicação é um modelo sintético com propriedades bem realistas com a presença de canais de alta permeabilidade em meio a regiões de baixa transmissibilidade. Os resultados demonstram a relevância desse problema, com ganhos de até 22% no valor presente líquido (VPL) da solução melhorada em relação a algumas práticas em uso para o gerenciamento dos campos. Entretanto, o custo computacional para isso é bastante elevado. Foi observada a homogeneização da frente de avanço da saturação de água nas melhores soluções encontradas, condizendo com indicações teóricas a esse respeito. O algoritmo de melhor desempenho foi o Derivative Free Optimization, que obteve resultados expressivos na função objetivo com um número de simulações bastante inferior aos demai