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Otimização em Gerenciamento de Reservatórios de Petróleo via Diferentes Técnicas de Otimização

Optimization of Oil Reservoirs Management via Optimization Techniques Different

SOBRENOME, Nome;

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As atividades de gerenciamento de reservatórios e engenharia de petróleo envolvem cotidianamente características multidisciplinares em problemas de otimização. O uso das técnicas de otimização é caracterizado pela grande demanda computacional e pelas quantidades de simulaç˜oes realizadas no processo para encontrar a solução ótima. Nosso objetivo principal é comparar diferentes técnicas de otimização para maximizar o valor presente líquido (VPL), resolvendo um problema de otimização não linear com restriç˜oes e sem restriç˜oes para obter o melhor lucro. Para resolver este problema, usamos duas técnicas de maximização: a primeira através da programação quadrática sequencial,usando uma biblioteca comercial e a segunda com um método sem restrição (Quasi-Newton) utilizando com MétodoLagrangeana Aumentada (MLA). O MLA inclui, inicialmente, multiplicadores de Lagrange, que podem ser nulos, diferentemente do método tradicional dos multiplicadores de Lagrange onde todos os multiplicadores devem ser distintos de zero e dos métodos que incluem parˆametros de penalidade. Para comparar a função objetivo, esses multiplicadores são atualizados a cada iteração do processo de otimização. O MLA foi implementado com o software gratuito GNU OCTAVE, porém no processo de otimização restrito e irrestrito usamos a plataforma DAKOTA. Para lidar com o alto custo computacional fizemos uso de modelos substitutos na construção de uma aproximação da função objetivo com a técnica de Krigagem, sendo as amostras geradas pela técnica LHS (Latin Hipercube Sampling). Para conduzir simulaç˜oes foi utilizado o simulador comercial Black-OIL IMEX da Computer Modeling Group (CMG). O processo de otimização mostra que ambos métodos atingem o mesmo ponto ótimo neste trabalho, embora apresentem diferenc¸as nas quantidades de avaliaç˜oes da função objetivo. Portanto, o MLA é uma alternativa importante quando o analista disp˜oe de algoritmos de otimização apenas irrestrita.

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The activities of reservoir management and engineering of oil daily involve multidisciplinary features in optimization problems. The use of optimization techniques is characterized by high computational demand and the amount of simulations in the process to find the optimal solution. Our main goal is to compare different optimization techniques to maximize the net present value (NPV), solving a nonlinear optimization problem with constraints and without constraints to get the best profit. To solve this problem, we use two techniques maximization: the first through the sequential quadratic programming (SQP), using a commercial library and the second with a method without restriction (Quasi-Newton) with using Augmented Lagrangian method (ALM). The ALM includes initially Lagrange multipliers, which may be zero, unlike the traditional method of Lagrange multipliers where all the multipliers must be distinct from zero and methods including penalty parameters. To compare the merit function, these multipliers are updated at each iteration of the optimization process. The ALM was implemented with the free software GNU OCTAVE, but in the restricted and unrestricted optimization process we use DAKOTA platform. To cope with the high computational cost of surrogate models we used in the construction of an approximation of the objective function with the Kriging technique, and the samples generated by the technique LHS (Latin Hipercube Sampling). To conduct simulations the commercial simulator IMEX Black-OIL from Computer Modeling Group (CMG) was used. The optimization process shows that both methods achieve the same optimal point in this work, although showing differences in the amounts of evaluations of the objective function. Therefore, the ALM is an important alternative when the analyst has only unconstrained optimization algorithms

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Palavras-chave: Otimização, Lagrangeana Aumentada, Engenharia de Reservatorios, Optimization, Augmented Lagrange, Petroleum of Engineer.,

Palavras-chave: ,

DOI: 10.5151/mathpro-cnmai-0025

Referências bibliográficas
  • [1] Alexandrov, N., DennisJr, J.E., Lewisand, R.M., Torczon, V., 1997. A trust region framework for managing the use of approximation models in optimization. NASA/CR-201745; ICASE Report No.9750, Hampton, VA, USA.
  • [2] Antoniou, A., and Lu, W. S. 2007. . Practical optimization: algorithms and engineering applications. Springer
  • [3] Broyden, C.G. 1967. Quasi-Newton methods and their application to function minimisation. Mathematics of Computation, pp. 368–381.
  • [4] Computer Modeling Group LTD., 2006. IMEX: User´ s Guide. Calgary Canada.
  • [5] Eldersveld, S. K. 1992. Large-scale sequential quadratic programming algorithms .(No. SOL-92-4). STANFORD UNIV CA SYSTEMS OPTIMIZATION LAB.
  • [6] Eldred, M.S., Giunta, A.A., Collis, S.S., 2004. Second-order corrections for surrogate-based optimization with model hierarchies. In:PaperAIAA-2004-4457, Proceedings of the 10th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimi- zation Conference, Albany, NY, USA.
  • [7] Forrester, A., Sobester, A., Keane, A., 2008. Engineering Design Via Surrogate Modelling: A Practical Guide. 228 p. Chichester: Wiley, ISBN 0470060689.
  • [8] Giunta, A., 2002. Use of Data Sampling, Surrogate Models, and Numerical Optimization in Engineering Design. Paper AIAA-2002-0538 in Proceedings of the 40th AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, Reno, NV.
  • [9] Giunta, A., Eldred, M., 2000. Implementation of a Trust Region Model Management Strategy in the DAKOTA Optimization Toolkit. 8th AIAA/USAF/NASA/ISSMO Symposium on Multidisciplinary Analysis and Optimization. AIAA- 2000 4935. Long Beach, CA.
  • [10] Keane, A. J., Nair, P. B., 2005. Computational Approaches for Aerospace Design: The pursuit of Excellence. 602 p. Hoboken: John Willey Sons Inc., ISBN 0470855401.
  • [11] Kuhn H. W. and Tucker A. W. 1951 Nonlinear Programming. Proceedings of the Second Berkeley Symposium on
  • [12] Mathematical Statistics and Probability, 481–492, University of California Press, Berkeley, USA.
  • [13] Hestenes Magnus R. 1969. Multiplier and gradient methods. Optimization theory Applications. Vol. 4 (No. 5): pp, 303–320.
  • [14] Horowitz,B., Bastos Afonso. S. e Paiva de Mendoça, C. 2013 Surogate based optimal waterflooding management, 104(3), 501–507. Journal of Petroleum Science an Engineering, Vol. 112, pp. 206–219.
  • [15] Oliveira, D. F., 2006. Técnicas de Otimização da Produção para Reservatórios de Petróleo. Abordagens Sem Uso de Derivadas para Alocação Dinaˆmica das Vazões de Produção e Injeção. Dissertação de mestrado UFPE, Brasil. Rao, Singeresu S. 2009. Engineering optimization. Theory and practice.
  • [16] Rockafellar, R. T. 1972. The multiplier method of hestenes and powell applied to convex programming . Optimization theory Applications. Vol. 12(No. 6):pp. 555–562.
  • [17] Tueros, Juan A. R. 2014. Otimização em Gerenciamento de Reservatórios de Petróleo via Diferentes Técnicas de Otimização. Dissertação de mestrado UFPE, Brasil.
  • [18] Vanderplaats, Garret N. 1984. Numerical optimization techniques for engineering design . : With applications multiobjetive fuzzy optmization techniques for engineering design.
Como citar:

SOBRENOME, Nome; "Otimização em Gerenciamento de Reservatórios de Petróleo via Diferentes Técnicas de Otimização", p. 111-120 . In: Anais do Congresso Nacional de Matemática Aplicada à Indústria [= Blucher Mathematical Proceedings, v.1, n.1]. São Paulo: Blucher, 2015.
ISSN em b-reve, DOI 10.5151/mathpro-cnmai-0025

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