Introdução
Nas atividades de
exploração e produção de petróleo definir uma estratégia que permita produzir a
maior quantidade de óleo possível dentro dos limites físicos e econômicos
existentes é algo crucial e a gestão integrada e otimizada desses processos é
estratégica para o avanço do setor. A solução operacional para o problema de
implantação de um projeto exploratório em um campo de petróleo pode não ser
ótima, mas apenas uma solução viável que satisfaz as restrições operacionais em
um momento específico. Nesse contexto, a aplicação de sistemas e modelos
computacionais inteligentes se apresentam como um elemento fundamental para o
melhor emprego e consequente aproveitamento de tais tecnologias na otimização
da produção e dos recursos utilizados. Dentre as estratégias para desenvolver
um reservatório está a definição de uma estratégia de drenagem do mesmo,
considerando o número de poços produtores e injetores que deverão ser
perfurados, a posição e a geometria do poço. Dependendo do número de variáveis
e do tamanho do espaço de busca é inviável enumerar todas as possíveis soluções,
assim a possibilidade de obter diferentes perfis de produção para diferentes
configurações sugere o desenvolvimento de um método otimizador iterativo para
encontrar uma configuração tal que forneça a melhor estratégia, isto é, a
alternativa ótima do ponto de vista econômico, a mais lucrativa ao longo prazo.
Esta palestra tem como objetivo descrever como utilizar a IA, mais precisamente
Algoritmos Genéticos, para auxiliar no processo de definição de planos de
drenagem de reservatórios de petróleo e obter soluções otimizadas que apoiam a
decisão do especialista.
Palestrante:
Ana Carolina Abreu: Engenheira de Petróleo, com
mestrado e doutorado em Engenharia Elétrica, na área de Métodos de Apoio à
Decisão. Professora da PUC-Rio e pesquisadora sênior do Laboratório de Inteligência
Computacional Aplicada (ICA PUC-Rio). Atua desde 2009 em projetos de pesquisa e
desenvolvimento de modelos computacionais baseados em inteligência artificial
aplicados a exploração e produção de petróleo. Professora e coordenadora
acadêmica do curso de pós-graduação Business Intelligence Master da PUC-Rio
Coordenação
Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco
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