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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: APPLICATION OF MACHINE LEARNING AND DATA DRIVEN TECHNIQUES TO SMART OIL WELLS Autor: TAISA DORNELAS ABBAS CALVETTE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - ADVISOR
ANA CAROLINA ALVES ABREU - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 47237
Catalogação: 24/03/2020 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47237@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47237@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47237
Resumo:
Título: APPLICATION OF MACHINE LEARNING AND DATA DRIVEN TECHNIQUES TO SMART OIL WELLS Autor: TAISA DORNELAS ABBAS CALVETTE
ANA CAROLINA ALVES ABREU - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 47237
Catalogação: 24/03/2020 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47237@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47237@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47237
Resumo:
A reliable forecast for oil production represents one of the biggest
challenges in the oil and gas industry and contributes to the planning and decision
making of oil companies. Because of that, this work uses intelligent well valves
settings and data driven methodology to explore the advantages and the
performance of machine learning algorithms in the forecasting of oil, gas and water
production. In order to do so, two database containing historical data series of oil,
gas and water production were used. The first was generated synthetically (through
reservoir simulation) and consisted of the average monthly production of an
injection well over a period of 10 years, as well as the configuration of 3 of its
valves. The second database used the production data provided by the state of South
Dakota, located in the United States, and consisted of the daily production average
and the overall well status (active or not producing) from several oil producing
wells in a period ranging from 1950 to 2018. In order to test the methodology,
several experiments were performed combining proxy with Artificial Neural
Network Algorithms (Multilayer Perceptron) and deep learning recurrent neural
networks (Simple Recurrent Neural Networks, long short-term memory, Gated
Recurrent Units), which were named smart proxy and deep smart proxy,
respectively. The results showed that the deep smart proxy model was very
promising. Using the Gated Recurrent Units network with bi-directional layers
(GRUB), a reduction of 66 percent in the RMSE error and 79 percent in the MAE error was
obtained when compared to smart proxy models with Artificial Neural Networks.
The deep smart proxy models with bidirectional layers generated a significant
improvement in prediction and error reduction in both databases tests ( i.e. tests
with simulated production data (synthetic case) and with the observed production
data (real case), resulting in a variation of up to 75 percent in RMSE and 85 percent in MAE).
The normalized RMSE error in the GRUB network was of 0.53 percent in the observed
database and 0.65 percent in the synthetic database. It is important to notice that the Deep
smart proxy models achieved very similar performances when comparing the
LSTMB and GRUB network in both databases (synthetic and real production),
surpassing in all cases the results obtained with the MLP smart proxy model.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |