Abordagem para o problema de gas lift com quantidade de petróleo pré-planejada utilizando meta-heurísticas
Na produção de petróleo, quando a pressão do reservatório é baixa e a elevação natural não ocorre ou quando a vazão do poço está aquém do que poderia produzir, técnicas de elevação artificial são necessárias. Gas-lift é um método de elevação artificial amplamente utilizado, que consiste na injeção d...
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Formato: | bachelorThesis |
Idioma: | pt_BR |
Publicado em: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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Assuntos: | |
Endereço do item: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/48803 |
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Resumo: | Na produção de petróleo, quando a pressão do reservatório é baixa e a elevação natural não ocorre ou quando a vazão do poço está aquém do que poderia produzir, técnicas de elevação artificial são necessárias. Gas-lift é um método de elevação artificial amplamente utilizado, que consiste na injeção de uma certa quantidade de gás nos poços como agente facilitador do deslocamento dos fluidos para a superfície. Em adição, o gás injetado em excesso caracteriza desperdício, tendo consequências econômicas negativas. Além disso, o gás disponível pode ser insuficiente. Sendo assim, identificar a quantidade de gás que deve ser aplicada em cada poço é um problema de otimização para o gas lift. Nesse problema de otimização têm-se dois cenários: (i) maximizar a produção de petróleo dada uma quantidade de gás disponível; e (ii) minimizar a quantidade de gás injetado dada uma produção de petróleo pré-planejada. Diversos trabalhos na literatura abordam o primeiro cenário, por exemplo do Buitrago e do Zerafat. Apenas um trabalho encontrado na literatura lida com o segundo cenário, a saber, o artigo de Namdar, no qual uma meta- heurística baseada no ciclo da água é empregada. Neste trabalho, aborda-se a aplicação de meta-heurísticas para a resolução do segundo cenário já mencionado. As instâncias utilizadas foram extraídas da literatura e apresentam 6 poços de petróleo e 56 poços de petróleo. Dentre as abordagens implementadas estão algoritmos meta-heurísticos como enxame de partícula, colônia de formiga e GRASP com Path-relinking. |
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