Análise de Taxa Transiente através Inteligência Artificial: para Reservatórios Naturalmente Fracturados com Poços Laterais Duplos

O objetivo desta pesquisa é desenvolver um modelo matemático como ferramenta de estimativa de reservatórios para reservatórios naturalmente fracturados com configurações de poços laterais duplos. A ferramenta proposta neste estudo inclui uma rede neural artificial (RNA) direta com a capacidade de prever dados de produção através de parâmetros conhecidos do reservatório e do projeto do poço. A ferramenta proposta também inclui um componente RNA inverso que pode ser usado para prever a permeabilidade e a porosidade da matriz e da fratura, bem como o espaçamento da fratura e a espessura do reservatório. Por meio da ferramenta proposta, o utilizador seria capaz de analisar instantaneamente os dados previstos do reservatório ou da produção com menos custo e tempo. Os softwares envolvidos no desenvolvimento da ferramenta foram MATLAB, EXCEL e um software de modelagem comercial. Os procedimentos são apresentados e discutidos nos capítulos seguintes, incluindo geração de dados de treino, seleção de conjuntos de dados de treino, treino de modelos ANN diretos e inversos. Além disso, uma interface gráfica de usuário (GUI) é desenvolvida e montada para cada ANN, o que permite ao usuário visualizar os resultados em formatos numéricos e gráficos.