Mitigação das interações entre surfactantes e gás em reservatórios de associado: Simulação aprendizagem automática

Este livro explora como a injeção de surfactantes pode melhorar a recuperação de petróleo em reservatórios de gás associado, onde a salinidade, a composição do gás, a adsorção dos surfactantes e a instabilidade química podem reduzir o desempenho da recuperação. Recorrendo à simulação de reservatórios e à aprendizagem automática, examina como diferentes níveis de salinidade afetam a produção de petróleo, o transporte dos surfactantes, a adsorção e a eficiência da varredura. O estudo demonstra que condições de salinidade baixa a moderada melhoram o desempenho do surfactante, enquanto a salinidade elevada provoca uma varredura deficiente, maior perda de surfactante e menor recuperação de petróleo. São também utilizados modelos de aprendizagem automática para prever o comportamento da produção, sendo que o método 'Random Forest' apresenta os melhores resultados. Em termos gerais, o livro apresenta uma abordagem prática para otimizar a injeção de surfactantes e apoiar melhores decisões de engenharia em reservatórios de petróleo maduros.