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Title: Predição não-linear de curvas de produção de petróleo via redes neurais recursivas
Authors: Araújo Júnior, Aldayr Dantas de
Keywords: Predição;Redes neurais artificiais;Simulação;Prediction;Artificial neural networks;Numerical simulation.
Issue Date: 27-Jan-2010
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: ARAÚJO JÚNIOR, Aldayr Dantas de. Predição não-linear de curvas de produção de petróleo via redes neurais recursivas. 2010. 97 f. Dissertação (Mestrado em Pesquisa e Desenvolvimento em Ciência e Engenharia de Petróleo) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2010.
Portuguese Abstract: Uma das atividades essenciais na engenharia de petroleo e a estimativa de producao de oleo existente nas reservas petroliferas. O calculo dessas reservas e crucial para a determinação da viabilidade economica de sua explotacao. Atualmente, a industria do petroleo tem se deparado com problemas para analisar a producao enquanto facilidades operacionais disponibilizam um volume de informacoes que crescem exponencialmente. Tecnicas convencionais de modelagem de reservatorios como simulacao matematica e visualizacao estao bem desenvolvidas e disponiveis. A proposta deste trabalho e o uso de tecnicas inteligentes, como as redes neurais artificiais, para a predicao de producao de petroleo e comparar seus resultados com os obtidos pela simulacao numerica, metodo bastante utilizado na pratica para a realizacao de predicao do comportamento da producao de petroleo. As redes neurais artificiais serao usadas devido a sua capacidade de aprendizado, adaptacao e interpolacao
Abstract: One of the main activities in the petroleum engineering is to estimate the oil production in the existing oil reserves. The calculation of these reserves is crucial to determine the economical feasibility of your explotation. Currently, the petroleum industry is facing problems to analyze production due to the exponentially increasing amount of data provided by the production facilities. Conventional reservoir modeling techniques like numerical reservoir simulation and visualization were well developed and are available. This work proposes intelligent methods, like artificial neural networks, to predict the oil production and compare the results with the ones obtained by the numerical simulation, method quite a lot used in the practice to realization of the oil production prediction behavior. The artificial neural networks will be used due your learning, adaptation and interpolation capabilities
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/12909
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