Defesa de Tese de Doutorado: Redes Neurais Aplicadas à Modelagem Computacional de Reservatórios de Petróleo

Orientadores:

Gilson Antônio Giraldi - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Marcio Rentes Borges - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
Gilson Antônio Giraldi - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Fabio André Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
André da Motta Salles Barreto - GOOGLE
Flávia de Oliveira Lima Falcão - Centro de Pesquisas, Desenvolvimento e Inovação da Petrobras - CENPES
Helio José Corrêa Barbosa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Marcelo Bernardes Vieira - UFJF

Suplentes:
Antônio Tadeu Azevedo Gomes - Laboratório Nacional de Computação Cientí fica - LNCC
Jaime dos Santos Cardoso - Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto - FEUP

Resumo:

Modelos de alta resolução representando a heterogeneidade de reservatórios de petróleo raramente podem ser usados diretamente em simulações de reservatórios devido ao alto custo computacional envolvido. Para viabilizar essas simulações, procedimentos de upscaling (transferência de escalas) são utilizados para obtenção de modelos em escalas mais grosseiras e, consequentemente, mais baratos do ponto de vista computacional. Tradicionalmente, as técnicas de upscaling variam de abordagens analíticas a procedimentos numéricos sofisticados. No entanto, o método de transferência de escalas, usado para calcular as propriedades das rochas em escala grossa, deve capturar com precisão os efeitos da heterogeneidade na escala fina sobre os escoamentos. Recentemente, propomos uma metodologia que incorpora uma rede neural convolucional (CNN) para predizer a permeabilidade equivalente. A rede CNN foi projetada automaticamente usando um algoritmo genético (AG) desenvolvido nesta tese. Este método baseado em CNN obteve sucesso em relação à raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) e demanda computacional quando comparado com a técnica local, em cenários 2D e 3D [1]. Em seguida, realizamos um estudo comparativo entre os procedimentos numéricos de upscaling, tais como local, local estendido, local-global e aritmético, com o objetivo de selecionar a melhor técnica para melhor posicionar nosso trabalho no estado-da-arte atual. Em termos do erro relativo sobre a curva de produção, breakthrough (tempo de chegada da água ao poço de produção) e custo computacional, o método local teve o melhor desempenho. Com essa técnica, geramos conjuntos de treinamento e validação para selecionar as melhores arquiteturas de CNN via AG. Tais arquiteturas forneceram resultados que convergem para a solução de referência na malha fina. Para demonstrar a superioridade de nossa abordagem b aseada em CNN, comparamos com arquiteturas tradicionais, como VGGNet e ResNet adaptadas para o problema de upscaling. Desenvolvemos também um autoencoder baseado em CNN, projetado para computar a permeabilidade na escala grossa no espaço reduzido a partir do encoder cuja estrutura é gerada pelo AG. O autoencoder desenvolvido fornece uma abordagem alternativa para treinamento da CNN projetada pelo AG a qual, nos testes realizados, obteve resultados de upscaling melhores do que a mesma CNN treinada fora do autoencoder. A fim de melhorar a performance do AG foram incorporados operadores mais eficientes e testadas novas formas de gerar novos descendentes, além de incorporar uma metodologia de inicialização dos parâmetros internos das arquiteturas, computada a partir da distribuição de probabilidade dos pesos ajustados nas gerações anteriores, com o objetivo de projetar arquiteturas mais eficientes. Com a inicialização introduzida a partir da segunda geração, o AG apresentou desempenho s uperior que a proposta com uso de procedimentos tradicionais de inicialização. Fizemos trambém comparação entre o AG desenvolvido e o método de evolução diferencial apresentado em [2], obtendo resultados mais favoráveis com o AG proposto para a geração automática de CNNs. [1] Ramos, E.M. Borges, M.R. Giraldi, G.A.Schulze, B.R. et al.Prediction o fpermeability of porous media using optimized convolutional neural networks,Computational Geosciences, 2022 [2] Wang, B. et al. A hybrid differential evolution approach to designing deep convolutional neural networks for image classification, In: Australasian Conference on Artificial Intelligence, 2018.