OTIMIZAÇÃO DA PRODUÇÃO DE UM CAMPO DE PETRÓLEO SUBMETIDO À INJEÇÃO DE ÁGUA USANDO O ALGORITMO Q-LEARNING
Sistema Inteligente. Aprendizado Por Reforço. Algoritmo Q-Learning. Otimização da Produção de Óleo.
Para o desenvolvimento de um campo de petróleo a solução operacional é bastante complexa, devido às altas quantidades de variáveis envolvidas no processo, tais como: espaçamento entre poços, números de poços, sistema de injeção de fluidos para a recuperação suplementar, entre outros. Com isso, tornar-se relevante um método de otimização que proporcione a avaliação de vários perfis de produção, para diferentes representações, de modo a estabelecer a alternativa ótima sob uma perspectiva econômica. Esse trabalho apresenta de um sistema inteligente de suporte à decisão que visa otimizar a busca de alternativas para o desenvolvimento de um campo de petróleo, submetido ao processo de injeção de água, implementado pelo algoritmo Q-Learning do método de aprendizado por reforço. Cada alternativa diz respeito a distância entre os poços injetor e produtor, bem como a vazão de água injetada em diferentes estágios de BSW (Basic Sediments and Water). A implementação do algoritmo consiste em encontrar a alternativa ótima (ou quase-ótima), em tempo hábil, que forneça o maior Valor Presente Líquido (VPL), obtido do custo de investimento inicial, o preço do óleo, produção de petróleo e custos de operação pagos durante o tempo de produção, ou seja, a condição operacional mais acessível em termos econômico.