PGGEOFISICA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GEOFÍSICA (PGGEOFISICA) INSTITUTO DE GEOCIÊNCIAS Téléphone/Extension: Indisponible

Banca de DEFESA: JARBAS ALVES FERNANDES

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JARBAS ALVES FERNANDES
DATA : 15/07/2024
HORA: 14:00
LOCAL: Instituto de Geociências
TÍTULO:

Métodos de inversão usando inferência Bayesiana em modelos de reservatório em subsuperfície.


PALAVRAS-CHAVES:

Escoamento bifásico, MCMC, Levenberg-Marquardt, Volumes finitos multiescala, Expansão Karhunen-Loève, Meios poroelásticos.


PÁGINAS: 86
RESUMO:

Em muitas situações, a incerteza sobre as propriedades de um reservatório devido à falta de dados requer ferramentas de estudos que envolvam a análise de parâmetros por meio de variáveis ou funções aleatórias. Neste texto, foram empregados os métodos estocásticos em problemas inversos para meios porosos heterogêneos para obter os campos de porosidade e permeabilidade. Investiga-se sistematicamente duas situações diferentes: um modelo composto por equações acopladas de pressão e saturação combinado a Cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC) com o algoritmo de mínimo local chamado método de Levenberg-Marquardt (LM) para resolver um problema inverso nas equações de movimento de um sistema de fluxo de Darcy. Em outra abordagem, foi proposto o estudo de um modelo poroelástico com a formulação acoplada da equação de equilíbrio de forças e da equação de massa em variações espaciais, incluindo medidas do comportamento geomecânico, como deslocamento, tensões e deformações, para calibrar o modelo. Dentro de um algoritmo de acoplamento, técnicas inferências Bayesianas são incorporadas ao problema de poroelasticidade inversa, tratando porosidade, permeabilidade e módulo de Young como campos aleatórios estacionários obtidos pelo método de média móvel (MA). O algoritmo Random Walk (RW) foi utilizado para buscar os parâmetros geomecânicos com menor erro. Simulações numéricas relacionadas a problemas de injeção e retirada de fluidos foram realizadas para comparar o desempenho de cada metodologia. Algumas conclusões foram feitas através de observações sobre experimentos numéricos.


MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1150068 - AMIN BASSREI
Interno - 2583722 - JOELSON DA CONCEICAO BATISTA
Interno - 1755110 - JUAREZ DOS SANTOS AZEVEDO
Externo ao Programa - 2465298 - KLEYBER MOTA DA CUNHA - nullExterno à Instituição - SAULO POMPONET OLIVEIRA - UFPR
Notícia cadastrada em: 09/07/2024 09:48
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