SPE Brazil Tech Tuesday: “Estratégias de Regularização do Ganho de Kalman Aplicada ao Ajuste de Histórico”

Apresentação

A SPE Seção Brasil realizará em 09/08, às 18:30h, no canal da SPE Brasil no YouTube mais uma edição da SPE Brazil Tech Tuesday.

Nesta edição abordaremos o tema "Estratégias de Regularização do Ganho de Kalman Aplicada ao Ajuste de Histórico" por Johann Motta Lacerda (PETROBRAS)

Moderadores:
Alexandre Emerick (PETROBRAS)
Dirceu Bampi (PETROBRAS)

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Abstract:
Os métodos de assimilação de dados por conjuntos estão entre as técnicas mais aplicadas em ajuste de histórico, no entanto sofrem com erros de amostragem. A localização baseada em distância é a escolha padrão para mitigar os erros, porém não se aplica para parâmetros sem localização espacial. Essa tese propôs um método baseado em análise de sensibilidade para parâmetros não-locais. Também foi proposto um novo método de localização para estruturas genéricas que combina um modelo obtido por aprendizado de máquina. Os resultados mostraram melhorias na variabilidade dos modelos.

Minibio:
Johann Motta Lacerda
Graduado em Engenharia de Exploração e Produção de Petróleo, Mestrado em Engenharia de Reservatório e de Exploração, Doutorado em Engenharia de Reservatório e de Exploração (UENF) Trabalha na Petrobras desde 2006.