Banca de QUALIFICAÇÃO: IANYQUI FALCAO COSTA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: IANYQUI FALCAO COSTA
DATA : 21/01/2025
LOCAL: Pós-Graduação Engenharia Civil
TÍTULO:

PGA-ITML - um aprendizado de máquina baseado em física e geoestatística e teoria da informação para aumentar a escala de reservatórios heterogêneos

PALAVRAS-CHAVES:

Simulação estocástica de reservatório, DNN, PINN, ITML, mudança de escala, aprendizado de máquina, Geoestatística

PÁGINAS: 90
RESUMO:

Redes Neurais Profundas têm mostrado avanços significativos na solução de problemas de equações diferenciais parciais dependentes do tempo com coeficientes suaves, principalmente nos casos de altas dimensões e Big Data. Porém, a despeito disso, elas produzem resultados com acurácia pobre.  Análise de incertezas em simulações de reservatórios oferecem grandes dificuldades já que são problemas de baixa dimensão (pequeno espaço de fases) e possuem propriedades heterogêneas, além de coeficientes variáveis no tempo. Não há claras vantagens de redes neurais profundas sobre algoritmos tradicionais quando as propriedades acima coexistem. Elas falham na solução de reservatórios heterogêneos, tornando necessários homogeneizá-los por subdomínios antes de submetê-los aos PINNs. As heterogeneidades mudam com o tempo, e assim, sucessivas homogeneizações devem ser feitas ao longo do tempo. Neste trabalho propomos o uso de Teoria da Informação em Aprendizado de Máquinas que leva em conta a física e à geoestatística a priori, para resolver os problemas acima descritos, fazendo primeiro uma redução de escalas. Essa mudança de escalas obedece à Geoestatística e às físicas envolvidas, contrariamente aos PINNs que impõe a física a posteriori. A solução do modelo substituto pode ser feita por métodos diretos com a vantagem de alta confiabilidade que não existe em redes neurais em regime de Small Data. Uma reconstrução de imagens em super resolução usando aprendizado de máquinas convencionais é feita para redução de escala dos campos resultantes. Resultados que contemplam a variação dos coeficientes no tempo serão descritos em outra publicação futura.

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 2695448 - LEONARDO CORREIA DE OLIVEIRA - nullPresidente - 1413233 - LEONARDO JOSE DO NASCIMENTO GUIMARAES
Interno - 2250444 - RENATO DE SIQUEIRA MOTTA