A mean–variance objective for robust production optimization in uncertain geological scenarios

Capolei, Andrea; Suwartadi, Eka; Foss, Bjarne A.; Jørgensen, John Bagterp

doi:10.1016/j.petrol.2014.11.015

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“…(Capolei et al, 2015). However, for many reasons, that we will discuss in Section 4, none of these measure are satisfactory.…”

Section: Problem Formulationmentioning

confidence: 99%

“…Due to the complexity of real oil reservoirs and the accompanying measurement problem, we don't know the probability distribution of θ, thus, we have only incomplete informations about the uncertainty space Θ. For these reasons, the traditional way of modeling the uncertainty in oil production problems is to consider a finite set of possible scenarios for the parameters (Krokhmal et al, 2011;Van Essen et al, 2009;Capolei et al, 2013Capolei et al, , 2015. This means that we substitute Θ with the discretized space…”

Section: Problem Formulationmentioning

confidence: 99%

“…This approach was used in Capolei et al (2013Capolei et al ( , 2015. The idea is that the expected value of the parameters yields a good representation of the model.…”

Section: Certainty Equivalent Profitmentioning

confidence: 99%

“…in finance, we can interpret the profit volatility, measured by the standard deviation, as risk. Following this idea, Capolei et al (2015) introduce the mean-variance criterion for production optimization and suggest to use the Sharpe ratio as a systematic procedure to optimally trade-off risk and return. They interpret the standard deviation as a measure of risk.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Profit and Risk Measures in Oil Production Optimization∗∗This research project is financially supported by the Danish Research Council for Technology and Production Sciences. FTP Grant no. 274-06-0284 and the Center for Integrated Operations in the Petroleum Industry at NTNU.

2015

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In oil production optimization, we usually aim to maximize a deterministic scalar performance index such as the profit over the expected reservoir lifespan. However, when uncertainty in the parameters is considered, the profit results in a random variable that can assume a range of values depending on the value of the uncertain parameters. In this case, a problem reformulation is needed to properly define the optimization problem. In this paper we describe the concept of risk and we explore how to handle the risk by using appropriate risk measures. We provide a review on various risk measures reporting pro and cons for each of them. Finally, among the presented risk measures, we identify two of them as appropriate risk measures when minimizing the risk.

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“…(Capolei et al, 2015). However, for many reasons, that we will discuss in Section 4, none of these measure are satisfactory.…”

Section: Problem Formulationmentioning

confidence: 99%

Section: Problem Formulationmentioning

confidence: 99%

“…This approach was used in Capolei et al (2013Capolei et al ( , 2015. The idea is that the expected value of the parameters yields a good representation of the model.…”

Section: Certainty Equivalent Profitmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Profit and Risk Measures in Oil Production Optimization∗∗This research project is financially supported by the Danish Research Council for Technology and Production Sciences. FTP Grant no. 274-06-0284 and the Center for Integrated Operations in the Petroleum Industry at NTNU.

2015

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“…Filtragem e controle recursivos robustos aplicados em um pêndulo invertido (CAPOLEI et al, 2015). De acordo com Chang (2014), a hipótese de uma dinâmica incerta, obedece a uma série de fatores, tais como: modelos aproximados, erros de medida e distúrbios externos.…”

Section: Felix Mauricio Escalante Ortegaunclassified

Filtragem e controle recursivos robustos aplicados em um pêndulo invertido

Ortega¹

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Filtragem e controle recursivos robustos aplicados em um pêndulo invertido São Carlos 2016 Felix Mauricio Escalante OrtegaFiltragem e controle recursivos robustos aplicados em um pêndulo invertido AgradecimentosA Deus pela benção, pela saúde, pela oportunidade, pela fortaleza para seguir sempre em frente as adversidades e me possibilitou tornar este sonho realidade.À minha família, pelo apoio, pelo amor e pela compreensão da minha ausência corporal por tanto tempo.Ao meu orientador, Prof. Dr. Marco Henrique Terra, pela confiança, pela paciência, pela colaboração e pelas valiosas discussões durante o andamento da pesquisa.Ao Prof. Dr. Valdir Grassi Jr, pela disposição e atenção, tive a sorte de ter dois orientadores durante a realização do meu mestrado.Ao meu grande amigo e colega Andres Jutinico, meus sinceros agradecimentos por compartilhar seus conhecimentos comigo e contribuir muito neste trabalho.Ao Engenheiro Marlon Hernandez, pela amizade, confiança e ajuda na hora que decidi começar este caminho.Aos meus grandes amigos de mestrado, pela colaboração e ajuda desde minha chegada ao Brasil: Elmer Gamboa, João Benevides, Rayza Araujo, Mauricio Nakai, Jonathan Campo, Wlliam Leão, Elizandra Odorico, Nuno Bueno, Ana Rita Pereira, Felipe Sant'Ana e todos os membros do Laboratório de Sistemas Inteligentes (LASI).À Vera pelas milhares xícaras gostosas de café que tomei durante meu mestrado e por suas aulas diárias de português.Finalmente, agradeço à Fundação para o Incremento da Pesquisa e do Aperfeiçoamento Industrial (FIPAI) pela concessão de cinco meses de bolsa O estudo da estabilidade e desempenho em sistemas de controle é um tópico relevante na teoria de sistemas. Quando são assumidas incertezas no modelo da planta, existe uma maior dificuldade para garantir um nível de desempenho adequado do sistema dinâmico e a estabilidade pode ser comprometida. Neste trabalho são utilizados um regulador linear quadrático robusto e um filtro de Kalman robusto combinados em uma única formulação para tratar de sistemas dinâmicos incertos em tempo real. O caso de estudo selecionado é o pêndulo invertido. Seus principais desafios de controle encontrados na literatura: estabilização, seguimento e levantamento-captura, serão considerados. Os algoritmos utilizados são motivados pelo fato de que problemas estocásticos podem ser resolvidos por meio de argumentos determinísticos, baseados nos conceitos de função penalidade e míni-mos quadrados regularizados. Desta forma, é possível a obtenção do melhor desempenho em contrapartida à máxima influência de incerteza admissível. A análise de desempenho do controlador robusto é realizada por meio de ensaios práticos incluindo incertezas na planta, ruído nos sensores e distúrbios no sinal de controle do pêndulo. The study of stability and performance in control systems is a relevant topic in systems theory. When uncertainties are considered in the model of the plant, there is a greater difficulty in ensuring an appropriate performance level of the dynamic system, plus, the stability coul...

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Intuitionistic Fuzzy Approach Toward Evolutionary Robust Optimization of an Industrial Grinding Operation Under Uncertainty

Virivinti

Mitra

2018

Management and Industrial Engineering

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A mean–variance objective for robust production optimization in uncertain geological scenarios

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Profit and Risk Measures in Oil Production Optimization∗∗This research project is financially supported by the Danish Research Council for Technology and Production Sciences. FTP Grant no. 274-06-0284 and the Center for Integrated Operations in the Petroleum Industry at NTNU.

Profit and Risk Measures in Oil Production Optimization∗∗This research project is financially supported by the Danish Research Council for Technology and Production Sciences. FTP Grant no. 274-06-0284 and the Center for Integrated Operations in the Petroleum Industry at NTNU.

Filtragem e controle recursivos robustos aplicados em um pêndulo invertido

Intuitionistic Fuzzy Approach Toward Evolutionary Robust Optimization of an Industrial Grinding Operation Under Uncertainty

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