@MASTERSTHESIS{ 2018:1320721134,
 	title = {Avalia??o de incertezas na modelagem de sedimenta??o de s?lidos adensantes via t?cnicas de Monte Carlo e abordagem Bayesiana},
 	year = {2018},
 	url = "https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/5412",
 	abstract = "A perfura??o de po?os ? uma das etapas da produ??o de ?leo e g?s. Durante o processo, fluido de perfura??o ? bombeado continuamente pela coluna de perfura??o com diversas finalidades, dentre elas o arrefecimento, lubrifica??o e extra??o de s?lidos gerados. Apesar de necess?rios, materiais presentes no fluido, como a barita, podem sedimentar durante o processo, causando um aumento na viscosidade do fluido, podendo danificar a estrutura do equipamento. Al?m disso, a barita tem a caracter?stica de formar um sedimento imperme?vel, o qual impede a mitiga??o do annular pressure build-up (APB). Dentro desse contexto, modelos matem?ticos t?m sido desenvolvidos para tentar prever o comportamento da sedimenta??o de material particulado. Dessa forma, o seguinte trabalho tem como foco a avalia??o das incertezas acerca dos valores dos par?metros na modelagem da sedimenta??o de s?lidos adensantes em fluidos de perfura??o, com ?nfase na influ?ncia da distribui??o de tamanho de part?cula. O modelo fenomenol?gico utilizado ? composto pelas equa??es da continuidade e do movimento para as fases s?lida e l?quida, e equa??es constitutivas para a descri??o da press?o nos s?lidos, permeabilidade e reologia do fluido. Os dados experimentais foram obtidos atrav?s da t?cnica de atenua??o de raios-gama.  A incerteza sobre os par?metros foi naturalmente incorporada utilizando-se a infer?ncia Bayesiana. Foram utilizados tr?s m?todos estat?sticos computacionais: Monte Carlo, Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) e Randomized Maximum Likelihood (RML). O m?todo de Monte Carlo foi utilizado para analisar de forma direta a incerteza dos par?metros na sa?da do modelo fenomenol?gico, gerando an?lises de sensibilidade dos par?metros do modelo e c?lculo de probabilidades de sedimenta??o. Observou-se que os par?metros relacionas a equa??o de press?o nos s?lidos n?o eram significativos para o modelo na regi?o de sedimento. Al?m disso, o m?todo foi utilizado na avalia??o da escolha de di?metros caracter?sticos na modelagem. Mostrou-se que diferentes di?metros caracter?sticos retirados da distribui??o granulom?trica dos s?lidos fornecem diferentes estima??es de par?metros, e consequentemente, de propriedades do sistema como a permeabilidade. Os demais s?o m?todos computacionais que permitem a implementa??o da infer?ncia Bayesiana, cuja principal caracter?stica ? a considera??o que um par?metro ? aleat?rio, e n?o uma quantidade fixa desconhecido. O m?todo MCMC foi utilizado para a avalia??o apenas da incerteza proveniente do di?metro da part?cula, a partir de um meta-modelo, derivado para viabilizar a implementa??o com um menor custo computacional. Os resultados obtidos forneceram curvas de concentra??o volum?trica de s?lidos com os respectivos intervalos de credibilidade, os quais descreviam bem os dados experimentais. O m?todo RML forneceu uma avalia??o das incertezas dos demais par?metros em conjunto com o di?metro da part?cula, por ser um m?todo aproximado de estima??o, portanto, mais simples. Os resultados obtidos mostraram um intervalo de credibilidade menor que o m?todo MCMC, ou seja, uma incerteza menor na sa?da do modelo. Os resultados mostram que a influ?ncia das incertezas n?o deve ser negligenciada, pois influenciam a estima??o param?trica do problema, podendo gerar previs?es err?neas das caracter?sticas do fen?meno em quest?o.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia Qu?mica},
 	note = {Instituto de Tecnologia}
}