Metamodelos convexos para a otimização de reservatórios

Resumo

Um metamodelo, ou modelo substituto, é um modelo simplificado de um modelo real de um sistema. Os metamodelos são particularmente importantes quando o modelo real é computacionalmente custoso, pois normalmente mapeiam um conjunto de entradas em saídas esperadas por meio de regressões, que são, em geral, computacionalmente rápidas para serem avaliadas. É possível considerar metamodelos locais, nos quais a validade dos resultados é garantida apenas na vizinhança de algum ponto, ou metamodelos globais, que definem uma relação válida em todos os valores de entrada viáveis. Em várias aplicações, muitos métodos de regressão têm sido usados para ajustar metamodelos globais, incluindo funções de base radial, processos gaussianos, krigagem estocástica e redes neurais. A otimização de metamodelos é usada para inferir decisões ótimas a partir de dados observacionais gerados por um simulador tipo black-box. Propomos aqui avaliar a qualidade dos principais metamodelos convexos em uso atualmente no grupo de pesquisa UNISIM. (AU)