🚀 Redes Neurais Informadas pela Física (PINNs) na Engenharia de Petróleo e Poços!
A computação neural aplicada à subsuperfície evoluiu. O Volume 3 desta obra traz uma visão profunda sobre como integrar leis da física a modelos de deep learning para resolver desafios de engenharia de reservatórios e poços.
📘 Destaques do Volume 3:
• Física de Reservatórios & Termodinâmica: De Navier-Stokes a Darcy, equação de Peng-Robinson e escoamento multifásico com histerese.
• Modelagem de Poços & Escoamento Vertical: Gradientes de pressão e o Modelo de Dois Fluidos (Two-Fluid Model).
• Elevação Artificial & Poços Inteligentes: Otimização de Gas Lift, BCS, Bombeio Mecânico e acoplamento reservatório-poço com ICDs/ICVs.
• Tópicos Avançados & Frontier Tech: Geomecânica 3D, fraturamento hidráulico, operadores neurais (FNO, DeepONet, PINO), severe slugging em risers, acoplamento THMC e aplicação prática em dados reais do Pré-Sal brasileiro.
💡 Unindo conservação de massa, momento e energia à diferenciação automática (Autograd), a obra conecta teoria rigorosa, deduções analíticas e código em PyTorch.
| Número de páginas | 295 |
| Edição | 3 (2026) |
| Idioma | Português |
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