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O principal problema do uso de otimização com simulações em projetos de engenharia de petróleo se deve a extensiva demanda computacional requerida, devido principalmente à grande quantidade de simulações numéricas realizadas durante o processo. Neste trabalho é apresentada uma alternativa para superar tal dificuldade, utilizando-se funções substitutas - através da construção de modelos substitutos (metamodelos) - que são menos custosas de serem realizadas, no qual amenizam o esforço computacional gerado durante o processo de otimização existente para esta classe de aplicação. Desta maneira, torna-se viável a utilização de um algoritmo de otimização, sem a necessidade de executar o simulador numérico de uma forma intensiva. A simulação numérica permite a obtenção de uma previsão do comportamento do reservatório com base em um modelo numérico, previamente construído a partir de diversos parâmetros gerados durante a caracterização do campo de petróleo. Após a construção de um modelo numérico a sua validação com histórico de produção é feita através do ajuste de histórico onde o modelo de reservatório é corrigido para que os resultados obtidos pelo simulador reproduzam os resultados observados, sendo através desse processo gerado uma boa caracterização de reservatório de petróleo e consequentemente uma boa previsão de produção. Isto posto, este trabalho buscou desenvolver uma metodologia para automatizar o processo de ajuste de histórico de produção por um ajuste assistido, em simulação numérica de reservatório de petróleo, através da minimização matemática de uma função-objetivo utilizando-se de um método de otimização baseado na estratégia de Otimização Aproximada Sequencial (SAO). Para o desenvolvimento do sistema foram implementadas rotinas em OCTAVE, posteriormente integradas ao DAKOTA e ao simulador IMEX, permitindo o funcionamento da metodologia através da troca de dados entre esses programas. Como resultado desse trabalho obteve-se, através da simulação numérica de reservatória, dados para avaliar o processo de ajuste de histórico, utilizando-se de técnicas de otimização por aproximação sequencial, visando encontrar um modelo ajustado que será utilizado para realizar previsões futuras do reservatório, provendo subsídios para uma explotação mais confiável