Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
FIGUEIREDO, Maurício de Melo Freire |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Mecânica
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| Departamento: |
IEM - Instituto de Engenharia Mecânica
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/348
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Resumo: |
Na indústria petrolífera, o escoamento a jusante do poço é composto de uma grande variedade de hidrocarbonetos e componentes não desejados como água, dióxido de carbono, sais, enxofre e areia. A necessidade de um medidor de vazão multifásico surge quando é necessário ou desejável medir a vazão a montante dos separadores. A técnica ultrassônica preenche muito dos requisitos para medição multifásica, principalmente por ser não intrusiva, não radioativa, robusta e relativamente barata. O inconveniente da técnica ultrassônica, como ocorre com outros medidores multifásicos, é a necessidade de calibração do sinal. Uma solução para esse problema pode ser o uso das redes neurais artificias (RNAs). Neste contexto, o presente trabalho estudou a técnica ultrassônica associada a RNAs para predição da fração volumétrica de gás (FVG). Para a realização das medições ultrassônicas, projetou-se um protótipo para operar sob condições comumente encontradas na indústria petrolífera. O protótipo foi então testado em laboratório utilizando uma montagem simplificada. Ademais, fez-se um estudo profundo do uso de números adimensionais, calculados a partir de variáveis medidas no cotidiano da indústria petrolífera, associados a RNAs para a previsão da FVG e do padrão de escoamento. Os resultados das RNAs baseadas em números adimensionais foram comparados com resultados de simulações numéricas unidimensionais utilizando o programa computacional OLGA distribuído pela companhia Schlumberger. |
