Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
Dourado Júnior, Osmar de Araújo |
| Orientador(a): |
Dória Neto, Adrião Duarte |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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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 EM CIÊNCIA E ENGENHARIA DE PETRÓLEO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24675
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Resumo: |
O objetivo desta Tese é apresentar um Estimador de Estado para poços de Plunger Lift com base no algoritmo Extended Kalman Filter (EKF). O estimador de estado é uma operação conjunta da aplicação para o modelo dinâmico de Plunger Lift (PL) na abordagem de Espaço de Estados e algoritmo EKF. O modelo é constituído por um conjunto de equações diferenciais e algébricas (DAEs) discretas e modeladas na forma de equações no espaço de estados, levando em conta os sinais de medição na presença de ruído. O algoritmo EKF é aplicado ao modelo de espaço de estado, resultando num estimador de estado capaz de processar o sinal de medição, proporcionando assim estimativas das variáveis de estado, que neste problema são a velocidade da golfada e a pressão no topo do revestimento. A simulação computacional realizada com dados de um poço real é apresentada e os resultados mostraram que o estimador de estados proposto é capaz de fornecer predições para poços de petróleo operados por PL. |
