Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Ribeiro, Vanessa de Jesus da Silva
 |
| Orientador(a): |
Domiciano, Márcia Peixoto Vega
|
| Banca de defesa: |
Domiciano, Márcia Peixoto Vega,
Ossanai, Cláudia,
Souza, Marcio Nele de |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química
|
| Departamento: |
Instituto de Tecnologia
|
| País: |
Brasil
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Palavras-chave em Inglês: |
|
| Área do conhecimento CNPq: |
|
| Link de acesso: |
https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/13423
|
Resumo: |
A garantia de um poço que apresente uma boa taxa de produção de óleo está diretamente relacionada com a etapa de perfuração do mesmo, sendo o controle da pressão anular de fundo ou bottomhole pressure (BHP) o ponto de interesse. Assim, este trabalho objetiva a implementação de controladores baseados em redes neuronais para regular a pressão anular de fundo, durante o processo de perfuração de poços de petróleo, frente a distúrbios como kick de gás, perda de circulação e o procedimento de conexão de tubos. Tais distúrbios, além de causar flutuações de pressão que podem danificar o poço, podem levar a danos ambientais, financeiros e de recursos humanos, nos casos mais extremos. Neste estudo, utilizou como variável manipulada o índice de abertura da válvula choke. Pra fins de identificação e controle em tempo real utilizou-se uma rede neuronal do tipo feedforward com uma camada de neurônios ocultos, apresentando como sinais de entrada: pressão anular, pressão no choke, frequência da bomba de água e de lama, abertura da choke, vazão do anular, tempo e set point, e um neurônio na camada de saída. Controladores neuronais são atrativos por apresentaremxi habilidade em lidar com sistema não lineares e inerentemente transientes, como é o caso do processo de perfuração de poços de petróleo. Os controladores neuronais foram comparados ao controlador clássico PI (Ziegler Nichols (1942) e Cohen-Coon (1953)). Além disso, foram realizados estudos de simulação e experimentos em unidade de perfuração. Os controladores desenvolvidos mostraram-se eficientes em controlar a pressão anular de fundo |
