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dc.contributor.authorRadich, Anderson da Silva
dc.date.accessioned2023-12-22T02:46:57Z-
dc.date.available2023-12-22T02:46:57Z-
dc.date.issued2018-08-31
dc.identifier.citationRadich, Anderson da Silva. Modelagem e controle fuzzy da densidade de fluidos de perfuração. 2018. [73 f.]. Dissertação( Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, [Seropédica-RJ] .por
dc.identifier.urihttps://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/13457-
dc.description.abstractOs fluidos de perfuração desempenham funções importantes na perfuração de poços de petróleo e o controle das propriedades físicas e químicas deve ser criteriosamente realizado durante o seu preparo. Nas operações de perfuração de poços o preparo de fluidos é realizado por meio da dosagem manual dos aditivos por operadores especializados e o controle das propriedades é realizado em laboratório. O objetivo desse trabalho foi propor um processo automatizado de preparo do fluido com monitoramento e controle online da densidade. Para estudar tal processo, desenvolveu-se uma unidade de preparação de fluidos composta por uma bomba helicoidal, tanques de mistura, sensores para monitorar a densidade do fluido, moega vibratória, uma bomba dosadora e um sensor de nível. Para monitorar e controlar a densidade do fluido durante o preparo, desenvolveu-se um sistema supervisores para aquisição, monitoramento e controle utilizando o software Labview®. Este sistema supervisório recebe os dados do processo em tempo real por meio de protocolos de comunicação com placas de aquisição da National Instruments e, utilizando o algoritmo de controle, aciona os equipamentos (bombas, agitador e moega vibratória) para manter a densidade do fluido no valor de referência. A estratégia de controle proposta neste trabalho foi baseada na lógica fuzzy e utilizou as regras de inferência do tipo Mamdani como base para o desenvolvimento de um controlador Fuzzy-PI. O controlador Fuzzy-PI foi comparado a um controlador clássico do tipo PI em problemas de controle do tipo regulador e servo. Os desempenhos dos controladores foram avaliados por meio da comparação entre os respectivos overshoots, tempos de subida, tempos de acomodação e os índices da Integral do Erro Absoluto (IAE) e da Integral do Erro Absoluto com Ponderação do Tempo (ITAE). Os resultados mostraram que, embora os critérios de avaliação utilizados não tenham fornecido uma resposta conclusiva, os aspectos operacionais e econômicos indicaram a superioridade do controlador Fuzzy-PIpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiropor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectAquisição de dados em tempo realpor
dc.subjectSistema supervisóriopor
dc.subjectControle nebulosopor
dc.subjectReal-time data acquisitioneng
dc.subjectSupervisory systemeng
dc.subjectFuzzy controleng
dc.titleModelagem e controle fuzzy da densidade de fluidos de perfuraçãopor
dc.title.alternativeFuzzy modeling and control of the density of drilling fluidseng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.abstractOtherThe drilling fluids play an important role in drilling of oil wells and the control of the physical and chemical properties must be carefully performed during its preparation. Currently, this process is accomplished with manual dosing of additives for specialized operators, and the control of the properties is carried out in laboratory analysis. The aim of this study was to propose an automated process of fluid preparation with online monitoring and control of the density by using a fuzzy logic-based control system. This process was conducted in a pilot plant for fluid preparation consisting of a helical rotor pump, two mixing tanks, sensors to monitor the density of the fluid, vibrating hopper, metering pump, and level sensor. To control the density of the fluid, a supervisory system for data acquisition and monitoring using the software Labview® was developed. This supervisory system receives real-time process data through communication protocols with acquisition boards by National Instruments and, using the control algorithm, triggers the process equipment (pumps, agitator and vibrating hopper) to keep the density of the fluid in the reference value. The control strategy proposed in this work was based on fuzzy logic and used the Mamdani-type inference rules as the basis for the development of a Fuzzy-PI controller. The Fuzzy-PI controller was compared to a classic type PI controller in disturbance-rejection and setpoint-tracking control problems. The performances of the controllers were evaluated by comparing their overshoots, rise times, settling times, and the integral error criteria IAE and ITAE. The results showed that, although the answers obtained from the evaluation criteria were not conclusive, economic and operational aspects indicated the superiority of Fuzzy-PI controllereng
dc.contributor.advisor1Meleiro, Luiz Augusto da Cruz
dc.contributor.advisor1ID81455941700por
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0883486364645272por
dc.contributor.advisor-co1Calçada, Luís Américo
dc.contributor.advisor-co1ID08290882882por
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5259178085279570por
dc.contributor.referee1Meleiro, Luiz Augusto da Cruz
dc.contributor.referee2Folly, Rossana Odette Mattos
dc.contributor.referee3Valdman, Andrea
dc.creator.ID09228201711por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3616318545200226por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Tecnologiapor
dc.publisher.initialsUFRRJpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Químicapor
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dc.subject.cnpqEngenharia Químicapor
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dc.originais.urihttps://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/4498
dc.originais.provenanceSubmitted by Celso Magalhaes (celsomagalhaes@ufrrj.br) on 2021-03-31T16:56:07Z No. of bitstreams: 1 2018 - Anderson da Silva Radich.pdf: 8208560 bytes, checksum: 051e92d24642682707ddfd42eb1a5b30 (MD5)eng
dc.originais.provenanceMade available in DSpace on 2021-03-31T16:56:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018 - Anderson da Silva Radich.pdf: 8208560 bytes, checksum: 051e92d24642682707ddfd42eb1a5b30 (MD5) Previous issue date: 2018-08-31eng
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