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Tipo do documento: Dissertação
Título: Identificação e controle em linha de processo de perfuração de poços de petróleo utilizando redes neuronais
Título(s) alternativo(s): -
Autor(es): Ribeiro, Vanessa de Jesus da Silva
Orientador(a): Domiciano, Márcia Peixoto Vega
Primeiro membro da banca: Domiciano, Márcia Peixoto Vega
Segundo membro da banca: Ossanai, Cláudia
Terceiro membro da banca: Souza, Marcio Nele de
Palavras-chave: rede neuronal;controle;perfuração de poços;Neural network;control;oil well drilling
Área(s) do CNPq: Engenharia Química
Idioma: por
Data do documento: 29-Ago-2018
Editor: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto de Tecnologia
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química
Citação: RIBEIRO, Vanessa de Jesus da Silva. Identificação e controle em linha de processo de perfuração de poços de petróleo utilizando redes neuronais. 2018. 136 f.. Dissertação( Mestrado em Engenharia Química) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica-RJ, 2018.
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
Abstract: A well that presents a good oil production rate is directly related to the drilling stage being the control of the pressure is the most important step. Thus the major objective of this work is the implementation of neural network-based controllers to regulate the annulus bottomhole pressure (BHP) during drilling, in the event of disturbances such as gas kick, circulation and pipe connection procedure. Such disturbances, in addition to causing pressure fluctuations that can damage the well, can lead to environmental, financial and human resource damage in the most extreme cases. In this study, the choke valve was used as the manipulated variable. For the purpose of identification and control in real time, a feedforward neuronal network was used with a layer of hidden neurons, presenting as input signals: annular pressure, choke pressure, water pump and mud frequency, choke opening , annular flow, time and set point, and a neuron in the output layer. Neural controllers are attractive because they have the ability to deal with nonlinear and inherently transient systems, as is the case with of oil well drilling process. Neuronal controllers were compared with classical PI controller (Ziegler Nichols (1942) and Cohen-Coon (1953)). It is noteworthy that simulation studies and experiments in drilling unit were carried out. The developed closed loop scheme showed to be eficient to regulate annulus bottomhole pressure
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/13423
Aparece nas coleções:Mestrado em Engenharia Química

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