Identificação e controle em linha de processo de perfuração de poços de petróleo utilizando redes neuronais

Abstract

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