Modelagem e controle fuzzy da densidade de fluidos de perfuração

Abstract

Os 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-PI