Abordagem baseada em aprendizado de máquina para modelagem e controle preditivo de poços de petróleo com gas lift contínuo

Simões, Thiago Dopazo Rey

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/16733

Type:	Trabalho de conclusão de graduação
Title:	Abordagem baseada em aprendizado de máquina para modelagem e controle preditivo de poços de petróleo com gas lift contínuo
Author(s)/Inventor(s):	Simões, Thiago Dopazo Rey
Advisor:	Souza Júnior, Maurício Bezerra de
Co-advisor:	Soares, Felipo Doval Rojas
Abstract:	Comportamentos complexos e não lineares são comuns dentro da indústria química, sendo assim, a obtenção de modelos fidedignos pode muitas vezes ser impossibilitada ao se empregarem abordagens tradicionais de modelagem. Em função da ampla disponibilidade de dados cada vez mais presente nas operações industriais, estratégias utilizando redes neuronais são justificadas uma vez que além de sua não linearidade inerente, são consideradas funções aproximadoras universais e possuem boa capacidade de predição. Sob a ótica de modelagem e controle de processos, poços de petróleo com elevação artificial por injeção de gás configuram-se como um problema interessante pois apresentam características que dificultam sua identificação, são estas: inversão do sinal de ganho estático, comportamento de fase não mínima, resposta transitória lenta e instabilidades da malha. O presente trabalho empregou redes neuronais com atrasos temporais na identificação do comportamento do poço. Objetivou-se predizer a vazão de final de óleo a partir de diferentes conjuntos de dados como entrada. Posteriormente, as redes foram avaliadas e selecionadas de modo que os melhores resultados fossem utilizados em estudos preliminares como modelo interno de controladores preditivos. O comportamento do poço foi satisfatoriamente replicado pelas redes treinadas e os testes aos quais os controladores foram submetidos apresentaram boa capacidade de adequação a curva de referência (setpoint) e capacidade de estabilização da vazão de produção em zonas de golfadas.
Keywords:	Controle de Processos Redes Neuronais Modelagem Elevação de petróleo
Subject CNPq:	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICA
Production unit:	Escola de Química
Publisher:	Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date:	10-Mar-2022
Publisher country:	Brasil
Language:	por
Right access:	Acesso Aberto
Appears in Collections:	Engenharia Química

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