A SUPERPOSIÇÃO DE EFEITOS

Algumas anomalias podem se manifestar ao mesmo tempo em uma bomba, como, por exemplo, vazamento na válvula de pé e vazamento na válvula de passeio, em que, de acordo com a severidade, esta superposição pode gerar uma CDF com formato de bomba gasta. Esta é uma situação em que a superposição não favorece a identificação precisa do problema. Em outras situações a superposição pode ocorrer e, ainda assim, ser possível a identificação distinta das anomalias, como, por exemplo, batida na parte superior da bomba e vazamento da válvula de pé.

Figura 2.26: CDF de um SBM com Haste Partida Figura 2.25: CDF de um SBM com Bomba Gasta

0 Deslocamento Carga 0 Real Calculada Deslocamento Carga

Outras anomalias jamais ocorrerão concomitantemente, como haste partida e pancada na parte superior da bomba.

2.5 AUTOMAÇÃO DE UM SBM

Nos dias atuais, é comum encontrarmos campos de petróleo com sistemas de automação tipo SCADA para SBM.

A Figura 2.27 mostra os componentes básicos presentes na área do poço. Os valores de posição são obtidos através de um encoder incremental instalado no balancim da unidade. Outros sensores para determinar a posição também podem ser utilizados, tais como inclinômetros instalados no balancim e sensores de efeito

hall instalados na caixa de redução. O valor da carga na haste polida é normalmente

obtido a partir de uma célula de carga convencional.

Transmissores convertem os sinais dos elementos sensores em sinais padronizados (ex: de 4 a 20 mA) para a Unidade Terminal Remota (UTR), que normalmente é um Controlador Programável (CP) acoplado a um rádio-modem. Uma característica importante a ser levada em conta é o tempo de resposta do conversor analógico digital do controlador. O CP pode monitorar outras variáveis do sistema, como a corrente do motor elétrico, e realizar ainda algum intertravamento para proteção da UB ou do motor, ou mesmo alterar a frequência de rotação do motor da unidade.

Complementando o sistema, a Figura 2.28 mostra a Base de Rádio, que se comunica com as várias UTRs instaladas nas áreas dos poços, o Servidor SCADA, responsável pela leitura e organização dos dados, a Interface Homem Máquina (IHM), que mostra as informações à equipe de operação, um Historiador de Dados, possui um banco de dados otimizado para armazenar informações de processo, e, por último, um Servidor de Aplicações, que realiza o processamento dos dados em um nível mais alto, contendo, por exemplo, um sistema de diagnóstico.

2.6 O ESTADO DA ARTE NO USO DE CDF

Um artigo publicado por Gilbert (1936) descreve pela primeira vez a utilização de CDF no diagnóstico de SBM. O aparato utilizado era montado logo acima da bomba de subsuperfície, o que restringia a aplicação da técnica. Neste artigo o autor não apenas propõe o uso de técnicas quantitativas, mas também estabelece formas gráficas de cartas associadas a anomalias no sistema.

Utilizando medições da carga e deslocamento das coluna de hastes na superfície, Gibbs e Neely (1966) propõem a utilização de métodos analíticos para a obtenção da CDF. Com o auxílio de um computador para executar os cálculos, torna-se prático a análise do SBM, permitindo a detecção de vazamento na coluna

de produção, vazamento na bomba de fundo, falha no ancoramento da coluna, problemas relacionados à interferência de gás, fricção excessiva das hastes, estimativa da pressão de sucção da bomba e carga na caixa de redução da unidade de bombeio.

Saindo do paradigma de aquisição de dados para a elaboração de CDF através de equipamentos mecânicos, Eickmeier (1966, 1967) apresenta o dinamômetro Delta II, onde sensores eletrônicos constituídos por uma célula de carga e um potenciômetro são utilizados em conjunto com uma gravação analógica. Posteriormente à aquisição dos dados de superfície, é proposto o uso de computadores para o cálculo das condições de subsuperfície.

A utilização de um sistema de monitoramento contínuo em uma sala de controle é sugerida por L. Douglas Patton (1968), antecipando as funcionalidades de um sistema SCADA. Neste mesmo artigo são citados casos concretos onde o conhecimento das condições de subsuperfície conduz a um aumento na produção de poços de petróleo. É sugerida a utilização de medições de deslocamento do pistão máximo e efetivo, e da carga diferencial de fluido, feitas em uma CDF, para se fazer a classificação da carta.

Eickmeier (1973) volta a falar sobre o tema e sugere técnicas de otimização do SBM utilizando CDF. Por exemplo, um poço que apresente um padrão de pancada de fluido pode ter o CPM da sua UB reduzida para contornar o problema.

A utilização de um sistema SCADA associado a outro sistema especialista denominado EXPROD é descrita por Foley e Svinos (1987). Utilizava uma técnica de classificação estatística de padrões baseada na avaliação do grau de correspondência entre a carta a ser classificada e um gabarito. O sistema foi testado em cinco campos de produção de óleo, obtendo uma taxa de acertos de 90%. Os autores destacam que, nesta época, 85% dos mecanismos artificiais de elevação de petróleo nos Estados Unidos eram constituídos por SBM.

Dickinson e Jennings (1988) utilizam técnicas de reconhecimento de padrões de CDF através de métodos estatísticos (grid e descritores de Fourier) e sintáticos (atribuição de strings) que calculam uma função de custo entre as cartas a serem analisadas e gabaritos preestabelecidos. Poucos testes foram realizados com estas

metodologias, e o melhor desempenho ocorreu com a utilização do método de grid, que reconheceu cinco padrões em sete apresentados.

Derek, Jennings e Morgan (1988) apresentam um sistema especialista para diagnóstico de SBM que mapeia o conhecimento em árvores de tomada de decisão. O reconhecimento de padrões é realizado em comparação direta com gabaritos, que pode ser feita pelo próprio sistema ou pelo usuário através de uma interface gráfica.

Martinez et al. (1993) descrevem um sistema especialista para análise de SBM composto por dois módulos: um de análise, baseado em RNA, e outro para projeto. Para o módulo de análise foi proposta a utilização de uma RNA de 3 camadas, com 30 entradas, 21 saídas, 8 elementos na camada escondida, função de transferência sigmoide e treinamento utilizando algoritmo de retropropagação. A partir da carta de superfície, a carta de subsuperfície é calculada, digitalizada e normalizada. Para cada carta são coletados 100 pontos, e, através de transformação apropriada, é feita uma redução dimensional para 30 valores, que servirão de entrada para a RNA. Existe a possibilidade de uma mesma carta apresentar mais de uma anomalia. O pacote de treinamento utilizado possuía 140 cartas e o de validação, 50 cartas. Os acertos ficaram em 99% para o conjunto de treinamento e em 95% para o grupo de validação. O módulo de projeto utiliza a técnica de Algoritmos Genéticos na busca por soluções em um espaço multidimensional, com restrições para os diversos parâmetros e utilizando como guia a norma API RP 11L (Recommended Practice for Design Calculations for Sucker Rod Pumping Systems), com a utilização de RNA do tipo base radial para aproximar as funções requeridas para cálculo.

Lidenirio, Rocha e Morooka (1993) apresentam um sistema para identificar padrões de CDF que utilizam duas RNAs: a primeira, formada por cinco camadas, é utilizada para obter pontos especiais das cartas, que indicam uma mudança importante de direção na trajetória da carta; a segunda, formada por duas camadas, utiliza os dados da primeira rede para identificar um padrão. O sistema completo resultante, denominado SICAD, contém, além do módulo de reconhecimento de padrões, um módulo especialista. Este sistema foi implementado na PETROBRAS.

Abello, Houang e Russell (1993) propõem uma técnica de reconhecimento de padrões para CDF que analisa o curso ascendente separado do descendente, extraindo características da geometria das cartas e comparando-as com uma carta sem anomalias. A metodologia foi testada com padrões gerados artificialmente, obtendo uma taxa de acerto de 97,4%.

Corrêa (1995) disserta sobre o reconhecimento de padrões através de Redes Neurais Simbólicas (RNS). Em publicação subsequente, Corrêa (1998) apresenta o software CartaPad, que incorpora os conceitos de RNS e sugere sua incorporação em um sistema SCADA para gerenciamento de poços equipados com UB.

Corrêa, Lepikson e Bittencourt (2003) descrevem a implementação do SGPA, um sistema especialista baseado em RNS projetadas para identificar oito tipos de padrões de cartas e prover subsídios para tomada de decisões tanto no nível do CP quanto no nível de sistemas especialistas.

Schnitman et al. (2003) apresentam uma metodologia de classificação de cartas baseada em pontos relevantes, visando a associação das cartas a oito tipo de padrões, mas com uma simplicidade que permite a sua implementação em dispositivos computacionais de campo.

Em recente publicação, P. Xu, S. Xu e Yin (2007) descrevem a utilização de redes neurais competitivas auto-organizáveis para a classificação de padrões de cartas de poços de petróleo de campos chineses onde a utilização de SBM responde por 94% dos poços. Uma grande massa de dados é utilizada para treinar a rede no reconhecimento de cinco padrões diferentes, para os quais bons resultados são relatados.

Por último, Cianni (2009), em sua dissertação de mestrado, compara diversos arranjos para o reconhecimento de CDF, utilizando RNA tipo alimentação direta com múltiplas saídas, múltiplas RNA especialistas com uma única saída, redes Fuzzy ARTMAP e Mapas de Kohonen, também conhecidos como Self Organization Maps (SOM). Elege como melhor opção a utilização de RNA tipo alimentação direta com múltiplas saídas. A solução apresentada é limitada a apenas quatro classes: Normal, Pancada de Fluido, Interferência de Gás e Outra Classificação, chegando a obter taxas de acerto da ordem de 97,5%. O sistema apresentado é implementado como o

módulo de Identificação de Falhas em Sistemas de Bombeio Mecânico (IFBM) a partir de Cartas Dinamométricas de Fundo, do Sistema de Otimização e Análise Remota de Dados de Produção (SOLAR) utilizados na PETROBRAS.

Este trabalho busca a proposição de um sistema de classificação de cartas que, além de possuir uma taxa de acertos compatível com as metodologias citadas, possua um leque de padrões de classes mais abrangente.