Otimização de um controlador nebuloso aplicado a poços de petróleo equipados com bombeio centrífugo submerso

Texto

(1)Tese de Doutorado. Otimização de um Controlador Nebuloso Aplicado a Poços de Petróleo Equipados com Bombeio Centrífugo Submerso Flávio Gentil de Araújo Filho. Orientador Prof. Dr. André Laurindo Maitelli. Natal, RN junho de 2017.

(2) Universidade Federal do Rio Grande do Norte – UFRN Sistema de Bibliotecas – SISBI Catalogação da Publicação na Fonte - Biblioteca Central Zila Mamede Araújo Filho, Flávio Gentil de. Otimização de um controlador nebuloso aplicado a poços de petróleo equipados com bombeio centrífugo submerso / Flávio Gentil de Araújo Filho. - 2017. 125 f. : il. Tese (doutorado) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Ciência e Engenharia de Petróleo. Natal, RN, 2017. Orientador: Prof. Dr. André Laurindo Maitelli. 1. Sistemas inteligentes - Tese. 2. Elevação artificial - Tese. 3. Automação industrial - Tese. 4. Bombeio centrífugo submerso - Tese. I. Maitelli, Dr. André Laurindo. II. Título. RN/UF/BCZM 004.032.26. CDU.

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(4) Resumo Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um conjunto de métodos de sintonia de controladores nebulosos aplicados ao processo não linear de controle de vazão em um sistema de produção de petróleo com poços produtores equipados com bombeio centrífugo submerso. O controle eciente dos processos industriais estudados será atingido pela aplicação de técnicas de inteligência articial, sobretudo pelo fato de serem requeridos diferentes pontos de operação, bem como determinadas trajetórias de referência. A necessidade de obtenção do conhecimento especialista, em regras de inferência e funções de pertinência da lógica nebulosa do controlador empregado, é suprida pelo processo de aprendizagem da técnica do controle adaptativo neural por modelo inverso, no qual a estrutura do controlador e seus parâmetros são denidos automaticamente, utilizando-se para o treinamento os próprios dados da aplicação. O modelo neuro-fuzzy obtido é utilizado para gerar ações de controle em série com o processo, apresentando uma resposta dinâmica satisfatória. Da mesma forma, são empregadas técnicas baseadas em meta-heurísticas de otimização, a m de se encontrar a solução ótima ou sucientemente próxima da ótima para a sintonia do controlador nebuloso aplicado ao processo de produção de petróleo. Os algoritmos de otimização dos poliedros exíveis e do recozimento simulado foram utilizados com diferentes tipos de funções objetivo de minimização de erro do sistema, para seleção dos parâmetros de sintonia do controlador, de acordo com os critérios de desempenho pretendidos. Os resultados apresentados comparam as respostas obtidas do sistema para cada uma das técnicas empregadas, evidenciando o bom desempenho e a robustez das sintonias propostas. Palavras-chave: sistemas inteligentes, elevação articial, bombeio centrífugo submerso, automação industrial, otimização.. iv.

(5) Abstract The aim of this work is to present the development of a set of tuning methods of fuzzy controllers applied to the nonlinear process of oil wells production systems equipped with the electrical submersible pumping articial lifting method. The ecient control of the studied industrial plant process will be achieved by the application of articial intelligence techniques, mainly due to the fact that dierent set-points are required as certain reference trajectories. The need to obtain expert knowledge in inference and fuzzy logic membership functions rules is supplied by the technical learning process of neural adaptive control by inverse model, in which the controller structure and parameters are set automatically, using for training their own application data. The model neuro-fuzzy obtained is used to generate control actions in series with the process presenting a suitable dynamic response. Likewise, techniques based on optimization metaheuristics are employed in order to nd the optimum or suciently close to optimum solution for the tuning of the fuzzy controller applied to the petroleum production process. The optimization algorithms of the exible polyhedron and the simulated annealing were used with dierent types of objective functions for error system minimization and to select the parameters of the controller tuning according to the desired performance criteria. The presented results compare the answers obtained from the system for each one of the techniques employed, evidencing the good performance and the robustness of the proposed tunings Keywords: intelligent systems, articial lift, electrical submersible pumping, industrial automation, optimization.. v.

(6) Conteúdo Resumo. iv. Abstract. v. Sumário . . . . . . . Lista de Figuras . . . Lista de Tabelas . . Lista de abreviaturas Lista de sìmbolos . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . . . . .. . vi . viii . xi . xii . xiv. 1 Introdução. 1. 2 Estado da Arte. 6. 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3. Objetivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Motivação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Estrutura do trabalho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. Automação de Poços Produtores de Petróleo . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 Controle de Capacidade Aplicado às Bombas Industriais . . . . . . . . . . 10 Técnicas de Controle em Sistemas com BCS . . . . . . . . . . . . . . . . . 12. 3 Elevação Articial de Petróleo por Bombeio Centrífugo Submerso 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8. O Sistema de Produção de um Poço de Petróleo . . . . . . . . . . . Componentes do Sistema BCS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Curvas de Desempenho das Bombas BCS . . . . . . . . . . . . . . . Utilização de BCS em Condições Especiais e Ambientes Agressivos . 3.4.1 Lei das Anidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Aplicações de Variadores de Frequência no Acionamento de BCS . . Cálculo das Variáveis do Processo de Produção com BCS . . . . . . Monitoração de BCS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . O Simulador do Projeto Autopoc . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 4 Lógica Nebulosa, Sistemas Inteligentes e Técnicas de Otimização 4.1 4.2. 3 4 5. A Teoria dos Conjuntos Nebulosos . . . . . Controle Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 A Estrutura do Controlador Fuzzy 4.2.2 Interface de Fuzzicação . . . . . . 4.2.3 Base de Conhecimento . . . . . . . 4.2.4 Lógica de Tomada de Decisões . . . vi. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. . . . . . .. 16. 17 20 23 27 30 31 33 36 37. 42 43 45 46 46 48 49.

(7) vii. CONTEÚDO. 4.3 4.4. 4.5 4.6. 4.2.5 Interface de Defuzzicação . . . . . . . . . . . . Utilização de Lógica Nebulosa na Indústria do Petróleo Redes Neurais Articiais . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.1 O Modelo do Neurônio Articial . . . . . . . . . 4.4.2 A Função de Ativação . . . . . . . . . . . . . . 4.4.3 Redes Neurais com Múltiplas Camadas . . . . . 4.4.4 Algoritmo Backpropagation . . . . . . . . . . . Sistemas Híbridos Inteligentes . . . . . . . . . . . . . . 4.5.1 A arquitetura Neuro-Fuzzy ANFIS . . . . . . . 4.5.2 Controle Adaptativo Neuro-Fuzzy . . . . . . . . Técnicas de Otimização . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6.1 Métodos de Otimização Baseados em Gradiente 4.6.2 Método de Newton . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6.3 Métodos de Otimização sem Derivadas . . . . . 4.6.4 Meta-heurísticas . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6.5 O Método Simplex - Nelder e Mead . . . . . . . 4.6.6 O Método do Recozimento Simulado . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .. 49 50 51 52 53 54 55 57 59 60 63 66 67 68 70 72 75. 5 Resultados e Experimentos com Técnicas de Controle em Poços com BCS 80 5.1 5.2 5.3. 5.4 5.5. 5.6. Desenvolvimento do Modelo da Planta em Simulador . . . . . . . . . . . . Critérios de Desempenho de Controle como Funções Objetivo . . . . . . . Detalhes de Implementação dos Controladores . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.1 Processamento e Condicionamento do sinal . . . . . . . . . . . . . . 5.3.2 Implementação da Parte Derivativa do Controlador . . . . . . . . . 5.3.3 Implementação de Comutação Suave Entre os Modos de Operação . Resultados do Controlador neuro-fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Resultados dos Algoritmos de Otimização . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.1 Controlador Nebuloso Ajustado pelo Recozimento Simulado . . . . 5.5.2 Controlador Nebuloso Ajustado pelo Método dos Poliedros Flexíveis 5.5.3 Resultados Complementares das Técnicas de Otimização . . . . . . Conclusões do Capítulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 81 85 88 89 90 91 93 101 104 108 111 117. 6 Conclusões e Perspectivas para Trabalhos Futuros. 118. Bibliograa. 122. 6.1. Sugestões para Continuidade do Trabalho. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120.

(8) Lista de Figuras 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 3.12 3.13 3.14 3.15 3.16 3.17 3.18 3.19 3.20 3.21 3.22 3.23. Exemplo de um sistema de supervisão e aquisição de dados em campos de petróleo (WoodGroup, 2004). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Esquema de controle de vazão através do acionamento com variador de frequência. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Modicações nas vazões da bomba em função da rotação do motor elétrico. Desempenho do controlador ajustado pelo simulador (Barbosa, 2011). . . . Diagrama de blocos dos componentes de um sistema BCS com as variáveis associadas, adaptado de (Costa, 2012). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Esquema do sistema de produção do poço. . . . . . . . . . . . . . . . . . . Análise da capacidade de uxo do nó. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Perda de carga ao longo do uxo de petróleo entre o poço e o tanque de armazenagem. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Modelo de Vogel para a curva de IP. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Visão geral de uma instalação com o método BCS. Fonte: Vieira (2008). . Componentes do sistema de bombeio centrífugo submerso. Fonte: Almadi (2013). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Curvas características de uma bomba centrífuga envolvendo as variáveis head, vazão, eciência e potência. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Curvas de desempenho de uma bomba centrífuga submersa. . . . . . . . . Ponto de operação e de eciência da bomba aplicada em um dado sistema. Pers de escoamento multifásico em uma tubulação. Fonte: Shoham (2006). Correlação de Turpin para bombas centrífugas. Fonte: Thomas (2001). . . Bomba centrífuga operando a diferentes valores de viscosidade. Fonte: Vieira (2008). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Exemplo de curva para a bomba SN3600. Fonte: Takacs (2009). . . . . . . Diagrama de blocos dos componentes de um variador de frequência. . . . . Ilustração de painel de variador de frequência típico. Fonte: Inc (2010). . . Parâmetros do processo de escoamento de petróleo. . . . . . . . . . . . . . Área do espaço anular do poço de petróleo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . Sensor de fundo multivariável e painel de aquisição de dados. Fonte: Vandevier (2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . As vazões resultantes do simulador do PPGCEP. . . . . . . . . . . . . . . . Tela de conguração dos parâmetros mecânicos. . . . . . . . . . . . . . . . Tela de conguração dos parâmetros da bomba. . . . . . . . . . . . . . . . Tela de conguração das propriedades do uido. . . . . . . . . . . . . . . . Tela de conguração das funções de pertinência do controlador fuzzy. . . . viii. 8 11 12 13 14 18 19 20 21 22 23 24 26 26 27 29 30 31 32 33 34 35 36 38 38 39 39 40.

(9) LISTA DE FIGURAS. ix. 3.24 Tela do módulo de conguração da comunicação com outros dispositivos. . 40 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 4.10 4.11 4.12 4.13 4.14 4.15 4.16 4.17 4.18 4.19 4.20 4.21 4.22 4.23 4.24 4.25 4.26 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7. Sistema de ar condicionado, comparando-se o sistema clássico (crisp ) ao sistema nebuloso (fuzzy ). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Estrutura típica do controlador fuzzy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Função de pertinência do tipo triangular. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Função de pertinência do tipo trapezoidal. . . . . . . . . . . . . . . . . . . Função de pertinência do tipo gaussiana. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Composição e defuzzicação em um sistema com duas entradas, uma saída e duas regras Se-Então. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Exemplo de conjuntos fuzzy representando o preço do barril de petróleo. . Modelo do neurônio tipo Perceptron. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Ilustração da função sigmoide. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Ilustração da função tangente hiperbólica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . Exemplo de rede neural de três camadas (MLP). Fonte: Siddique (2013). . Princípio do método do gradiente descendente. . . . . . . . . . . . . . . . . Sistema especialista para procedimentos de partida em plantas de processos. Fonte: Campos (2005). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Arquitetura do sistema ANFIS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Sistema de controle realimentado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Diagrama de blocos de uma planta. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Diagrama de blocos da fase de aprendizagem. . . . . . . . . . . . . . . . . Diagrama de blocos da fase de aplicação. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Exemplo de função com mínimos locais e um mínimo global. . . . . . . . . Exemplo de superfície que representa uma função de duas variáveis (obtida de Mathworks). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Método da escalada (Hill Climbing ). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Solução gráca de um problema de otimização. . . . . . . . . . . . . . . . . Operações realizadas em um Simplex de Nelder e Mead de duas dimensões. Exemplo da evolução do método dos poliedros exíveis. . . . . . . . . . . . Ilustração do método do recozimento simulado. . . . . . . . . . . . . . . . Probabilidade de convergência dependente da temperatura. . . . . . . . . .. Diagrama de blocos do sistema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Exemplo de um modelo desenvolvido no Matlab. . . . . . . . . . . . . . . . Curva característica da bomba FC2700. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . O head e as pressões de sucção e descarga da bomba centrífuga no simulink. As vazões resultantes do modelo projetado no simulink . . . . . . . . . . . Curva de resposta do sistema a uma entrada degrau . . . . . . . . . . . . . Representação gráca dos dados de entrada e saída em relação ao ponto de operação. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.8 Diagrama de blocos de um esquema de comutação suave (bumpless ). . . . . 5.9 Comparação do sinal de controle u(t) entre a comutação suave e a comutação sem o recurso de bumpless. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.10 Sistema na fase de treinamento (geração dos vetores de dados). . . . . . . . 5.11 Grácos dos dados de treinamento (defasados de 12.000 segundos). . . . . 5.12 Curva do erro médio quadrático. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 44 46 47 47 48 50 51 52 53 54 55 57 58 59 61 62 62 62 63 66 69 71 75 76 77 79 81 82 84 84 85 87 90 92 92 94 95 96.

(10) x. LISTA DE FIGURAS. 5.13 5.14 5.15 5.16 5.17 5.18 5.19 5.20 5.21 5.22 5.23 5.24 5.25 5.26 5.27 5.28 5.29 5.30 5.31 5.32 5.33 5.34 5.35 5.36 5.37 5.38. Diagrama de blocos do sistema na fase de implementação do controle. . . . 97 Resposta do sinal controlador ao seguir o sinal de referência. . . . . . . . . 98 Incremento no valor da vazão na trajetória de referência. . . . . . . . . . . 99 Forma das funções de pertinência antes dos treinamento. . . . . . . . . . . 100 Forma das funções de pertinência após realizado o treinamento. . . . . . . 100 Estrutura dos algoritmos de otimização utilizados, adaptado de (Diwekar, 2008). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 Integração entre o modelo do simulador e a função de otimização. . . . . . 102 Diagrama de blocos mostrando a integração entre a função objetivo, a meta-heurística empregada e o sistema de controle. . . . . . . . . . . . . . 103 Diagrama de blocos do sistema implementado com meta-heurísticas. . . . . 103 Funções de pertinência para o controlador fuzzy. . . . . . . . . . . . . . . . 104 Diagrama de blocos do modelo simulado com técnicas de otimização. . . . 104 Diagrama de blocos do sistema modicado com a comutação suave. . . . . 105 Resposta do sistema com a otimização SA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 Detalhe da resposta do sistema ao método SA. . . . . . . . . . . . . . . . . 106 Valores para a função objetivo a cada iteração para o método do recozimento simulado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 Resposta do sistema com a otimização NM. . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 Resposta detalhada do sistema com NM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 Valores para a função objetivo a cada iteração para o método dos poliedros exíveis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 Funções de pertinência para o atributo de entrada erro de vazão após otimização. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 Funções de pertinência para o atributo de entrada derivada do erro de vazão após otimização. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 Funções de pertinência para o atributo de saída frequência após otimização. 112 Grácos da vazão da bomba e da frequência de acionamento com os ajustes das MFs. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 Curva da bomba apresentado região de instabilidade (presença de gás livre).115 Pressão de sucção na faixa de 20kgf /cm2 com alta de vazão de gás. . . . . 115 Sinal de vazão e submergência do sistema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 Sinal de controle de frequência e o erro de vazão (após o controle em modo automático). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116.

(11) Lista de Tabelas 3.1 3.2. Coecientes de head versus vazão para alguns modelos de bombas comerciais. 25 Monitoração de variáveis do sistema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37. 4.1. Relações entre os processos físicos e de otimização. . . . . . . . . . . . . . . 77. 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8. Parâmetros mecânicos da instalação (estudo de caso 1). . . . . . . . Parâmetros do reservatório e dos testes de produção (estudo de caso Modelos discretos para os índices de desempenho baseados no erro. Regras de inferência nebulosa na forma tabular. . . . . . . . . . . . Ganhos resultantes da otimização do recozimento simulado. . . . . . Ganhos resultantes da otimização por poliedros exíveis. . . . . . . Parâmetros mecânicos da instalação (estudo de caso 2). . . . . . . . Parâmetros do reservatório e dos testes de produção (estudo de caso. xi. . . 1). . . . . . . . . . . 2).. . . . . . . . .. . . . . . . . .. 83 83 86 93 107 110 114 114.

(12) Lista de abreviaturas API. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System American Petroleum Institute. BCS. Bombeio Centrífugo Submerso. BEP. Best Eciency Point. ESC. Estação de Supervisão e Controle. FIC. IAE. Flow Indicator and Controller Fuzzy Inference System Flow Indicator and Transmitter Frequency Shift Keying Integral of Absolute Magnitude of the Error. IHM. Interface Homem Máquina. IP. Índice de Produtividade. IPR. PAC. Inow Performance Relationship Integral of the Square of the Error Integral of Time Multiplied by Absolute of the Error Programmable Automation Controller. PID. Proporcional Integrativo Derivativo. PV. Process Variable. RNA. Rede Neural Articial. RGO. Razão Gás óleo. SCADA. Supervisory Control and Data Acquisition setpoint Society of Petroleum Engineers Transmission Control Protocol Total Dynamic Head Variable Speed Driver. ANFIS. FIS FIT FSK. ISE ITAE. SP SPE TCP TDH VSD. xii.

(13) xiii ZOH. Zero-Order Holder.

(14) Lista de símbolos Aanular. Área da seção transversal do espaço anular (m2 ). Bg. Fator volume de formação do gás (m3 /m3 ). CH. Fator de correção do. cn. Coeciente da curva característica da bomba centrífuga. Cq. Fator de correção da vazão da bomba devido à viscosidade. Cη. Fator de correção do rendimento da bomba devido à viscosidade. direv. Diâmetro interno (m2 ). debomba. Diãmetro externo (m2 ). e. Erro da variável de processo em relação a um sinal de referência. f. Frequência (Hz). f (x). Função objetivo em um problema de otimização. H. Altura manométrica ou. HBEP. Altura manométrica na melhor condição operacional (m). k. Valor da k-ésima amostra de um sinal em um sistema discreto no tempo. N. Rotação da bomba (rpm). Nd. Nível dinâmico inicial do poço (m). p. Pressão (kgf /cm2 ). pcab. Pressão na cabeça do poço (kgf /cm2 ). pdes. Pressão de descarga da bomba centrífuga (kgf /cm2 ). pno. Pressão do nó do sistema de produção (kgf /cm2 ). pres. Pressão do reservatório (kgf /cm2 ). psuc. Pressão de sucção da bomba centrífuga (kgf /cm2 ). pwf. Pressão de uxo no fundo do poço (kgf /cm2 ). Pot. Potência absorvida pela bomba (HP ). P rofc. Profundidade do canhoneado (m). P rofp. Profundidade da bomba (m). head da bomba devido à viscosidade. head (m). xiv.

(15) xv Q. Vazão volumétrica da bomba centrífuga (m3 /d). Qanular. Vazão volumétrica no espaço anular do poço (m3 /d). QBEP. Vazão volumétrica da bomba na melhor condição operacional (m3 /d). qg. Vazão volumétrica de gás, em condições. ql. Vazão volumétrica de líquido (m3 /d). qo. Vazão volumétrica de óleo, medida em condições base (m3 /d). qres. Vazão volumétrica do reservatório (m3 /d). qrmax. Vazão volumétrica máxima do reservatório (m3 /d). Rs. Razão de solubilidade do gás no óleo (m3 /m3 ). Submc. Submergência do canhoneado (m). Submp. Submergência da bomba (m). T. Período de amostragem em um sistema discreto no tempo, temepratura no recozimento simulado. U. Universo de discurso de um sistema nebuloso. α, β. Coeciente utilizado nas funções de pertinência e técnicas de otimização. ∆p. Variação de pressão (kgf /cm2 ) ou variação da energia no recozimento simulado. xj. Valor do j-ésimo elemento de um conjunto nebuloso. γ. Peso especíco do uido. η. Eciência da bomba (%). ηsn. Eciência de separação natural de gás. µF. Grau de pertinência em um conjunto F. ∇. Operador gradiente de uma função. ρ. Massa especíca do uido (kg/m3 ). σ. Desvio padrão. τ. Índice de Turpin (adimensional). ω. Peso sináptico de um neurônio articial. Ω. Região viável para a solução de um problema de otimização. in situ (m3 /d).

(16) Agradecimentos Aos meus lhos Miguel e Pedro, pela alegria trazida em todos os momentos em que convivemos e pela compreensão nos momentos de ausência. À minha esposa Rafaelli por ser a minha companheira de tantas jornadas e por partilhar o interesse na vida acadêmica. Aos meus pais Flávio e Geruza, e irmãos Renata e Felipe, pelo acompanhamento e incentivo. Ao professor André Maitelli por todos os ensinamentos, a dedicação e o investimento despendidos ao longo de todo o trabalho de doutorado. Aos engenheiros Rutácio Costa e Benno Assman, e aos professores Oscar Gabriel e Fábio Meneghetti pela atenção disponibilizada para a revisão da tese e participação na banca de defesa de doutorado. Aos colegas do laboratório de Automação no Petróleo, pela colaboração e troca de experiências realizadas ao longo de todo o trabalho. Aos colegas de Petrobras que acreditaram no potencial da proposta trazida para a realização do trabalho e pelas sugestões de melhoria que acrescentaram. A Deus, por permitir tantas realizações em minha vida e por ter me abençoado com saúde, disposição e paz.. xvi.

(17) Capítulo 1 Introdução A produção de petróleo tem fundamental importância para o cenário econômico mundial, tendo-se em vista ser o setor responsável por grande parte da produção de energia e da atividade industrial no mundo inteiro, tornando a busca pela maximização dos volumes produzidos em um desao constante, juntamente com a pesquisa e o desenvolvimento de soluções de baixos custos de implantação e de manutenção dos sistemas produtores de petróleo. De tal maneira que, o aumento do consumo mundial do produto força a indústria a encontrar meios mais ecientes de exploração e produção do produto. Na exploração de petróleo, quando a pressão do reservatório é sucientemente elevada, os uidos nele contidos alcançam livremente a superfície, dizendo-se que são produzidos por elevação natural. Os poços que produzem desta forma são denominados de poços surgentes (Thomas, 2001). Quando a pressão do reservatório é relativamente baixa, os uidos não alcançam a superfície, ou a alcançam, porém em uma vazão considerada inviável economicamente, daí existir a necessidade da utilização de meios articiais para elevá-los e assim obter vazões econômicas nessa produção. Isso pode ocorrer no nal da vida produtiva por surgência, ou quando a vazão do poço está muito abaixo do que poderia produzir, necessitando de uma suplementação da energia natural através de elevação articial. Utilizando equipamentos especícos reduz-se a pressão de escoamento no fundo do poço, com o consequente aumento do diferencial de pressão sobre o reservatório, resultando em um aumento de vazão para quantidades que mantêm o interesse comercial nas instalações de produção. Todo o processo de elevação e escoamento dos uidos, desde o reservatório até as facilidades de produção de uma instalação petrolífera, é dividido em etapas (Takacs, 2009), que são normalmente denidas como: recuperação, na qual ocorre o uxo do reservatório até o fundo do poço; elevação, que se refere ao uxo dos uidos no fundo do poço até a superfície; e escoamento, em que ocorre o uxo da cabeça (topo) do poço até os separadores do processamento primário de petróleo. A manutenção da produção de uidos em tais condições deixa claro o elevado custo envolvido na operação pela utilização de força motriz associada ao consumo de energia elétrica, de gás ou da combinação dos dois insumos. Desse modo, a escolha do método de elevação articial tem grande inuência sobre o sucesso do sistema de produção. Os principais métodos de elevação articial de petróleo utilizam alguma forma de bombeio, injeção de gás contínua ou intermitente ou combinações destas técnicas. Dentre os métodos, pode-se mencionar: bombeio mecânico, bombeio por cavidades progressivas, 1.

(18) 2. CAPÍTULO 1.. INTRODUÇÃO. bombeio centrífugo submerso, injeção contínua de gás e injeção intermitente de gás. O método de elevação articial por bombeio centrífugo submerso é aquele que emprega uma bomba instalada na subsuperfície, no qual a energia elétrica é transmitida ao fundo do poço através de um cabo elétrico. Ao chegar à região em que a bomba está localizada, a energia elétrica é convertida em energia mecânica por meio de um motor de subsuperfície que está diretamente conectado à bomba centrífuga, esta transmite energia ao uido sob forma de pressão, elevando-o até a superfície, onde estão localizadas as tubulações e facilidades de produção (Vieira, 2008). A seleção do método de elevação articial apropriado para um determinado poço de petróleo, com o objetivo de se obter um longo período de produção em condições rentáveis, é fundamental, uma vez que uma escolha inadequada implicará em baixa produtividade, comparada com o potencial do poço e considerando-se os custos com as energias suplementares entregues à estrutura produtora (Thomas, 2001). O esforço do projetista para a escolha do melhor método considera variáveis, tais como a geometria do poço, localização do campo de petróleo (terra ou mar), características do uido produzido, teor de areia da formação, pressões do reservatório etc. Além de se vericar a disponibilidade dos insumos necessários para a implementação do método, como, por exemplo a geração ou a transmissão de energia elétrica ou a compressão de gás para injeção. Um dos maiores desaos na implementação de controladores automáticos em processos industriais refere-se à sintonia dos parâmetros do controlador, considerando-se que a sua atuação ocorre na presença de não linearidades das plantas, capazes de fazer com que o controle opere de forma ineciente (Simoes, 2007). A teoria do controle clássico é capaz de lidar adequadamente com sistemas lineares, como também com sistemas não lineares, neste último caso respeitando-se determinadas limitações, de modo que o sistema trabalhe nas proximidades de pontos de operação. O controlador tem como objetivo manter uma ou mais variáveis de interesse no valor especicado, rejeitando possíveis perturbações externas e realizando os ajustes necessários, e o custo de utilizá-lo em malha fechada é exatamente a necessidade de ajustá-lo adequadamente. O controlador mais utilizado é o proporcional-integral-derivativo (conhecido pela sigla PID), bastante popular dada a sua simplicidade e aplicabilidade em diversos sistemas, seu algoritmo faz uso de uma teoria bastante difundida e explorada. E, no caso de processos que contêm não linearidades, o uso de tal controlador se baseia na consideração de que, em torno do ponto típico de operação, o sistema se comporta de maneira aproximadamente linear. Entretanto, por possuir uma estrutura linear, normalmente existe uma necessidade periódica de se reajustar a sintonia do controlador. Em aplicações práticas, as plantas são não lineares apresentando características como variações de parâmetros, atrasos de transporte e perturbações diversas, havendo a necessidade de que os controladores sejam igualmente não lineares para uma atuação eciente sobre as mesmas. Contudo, uma das diculdades da utilização de técnicas de controle não linear é que não existe uma teoria geral de controle não linear, normalmente, são consideradas diferentes classes de processos e experimentadas diversas ferramentas matemáticas. Nas modernas instalações industriais, em processos fortemente não lineares, os requisitos de projeto podem não ser satisfeitos, quando são utilizados métodos de controle convencional baseados em modelos lineares do processo. Sendo assim, diversas técnicas de controle moderno vêm sendo desenvolvidas com o objetivo de melhorar o desempenho.

(19) 1.1.. OBJETIVO. 3. dos controladores. A metodologia de projeto de controladores fuzzy ou nebulosos tem se mostrado uma alternativa viável especialmente utilizada, nos casos em que não existem modelos matemáticos capazes de descrever precisamente o processo estudado (Costa, 2012). Estas técnicas fornecem uma estrutura poderosa para manipular informações aproximadas, sendo capazes de lidar com as aplicações reais no campo da indústria. As leis de controle nebuloso são denidas em uma base de regras processada com um formalismo matemático. Cabe ao engenheiro de controle a tarefa de selecionar o número de conjuntos nebulosos, as funções de pertinência, os fatores de escala e a denição do universo de discurso, caso não disponha de alguma técnica que realize a extração do conhecimento acerca do processo. As redes neurais, por sua vez, treinadas com um conjunto de dados que contém o comportamento desejado do sistema, podem extrair tais regras e funcionar em conjunto com o controlador fuzzy, sendo assim, a combinação dessas duas tecnologias pode conter uma resposta sucientemente adequada aos problemas de diversos sistemas de controle. No ramo petrolífero, mais especicamente na engenharia de reservatórios, existe uma grande complexidade em se gerar modelos exatos, quer seja pela impossibilidade de se conhecer todos os parâmetros físicos a respeito do reservatório, quer seja por não se dispor de equações matemáticas sucientemente adequadas para descrever o comportamento dos sistemas de produção, o que faz com que a incerteza na fase inicial de desenvolvimento do campo de petróleo seja signicativamente alta (Moreira, 2003). Em grande parte dos casos, o modelo inicial de simulação do reservatório precisa ser revisado, uma vez que os dados de produção observados no campo divergem daqueles utilizados na modelagem do simulador, necessitando-se de ajustes para aproximar a curva de produção prevista da curva observada.. 1.1 Objetivo Os objetivos do presente trabalho são o desenvolvimento de estratégias de controle para poços produtores de petróleo equipados com o método de elevação tipo bombeio centrífugo submerso (BCS) para se atingir o máximo da vida útil do sistema ao menor custo operacional, elevando-se os índices de eciência com a utilização das técnicas de inteligência articial e que possam ser implementadas nos conjuntos de BCS padronizados que têm sido utilizados nas instalações de campos petrolíferos. Em termos especícos, serão utilizadas técnicas de inteligência articial e de otimização de sistemas não lineares, com o objetivo de se realizar o ajuste de controladores de processo baseados em lógica nebulosa, tornando-os capazes de fazer com que o sistema controlado possa atingir os pontos de melhor eciência operacional do sistema de elevação articial de produção de petróleo em poços automatizados. Primeiramente, são exploradas técnicas de aprendizagem de conhecimento por meio de arquiteturas neuro-fuzzy, cujos dados da fase de treinamento serão obtidos do próprio processo que se deseja controlar, com simulações do comportamento dinâmico do sistema. Em seguida, são abordadas técnicas de resolução de problemas de otimização com técnicas meta-heurísticas, que visam reproduzir comportamentos de sistemas encontrados na natureza, para encontrar soluções que minimizem funções de custo diretamente associadas ao bom desempenho do sistema controlado, do mesmo modo, possibilitando ao sistema de.

(20) 4. CAPÍTULO 1.. INTRODUÇÃO. elevação articial operar nas com suas variáveis de processo dentro das melhores regiões possíveis. Para todas as metodologias abordadas, serão realizadas simulações e análises comparativas entre os resultados obtidos com o uso de controladores sintonizados por técnicas inteligentes e os resultados obtidos através de técnicas de sintonia convencionais, com base em um conhecimento prévio do sistema, em função de critérios no domínio do tempo, índice de desempenho, robustez e eliminação de distúrbios nas malhas.. 1.2 Motivação Historicamente, a evolução e o desenvolvimento da indústria sempre foram suportados por sistemas de controle automático, sendo substitutos da ação do ser humano para a execução das mais diversas tarefas. Particularmente, há uma grande tendência na incorporação do gerenciamento digital de campos de petróleo, caracterizando-se como uma das principais correntes na indústria atual. A evolução da tecnologia da informação proporciona aos setores operacionais de produção novas ferramentas e oportunidades, auxiliando os engenheiros de petróleo no horizonte de se obter maximização da recuperação do óleo com a otimização dos custos operacionais. Os dados em tempo real podem incrementar o valor dos ativos, se puderem ser associados a informações que possam ser analisadas de maneira eciente. O controle local é uma dos mais poderosos recursos de uma unidade automatizada. O controlador é capaz de prover ininterruptamente controle e otimização, podendo operar em modo stand-alone e interagir com os periféricos do poço. O gerenciamento de poços de petróleo acionados por BCS deve levar em conta uma série de questões associadas aos parâmetros, tais como tempo de vida útil, perdas de produção por falhas e desligamento dos poços. Nesse contexto, as técnicas de monitoramento de poços equipados com BCS, tipicamente empregadas na indústria do petróleo, apresentam-se bastante obsoletas, uma vez que toda a informação obtida é baseada na leitura e interpretação de cartas amperimétricas para identicar situações adversas (presença de gás, sobrecorrente, sucessivas partidas do sistema etc), em vez de se utilizar sensores e instrumentos capazes de medir as principais variáveis de processo (Williams, 2000). A situação descrita é explicada pela facilidade em se obter a leitura das correntes elétricas, a partir de instrumentos instalados no painel de acionamento do motor elétrico que compõe o BCS. Surgem a necessidade e o interesse em se adicionar ao conjunto de equipamentos do BCS, os instrumentos que realizam a medição direta das variáveis de processo, e com controladores adaptativos, que buscam determinar os parâmetros a partir da identicação das características dos sistemas que se deseja controlar. Dentre as alternativas existentes estão os controladores nebulosos, neurais e neuro-fuzzy, além de outras técnicas avançadas. Até a década dos anos 1990, as práticas de operações em campos de petróleo seguiam um caráter conservativo, procurando-se manter a produção continuamente e sem intervenções, mesmo que de forma ineciente (Vandevier, 2010). Tal condição é justicada pelo valor associado ao petróleo, em que perdas de produtividade ocasionadas por uma parada de produção são indesejadas. A operação pode inclusive apresentar complicações, nas quais as principais variáveis do sistema podem atingir valores fora dos patamares denidos pela operação, a ponto de serem acionados os sistemas de segurança automa-.

(21) 1.3.. ESTRUTURA DO TRABALHO. 5. tizados de intertravamentos das instalações, cuja atuação pode desencadear uma parada de emergência de um poço ou de um conjunto de poços. Nesse sentido, a indústria está passando por signicativas mudanças. A direção geral do desenvolvimento inovador no segmento é a transformação dos campos e sistemas de processamento de petróleo e gás em um novo modo de operação e controle em tempo real (Souza, 2005), no qual os objetivos são: a integração dos ciclos tecnológicos e de informação, a redução dos custos operacionais e dos custos de capital decorrentes das operações em tempo real, o reforço da eciência operacional, para atingir as taxas de recuperação até ao nal do período de desenvolvimento dos campos petrolíferos e gás natural.. 1.3 Estrutura do trabalho O trabalho está estruturado em seis capítulos. No capítulo introdutório, são apresentadas as informações primordiais que compõem a proposta do trabalho. No Capítulo 2, são mostradas as informações relevantes a respeito dos trabalhos já desenvolvidos sobre o tema da automação na elevação articial de petróleo, no programa de pós-graduação do PPGCEP, com ênfase no simulador de funcionamento de um poço operando com variadores de frequência, descrito o processo no qual será implementado o controlador, com todos os elementos que inuenciam o comportamento dinâmico do sistema. O Capítulo 3 trata da descrição do sistema de produção de petróleo, ambiente no qual será inserido o controlador inteligente, considerando-se a produção com um sistema de elevação articial. O Capítulo 4 aborda os conceitos dos sistemas inteligentes, lógica nebulosa, redes neurais e o procedimento de aprendizado neuro-fuzzy, além das técnicas de otimização baseadas em conhecimentos heurísticos e meta-heurísticos, como os métodos dos poliedros exíveis e recozimento simulado. Enquanto que o Capítulo 5 apresenta os experimentos realizados nesse trabalho, bem como os resultados obtidos com o simulador computacional desenvolvido para representar o poço de petróleo e testar os algoritmos de controle projetados. O Capítulo 6 contém as conclusões nais e perspectivas para continuidade do trabalho..

(22) Capítulo 2 Estado da Arte Ao longo da fase de produção de um poço de petróleo e gás natural, as quantidades de uidos elevados e escoados do reservatório até as facilidades de produção das instalações de processamento na superfície de um campo de petróleo, variam com o tempo, tendo-se em vista as mudanças ocorridas nos parâmetros de pressão e propriedades do reservatório que normalmente tornam-se mais signicativas após meses do início do ciclo de produção. Contudo, uma mesma bomba centrífuga instalada no sistema produtivo fornecerá justamente a vazão (capacidade) que corresponde ao ponto de operação do sistema denido pela intersecção das curva IPR (Inow Performance Relationship ), que relaciona a vazão de uido do reservatório com a pressão do fundo do poço, e a curva TPR (Tubing Production Relationship), que dene a pressão requerida no fundo do poço para escoar uma determinada vazão. Para que seja possível acompanhar a tendência de produção do poço mantendo-se o mesmo conjunto de equipamento de elevação articial inicialmente especicado e concebido para determinado um poço produtor, torna-se necessário o emprego de técnicas de controle que consigam regular o uxo e as pressões envolvidas no processo, atuando sobre a bomba centrífuga. Há aplicações de bombeio centrífugo submerso nas quais existem requisitos de controle de vazão, e consequentemente a necessidade da aplicação de alguma técnica de controle de capacidade do sistema. Normalmente, são modicadas as curvas características da bomba ou do sistema no qual o equipamento está instalado, ou ainda soluções que combinam as duas estratégias, ocasionando alterações em ambas as curvas (TPR e IPR). A estratégia de controle mais simples de ser realizada utiliza a restrição de uxo (perda de carga) causada pelo estrangulamento de uma válvula instalada na descarga da bomba. Porém, o método desperdiça energia ao reduzir a pressão do uido que fora anteriormente pressurizado para uma pressão maior, além do que as válvulas de controle utilizadas estão sujeitas aos danos causados por corrosão, erosão, como também podem apresentar vazamentos e ruído elevados. De acordo com (Al-Khalifah, 2012), a maneira mais eciente de se controlar a vazão é pelo emprego de variadores de frequência atuando sobre a rotação do conjunto motor bomba. O formato da curva da bomba é alterado pela modicação da frequência da corrente elétrica que alimenta o motor e, consequentemente, da frequência mecânica e da velocidade de rotação do conjunto motor bomba. Uma solução análoga só seria possível com a mudança no diâmetro do impelidor de bomba centrífuga, solução que ocasionaria a demanda pela substituição do componente, tornando-se inviável em aplicações de bombeio 6.

(23) 2.1.. AUTOMAÇÃO DE POÇOS PRODUTORES DE PETRÓLEO. 7. submerso, sendo uma alternativa não abordada no trabalho. Um outro benefício obtido com a utilização de variadores de frequência é decorrente das alterações no ponto operacional de rotação do conjunto motor bomba, que são proporcionais ao cubo do consumo de potência do sistema, de modo que pequenos ajustes realizados, podem implicar em grandes reduções no consumo de energia do equipamento. Por outro lado, a ausência das práticas de controle mencionadas podem trazer efeitos adversos sobre o funcionamento do sistema. A operação em uma capacidade signicativamente reduzida pode conduzir aos seguintes resultados: operação abaixo do ponto de melhor eciência (BEP - Best Eciency Point ), maior consumo de energia por unidade de capacidade, altas cargas de rolamentos e aumento de temperatura.. 2.1 Automação de Poços Produtores de Petróleo As possibilidades de emprego de técnicas de controle das variáveis do processo produtivo de poços de petróleo dependem de que as instalações dos campos de petróleo sejam automatizadas possuindo instrumentos de medição e controle, no qual os dados de pressão, temperatura e vazões dos uidos movimentados sejam continuamente obtidos e transmitidos para algum centro de operação remota onde o usuário nal possa realizar o monitoramento e o controle em tempo real, a exemplo da arquitetura de sistema ilustrada na gura 2.1. Os sistemas industriais em geral são caracterizados por se apresentarem como um conjunto de subsistemas inter-relacionados. No caso da indústria do petróleo, é possível identicar essa distribuição entre poços produtores, estações de coleta, tratamento e escoamento de óleo e de gás geogracamente dispersos, cooperando para que os objetivos de produção sejam alcançados. As arquiteturas de automação para operação de um campo de petróleo utilizam uma estrutura do tipo cliente-servidor, na qual o dispositivo que executa as rotinas de controle e segurança de um poço produtor, em geral um controlador programável, envia periodicamente os valores das variáveis do poço para um centro de operações remoto, onde sistemas de supervisão auxiliam os operadores do campo na identicação das condições de funcionamento de cada poço. Ao perceber alguma anormalidade no funcionamento em alguma das unidades, representadas pelos poços, o operador identica quais ações podem ser tomadas para restabelecer uma condição normal de operação e, caso algum ajuste precise ser feito, ele aciona remotamente a operação enviando um comando para o controlador do poço. Para algumas situações de segurança e controle das plantas, o próprio controlador já desempenha as funções de atuação para restabelecer as condições normais ao sistema. A comunicação entre o controlador e o centro de operações é feita por uma rede de comunicação no padrão mestre-escravo, utilizando-se de rádio comunicadores. Tipicamente, a comunicação entre o centro de controle e cada uma das unidades ocorre de maneira sequencial, baseada em janelas de comunicação em determinados intervalos de tempo, um método conhecido como polling ou varredura sequencial. As especicações típicas para automação de um poço de petróleo consideram os seguintes elementos:. • Sensores de fundo multivariáveis. No caso dos sistemas BCS a maior parte das variáveis que se quer monitorar são aquelas associadas às propriedades dos uidos que.

(24) 8. CAPÍTULO 2.. ESTADO DA ARTE. Figura 2.1: Exemplo de um sistema de supervisão e aquisição de dados em campos de petróleo (WoodGroup, 2004). existem na subsuperfície (pressões, temperaturas, vazões etc). Contudo, há também os instrumentos instalados na superfície, que consiste em um outro conjunto de sensores capazes de medir continuamente variáveis tão importantes quanto aquelas existentes no fundo do poço para o completo diagnóstico do sistema. Dentre elas: sensores de pressão da cabeça e do revestimento do poço e sensores de grandezas elétricas;. • Rádio modem com transmissão serial com padrão RS-232 para comunicação com o centro de operações remotas e sistema SCADA. Junto ao rádio existem os demais componentes do sistema irradiante de telecomunicações, tais como cabos coaxiais, pré-amplicadores e antenas de transmissão do sinal pelo espaço livre. A transferência de dados pode ser realizada a partir de qualquer extremidade usando alguma das várias técnicas para assegurar a sincronização com tráfego de dados mínimo. O mestre pode pesquisar suas unidades subordinadas sobre mudanças de dados em uma base periódica de tempo. As alterações dos valores analógicos normalmente são reportadas apenas em mudanças fora de um limiar pré-denido a partir do último valor anteriormente denido. Os valores de variáveis discretas (booleanas) são.

(25) 2.1.. AUTOMAÇÃO DE POÇOS PRODUTORES DE PETRÓLEO. 9. transmitidas em grupos de posições de memória (bytes ) do controlador do poço;. • Unidade Terminal Remota (UTR) é um dispositivo eletrônico microprocessado que interage com os objetos do mundo físico de um sistema SCADA transmitindo dados de telemetria para um sistema mestre e usando mensagens do sistema de supervisão principal para controlar processos. Outros termos empregados para designar o equipamento são unidade remota de telemetria ou telecomando remoto. Em muitas instalações, a UTR é a interface gráca do usuário para o operador, coleta todos os dados de dispositivos eletrônicos externos, cria relatórios, executa alarmes, envia noticações de parâmetros em condições anormais etc; • Controlador Programável de Automação (do inglês PAC - Programmable Automation Controller ), equipamento que atualizou o uso dos controladores lógicos programáveis, cujo uso foi popularizado com a sigla CLP, sendo responsável tanto pela execução das lógicas de intertravamento e segurança do sistema quanto pelas lógicas de controle contínuo implementando as funções sobre as malhas de controle das variáveis como vazão, pressão e níveis. O controlador programável também possui a função de concentrar as informações de um grupo de UTRs por meio de algum protocolo de comunicação, que posteriormente são disponibilizadas a um centro de operações remotas; • Sala de controle do centro de operações integrado, equipada com as interfaces de supervisão e controle, dispondo de telas grácas representativas do uxograma de processo, telas de diagnósticos de equipamentos, telas e janelas de alarmes e eventos, proporcionando informações em tempo real ao operador do sistema. As estações de supervisão e controle, conhecidas como ESCs são as janelas do operador do sistema de supervisão, apresentando informações de planta gracamente na forma de diagramas mímicos, que são uma representação esquemática da planta a ser controlada, além de páginas de alarme e log de eventos. As telas e janelas representativas do processo controlado consistem em grácos de linha e símbolos esquemáticos para representar elementos de processo, ou podem consistir em fotograas digitais do equipamento de processo coberto com símbolos animados. A operação do sistema de supervisão da planta é por meio de computadores industriais com requisitos construtivos especícos para operar de forma ininterrupta e com tolerâcia a falhas. Os aplicativos de supervisão desenvolvidos para operação nos sistemas Scada, tipicamente possuem símbolos representativos dos equipamentos dinâmicos (bombas, compressores, motores etc) mostrando ao operador a situação de cada equipamento dentro de um processo produtivo. Existem ainda os instrumentos de medição de grandezas associadas ao processo, como exemplo: um medidor de vazão que pode mostrar quanto uido está sendo bombeando através da tubulação de transferência de uido entre os equipamentos de processo de uma instalação de produção, ou entre instalações distintas. O operador, por sua vez, possui a disponibilidade de efetuar comandos de ligar e desligar a bomba com um clique do mouse ou toque na tela do painel de controle do sistema de supervisão e controle, dependendo da interpretação obtida através da.

(26) 10. CAPÍTULO 2.. ESTADO DA ARTE. leitura dos valores das variáveis de processo, medidas pelos instrumentos de campo, e informadas na estação de supervisão.. 2.2 Controle de Capacidade Aplicado às Bombas Industriais A experiência das empresas de operadoras de campos de petróleo contém exemplos de poços produtores cujas vazões de operação em alguns casos, apresentam signicativos desvios em relação às vazões estimadas durante a etapa de projeto e especicação dos equipamentos que compõem o sistema de elevação articial do poço. No caso de produções maiores do que o esperado, a solução mais comum e frequentemente utilizada é a instalação de uma válvula angular de controle de vazão, conhecida como choke valve, na cabeça de produção do poço. A válvula causa uma restrição na vazão de bombeio forçando o BCS a operar dentro de uma faixa especíca de produção. Tal solução traz prejuízos no aspecto econômico do processo, tendo-se em vista que ocorrem perdas hidráulicas através da restrição imposta pela válvula causando desperdício de energia. No trabalho de (Takacs, 2011) são investigados os efeitos da utilização das válvulas choke nos sistemas de produção com BCS, ao mesmo tempo em que propõe a substituição do método pelo emprego de variadores de frequência como solução para o controle de vazão de bombeio. No mesmo documento são mostrados os custos em termos de gastos energéticos e de perda de carga ocasionados pela solução que realiza o controle de capacidade por meio do emprego de variadores de frequência. Outro método para controle de vazão de bombas de velocidade constante, comumente empregado, é a utilização de válvulas que recirculam parte da vazão disponibilizada pela bomba entre a descarga e a sucção da bomba ou para outra etapa do processo tal como um tanque de armazenamento. Esse artifício também é utilizado par manter o uxo através da bomba dentro de um valor mínimo de head, e está disponível para aplicações de bombas centrífugas de superfície, a exemplo de um parque de bombas de transferência de volumes de petróleo entre instalações de processamento e de coleta de uidos. Tratando-se do método de controle baseado na utilização de variadores de frequência, cuja instalação é mostrada na gura 2.2, para se aproveitar ao máximo as vantagens de um sistema operado por um VSD, mantendo-se os requisitos de segurança dos equipamentos, é necessário entender os conceitos de dimensionamento e as limitações operacionais dos motores elétricos. O motor elétrico apresenta limitações mecânicas e de temperatura baseadas na fadiga dos materiais e determinadas pela classe de isolação dos materiais empregados em sua construção. O motor é resfriado pelo uido de produção do poço, sendo função da vazão, da área de contato e da temperatura do uido. Caso seja excedido o limite de temperatura, o equipamento consequentemente entrará em falha. O funcionamento do sistema ocorre da seguinte maneira: o elemento sensor, identicado como FIT (Flow Indicator ans Transmitter ) mede o valor da vazão, transmitindo a informação ao controlador, denido por FIC (Flow Indicator and Controller ) que, por sua vez, possui um algoritmo de controle programado em sua memória sendo continuamente executado. De acordo com o valor da variável medida em relação ao ponto de operação desejado, o controlador calcula o erro e dene a ação de controle enviada ao variador de.

(27) 2.2.. CONTROLE DE CAPACIDADE APLICADO ÀS BOMBAS INDUSTRIAIS. 11. frequência para ajustar a operação do sistema atuando sobre a rotação da bomba centrífuga, fazendo com que o sistema trabalhe no ponto de operação previamente especicado pelo operador ou projetista do sistema.. Figura 2.2: Esquema de controle de vazão através do acionamento com variador de frequência. Ao longo do ciclo de produção de um poço de petróleo também podem ocorrer desvios em relação aos valores de vazão projetados nas etapas anteriores quando foram instalados os equipamentos do poço, de modo que a bomba centrífuga passa a operar fora da faixa recomendada pelo fabricante. As instalações projetadas para operar com BCS admitem pouca imprecisão e incerteza de projeto porque as bombas são fabricadas para funcionamento dentro de uma faixa estreita. E mesmo que seja usada dentro da faixa especicada, em um tempo relativamente curto, pode ocorrer perda de eciência hidráulica, surgimento de problemas mecânicos que podem levar a uma falha no funcionamento do sistema. O resultado, não raro, são campanhas de manutenção (workover ) e a necessidade de retirada dos equipamentos instalados na coluna do poço com possibilidade de se substituir por um conjunto com outras dimensões e capacidades, implicando em altos custos para o usuário do sistema. As mudanças ocorridas no ponto de operação do sistema ocasionada pela alteração na frequência de acionamento do motor elétricos estão apresentadas na gura 2.3, em que a mudança entre os pontos identicados pelas rotações N1 e N2 , ocasiona mudanças diretamente proporcionais nas vazões da bomba Q1 e Q2 , e consequentemente uma variação na capacidade da bomba (∆Q). Deve-se obervar também, os efeitos secundários decorrentes da técnica empregada. Quando a frequência de um VSD é ajustada, a potência requerida pela bomba é incrementada de maneira proporcional ao cubo da velocidade (em rpm - rotações por minuto)..

(28) 12. CAPÍTULO 2.. ESTADO DA ARTE. Dado que a superfície de contato tem valor constante, o incremento na potência causa incremento na temperatura interna do motor. A forma de onda de tensão que não é uma senóide pura também contribui para o aquecimento do equipamento. Deste modo, há uma redução na faixa de temperatura tolerada pelo motor em tais condições.. Figura 2.3: Modicações nas vazões da bomba em função da rotação do motor elétrico.. 2.3 Técnicas de Controle em Sistemas com BCS Essa seção sintetiza os resultados obtidos em trabalhos correlatos já desenvolvidos anteriormente no Programa de Pós-Graduação de Ciência e Engenharia de Petróleo da UFRN, que contribuíram para automação e controle de poços produtores de petróleo por métodos de elevação articial. Primeiramente, há o trabalho de (da Silva, 2009) no qual um simulador computacional foi desenvolvido com o propósito de reproduzir o comportamento dinâmico de um poço de petróleo equipado com bombeio centrífugo submerso, considerando-se os modelos obtidos para cada um dos componentes, tais como a bomba, o motor elétrico e suas iterações com o reservatório. Uma das vantagens do aplicativo é dispor de uma base de dados que contempla informações acerca dos principais modelos comerciais de bombas, motores e componentes que são mais comumente empregados em instalações de campos de petróleo, possibilitando especicar e simular o comportamento em uma ampla diversidade de soluções de projeto, inclusive aqueles que combinam equipamentos de fabricantes distintos. Em outro trabalho, desenvolvido por (Barbosa, 2011), foi criado um ambiente para especicação de controladores nebulosos para controle de variáveis de processo de poços.

(29) 2.3.. TÉCNICAS DE CONTROLE EM SISTEMAS COM BCS. 13. equipados com BCS que possui comunicação com o simulador primeiramente descrito, de tal maneira que possam ser executados de forma integrada, como um só sistema, reproduzindo o comportamento do sistema em malha fechada, conforme gura 2.4, sob a atuação de um controlador, reduzindo-se o tempo necessário para ajustes que normalmente seriam realizados em campo, no controlador do poço. O ambiente de simulação é ainda provido de um módulo para comunicação com controladores programáveis industriais possibilitando testes dos aplicativos desenvolvidos para controle em instalações reais.. Figura 2.4: Desempenho do controlador ajustado pelo simulador (Barbosa, 2011).. Em seu trabalho, (Costa, 2012) desenvolveu novas técnicas para estimativa de variáveis cuja medição direta não é factível na maior parte dos casos, além de uma estratégia de controle por override possibilitando o ajuste sobre para os parâmetros vazão de produção e submergência mantendo-os dentro de parâmetros aceitáveis, e assim evitando situações anômalas nas quais pode haver interferência de gás ou elevada temperatura do motor, ao mesmo tempo em que foram realizados uma série de experimentos em um laboratório especialmente desenvolvido para este m. O diagrama de blocos de um sistema de produção de petróleo com um poço equipado com BCS está ilustrado na gura 2.5, na qual pode-se observar a iteração entre todos os componentes do sistema, em termos das variáveis interconectadas, que inuenciam o comportamento de cada componente, e permitem entender inteiramente o funcionamento do sistema..

(30) 14. CAPÍTULO 2.. ESTADO DA ARTE. Figura 2.5: Diagrama de blocos dos componentes de um sistema BCS com as variáveis associadas, adaptado de (Costa, 2012). A equação (2.1) foi desenvolvida localizando-se os pontos de máximo para as variáveis vazão e eciência, considerando-se que a curva que relaciona as duas variáveis, para uma bomba centrífuga, pode ser aproximada por um formato de uma parábola. Sendo assim:. qmax ∆p f q = qmax 1− 60 3Vm If cosφηm 4(ηb )BEP. (2.1). em que q e qmax representam as vazões nominal e máxima na frequência de 60 Hz, f representa a frequência de acionamento empregada, ηb o rendimento da bomba no ponto de melhor eciência operacional, e Vm , If , φ e ηm os parâmetros elétricos do sistema de suprimento de energia do conjunto instalado. Vm é a tensão nos terminais do motor elétrico, If é a corrente elétrica por fase, φ é o ângulo do fator de potência entre a tensão e a corrente, enquanto ηm é o rendimento do motor elétrico. Após análise da bibliograa consultada acrescentando-se também os trabalhos de (Campos, 2004) e (Campos, 2005), percebe-se que o objetivo dos estudos é o desenvolvimento de ferramentas que permitam ao engenheiro projetista ainda na fase de concepção avaliar o desempenho da bomba centrífuga visualizando todo os fenômenos que ocorrem no sistema após a instalação e operação do conjunto imerso no poço de petróleo. Com as simulações computacionais, pode-se acelerar o desenvolvimento de um projeto, por meio da redução do tempo de testes com os diferentes parâmetros do problema. Com a exibilidade existente na conguração de parâmetros por software, basta alterálos e executar novamente a rotina de simulação para se os respectivos resultados para a nova situação sejam produzidos. Contudo, para que um fenômeno possa ser reproduzido.

(31) 2.3.. TÉCNICAS DE CONTROLE EM SISTEMAS COM BCS. 15. numericamente, é necessário que haja o que resolver, em termos matemáticos, devem existir equações que o descrevam. Infelizmente, nem todos os modelos são aplicáveis a todas as ocorrências do fenômeno. Deve-se entender que os simuladores não fornecem simplesmente números, mas uma compreensão sobre a natureza do fenômeno, neste caso, a recuperação, elevação e escoamento de uidos..