MEDIÇÃO VIRTUAL DE PRESSÃO POR MEIO DE REDES NEURAIS ATRAVÉS DO PI ACE

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1 Seminário Regional OSIsoft do Brasil 2010 São Paulo, Brasil MEDIÇÃO VIRTUAL DE PRESSÃO POR MEIO DE REDES NEURAIS ATRAVÉS DO PI ACE 28 de Outubro de 2010 André Paulo Ferreira Machado PETROBRAS Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

2 CONTEÚDO Introdução Conceitos Básicos da Indústria do Petróleo Redes Neurais Artificiais PI ACE (Advanced Computing Engine) Medição Virtual Conclusões 2 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

3 INTRODUÇÃO A proposta desta pesquisa foi estudar a viabilidade do uso do PI ACE como ferramenta de apoio ao acompanhamento da produção dos poços produtores de petróleo, para isso foram desenvolvidas duas aplicações : Determinar o valor da pressão de chegada na plataforma; Determinar o valor da pressão do fundo do poço (PDG). METODOLOGIA Uso de redes neurais com a aplicação do algoritmo Backpropagation, utilizando dados reais de um poço produtor de petróleo para a representação das variáveis de processo. 3 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

4 INTRODUÇÃO MOTIVAÇÕES: Otimização da produção; Aumento da disponibilidade; Crescente aumento da complexidade dos sistemas submarinos; Disponibilização de informações que vão além dos sensores de campo; 4 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

5 CONCEITOS BÁSICOS DA IND. DO PETRÓLEO Sistema Submarino de Produção Plataforma Fixa FSO UEP Riser ANM 5 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

6 CONCEITOS BÁSICOS DA IND. DO PETRÓLEO Árvore de Natal Molhada(ANM) É, basicamente, um equipamento de segurança e de controle do fluxo do poço, que permite o fechamento do poço submarino em caso de emergência ou necessidade operacional. 6 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

7 CONCEITOS BÁSICOS DA IND. DO PETRÓLEO Dutos Flexíveis (Riser) Porção vertical de um duto de escoamento para transporte do óleo/gás natural do poço até a plataforma. 7 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

8 CONCEITOS BÁSICOS DA IND. DO PETRÓLEO Unidade Estacionária de Produção (UEP) Embarcação que permanece posicionada numa mesma locação, geralmente por alguns anos, ancorada ou, em alguns casos, em posicionamento dinâmico, para receber a produção de poços e injetar fluidos na formação. 8 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

9 REDE NEURAL REDES NEURAIS Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado na estrutura neural de organizações biológicas inteligentes, que adquirem conhecimento através da experiência 9 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

10 REDE NEURAL Aprendizagem O processo de aprendizagem consiste na seguinte seqüência: Estímulo da rede por um ambiente; A rede sofre modificações dos seus parâmetros em conseqüência dos estímulos; A rede responde de uma nova maneira, devido a mudanças de sua estrutura interna. 10 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

11 REDE NEURAL Passos para criação de uma RNA: 1.Coleta de Dados; 2.Separação dos Dados; 3. Configuração da Rede; 4.Treinamento; 5.Simulação. 11 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

12 PI ACE PI ACE permite aos usuários escrever equações simples ou complexas, que são reutilizáveis para conjuntos de dados similares. Característica Resolver problemas complexos de integração de dados com um ambiente de programação extensível; Benefícios O ambiente PI ACE funciona com qualquer um dos ambientes de programação Visual Basic, permitindo programação flexível. Oferece um ambiente para iniciar ou parar os cálculos. Exporta dados para aplicativos externos ou Web Services. 12 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

13 MEDIÇÃO VIRTUAL Através do conceito de medição virtual e integração com PI ACE foram implementados dois modelos: Caracterização da pressão de chegada da plataforma; Determinação da pressão de fundo do poço (PDG). 13 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

14 MEDIÇÃO VIRTUAL 1ª Aplicação: Cálculo da Pressão de chegada na Plataforma. Com dados em regime permanente (produção estabilizada) de Pressão, temperatura, vazão e BSW, medidos em tempo real, calcula-se a pressão de chegada na plataforma por meio de uma rede neural artificial. 14 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

15 MEDIÇÃO VIRTUAL PARÂMETROS De ENTRADA DA REDE P ANM Pressão na árvore de natal molhada T ANM Temp. na árvore de natal molhada BSW Basic sediments and water Q Vazão de líquido do poço 15 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

16 MEDIÇÃO VIRTUAL SAÍDA-ALVO DA REDE: Pchoke VAZÃO BSW TANM PANM P CHOKE Pressão de chegada na Plataforma 16 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

17 MEDIÇÃO VIRTUAL DADOS: 800 AMOSTRAS PARA TREINO 100 AMOSTRAS PARA SIMULAÇÃO Estrutura da rede 4x3x1 Algoritmo: Backpropagation Resultado A rede que obteve melhor desempenho teve o erro médio durante a simulação de 2%. 17 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

18 pressão choke) MEDIÇÃO VIRTUAL COMPARAÇÃO REDE NEURAL X SIMULADOR DE ESCOAMENTO 60 RedeNeural x Simulador REAL REDE NEURAL SIMULADOR tempo 18 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

19 MEDIÇÃO VIRTUAL Dúvida: Por que calcular pressão de chegada na plataforma de produção, se já existe um instrumento indicador de pressão (PIT) no local?? 19 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

20 MEDIÇÃO VIRTUAL Detecção da Falha Pchoke calculada Pchoke Real Possível incrustação entra a ANM e a UEP PANM ANM 20 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

21 MEDIÇÃO VIRTUAL APLICANDO NO MUNDO REAL COMPARAÇÃO ON-LINE DE 20 EM 20 SEGUNDOS COM O SENSOR DE CAMPO. OCORRENDO UM ERRO MAIOR QUE 20% ENTRE O MEDIDO E O CALCULADO, PERSISTINDO POR MAIS DE 10 VEZES CONSECUTIVAS, UM PARA O ENGENHEIRO/TÉCNICO RESPONSÁVEL É DISPARADO. 21 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

22 Pressão choke MEDIÇÃO VIRTUAL APÓS ALGUNS DIAS DE MONITORAMENTO O ERRO SALTOU PARA VALORES MAIORES QUE 20% REAL REDE NEURAL erro_médio tempo 22 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

23 MEDIÇÃO VIRTUAL REGIÃO DA 30 OCORRÊNCIA DA FALHA REAL REDE NEURAL Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

24 MEDIÇÃO VIRTUAL Resultado da 1ª aplicação Diagnóstico mais rápido do problema; Independência da experiência e percepção dos Técnicos e engenheiros a bordo. Plataforma Possível incrustação entra a ANM e a UEP ANM 24 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

25 MEDIÇÃO VIRTUAL Envio de comunicando possível falha aos responsáveis, em 3 minutos e 20 segundos 25 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

26 MEDIÇÃO VIRTUAL 2ª Aplicação: Com dados de Pressão na ANM e vazão, medidos em tempo real, em regime permanente (produção estabilizada), calcula-se a pressão de fundo do poço (PDG). 26 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

27 MEDIÇÃO VIRTUAL VISUAL BASIC 6.0 com PI ACE MANAGER e MATLAB R2008a DADOS: AMOSTRAS PARA TREINO 1000 AMOSTRAS PARA SIMULAÇÃO Estrutura da rede 2x3x1 Algoritmo: Backpropagation Resultado A rede que obteve melhor desempenho teve o erro médio durante a simulação de 0,5%. 27 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

28 MEDIÇÃO VIRTUAL 28 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

29 MEDIÇÃO VIRTUAL Resultado da 2ª aplicação Manter a funcionalidade de um medidor mesmo quando este entra em falha, pois a substituição do sensor possui um custo proibitivo em torno de US$10 milhões; Este sensor apresenta alto índice de falha; Manter a continuidade da produção. 29 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

30 CONCLUSÃO Resultados minimizar as conseqüências geradas de intervenções não programadas; aumentar o tempo de disponibilidade dos equipamentos; agilizar a logística de recursos críticos e materiais envolvidos em uma eventual substituição do equipamento; bem como subsidiar importantes tomadas de decisões e conseqüentemente minimizar as perdas e maximizar a produção. 30 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

31 OBRIGADO! André Paulo Ferreira Machado - PETROBRAS 31 Empowering Business in Real Time. Copyright 2010, OSIsoft LLC. All rights Reserved.

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