Otimização de um controlador nebuloso aplicado a poços de petróleo equipados com bombeio centrífugo submerso
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Tese |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24490 |
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 eficiente dos processos industriais estudados será atingido pela aplicação de técnicas de inteligência artificial, 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 definidos 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 fim de se encontrar a solução ótima ou suficientemente próxima da ótima para a sintonia do controlador nebuloso aplicado ao processo de produção de petróleo. Os algoritmos de otimização dos poliedros flexíveis 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. |
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Tese (Doutorado em Ciência e Engenharia de Petróleo) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24490porCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICASistemas inteligentesElevação artificialBombeio centrífugo submersoAutomação industrialOtimizaçãoOtimização de um controlador nebuloso aplicado a poços de petróleo equipados com bombeio centrífugo submersoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisEste 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 eficiente dos processos industriais estudados será atingido pela aplicação de técnicas de inteligência artificial, 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 definidos 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. 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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.PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E ENGENHARIA DE PETRÓLEOBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALOtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdfOtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdfapplication/pdf4569671https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/24490/1/OtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf74f67c4306ba61a1b4872e0e94522410MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/24490/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTOtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf.txtOtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf.txtExtracted texttext/plain266726https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/24490/3/OtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf.txtfd1a9ceb7a845f0578f8a7bc6cd03ef0MD53THUMBNAILOtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf.jpgOtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3799https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/24490/4/OtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf.jpg3402e96fbc4e481c0fcfacbf96e70809MD54TEXTOtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf.txtOtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf.txtExtracted texttext/plain266726https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/24490/3/OtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf.txtfd1a9ceb7a845f0578f8a7bc6cd03ef0MD53THUMBNAILOtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf.jpgOtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3799https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/24490/4/OtimizacaoControladorNebuloso_AraujoFilho_2017.pdf.jpg3402e96fbc4e481c0fcfacbf96e70809MD54123456789/244902022-05-16 17:49:29.507oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-05-16T20:49:29Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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