Controle preditivo baseado em modelo fuzzy embarcável para poços de petróleo equipados com bombeio centrífugo submerso

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Matos, Victor Santos
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
Texto Completo: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39289
Resumo: Técnicas de controle avançado ainda não são uma realidade consolidada no setor de elevação artificial de petróleo e gás natural, principalmente em sistemas de bombeio centrífugo submerso (BCS). Os controladores preditivos baseados em modelo (MPC) requerem modelos representativos do sistema, sendo uma tarefa dispendiosa na abordagem fenomenológica, em virtude da complexidade fluidodinâmica e termodinâmica em um poço de petróleo e gás. Por isso, as abordagens orientadas a dados são alternativas viáveis para encontrar um equilíbrio entre precisão e tempo para obtenção do modelo dinâmico desses processos produtivos. Os sistemas de inferência fuzzy Takagi-Sugeno-Kang (TSK) têm essa característica, sendo capazes de aproximar as dinâmicas não lineares mediante um conjunto de submodelos lineares. Agregando essa abordagem ao MPC, é possível utilizar uma estrutura de controle linear e, portanto, numérico-computacionalmente simplificada, porém, com a precisão e representatividade adequadas ao processo. Formando-se uma condição favorável para o uso nos sistemas de elevação artificial, que comumente apresentam instalações isoladas e dependentes de sistemas dedicados de controle. A proposta deste trabalho caracteriza-se como a síntese de um controlador preditivo com garantia de factibilidade encapsulando um modelo de predição fuzzy TSK para sistemas de elevação do tipo BCS com baixo custo computacional. O foco é a aplicação direta da técnica através do embarque em microcontroladores, simulando a infraestrutura de controle industrial. Os estudos de caso implementados sobre um sistema BCS através da abordagem hardware-in-the-loop (HIL) apresentaram uma redução de mais de 15% no custo de controle, um rendimento superior a 10% sobre a restrição de envelope operacional e um tempo de cômputo do problema de otimização embarcado cerca de 20 vezes menor que o período de amostragem do sistema. Atestou-se a representatividade do modelo TSK e a capacidade de controle e factibilidade da técnica, frente ao conjunto de restrições típicas e ao número reduzido de variáveis medidas.
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Agregando essa abordagem ao MPC, é possível utilizar uma estrutura de controle linear e, portanto, numérico-computacionalmente simplificada, porém, com a precisão e representatividade adequadas ao processo. Formando-se uma condição favorável para o uso nos sistemas de elevação artificial, que comumente apresentam instalações isoladas e dependentes de sistemas dedicados de controle. A proposta deste trabalho caracteriza-se como a síntese de um controlador preditivo com garantia de factibilidade encapsulando um modelo de predição fuzzy TSK para sistemas de elevação do tipo BCS com baixo custo computacional. O foco é a aplicação direta da técnica através do embarque em microcontroladores, simulando a infraestrutura de controle industrial. Os estudos de caso implementados sobre um sistema BCS através da abordagem hardware-in-the-loop (HIL) apresentaram uma redução de mais de 15% no custo de controle, um rendimento superior a 10% sobre a restrição de envelope operacional e um tempo de cômputo do problema de otimização embarcado cerca de 20 vezes menor que o período de amostragem do sistema. Atestou-se a representatividade do modelo TSK e a capacidade de controle e factibilidade da técnica, frente ao conjunto de restrições típicas e ao número reduzido de variáveis medidas.Advanced control techniques have not yet been a consolidated reality in the oil and natural gas artificial lift sector, particularly in electric submersible pumping (ESP) systems. Model-based predictive controllers (MPC) require representative system models, which can be a costly task using a phenomenological approach due to the fluid-dynamic and thermodynamic complexity of an oil and gas well. Therefore, data-driven approaches are viable alternatives to achieve a balance between accuracy and time in obtaining the dynamic model of these production processes. Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy inference systems have this characteristic, as they can approximate nonlinear dynamics through a set of linear submodels. By combining this approach with MPC, it is possible to use a simplified linear control structure that is computationally efficient, while still providing the necessary accuracy and representativeness for the process. This forms a favorable condition for use in artificial lift systems, which often have isolated installations and depend on dedicated control systems. The proposal of this work is the synthesis of a predictive controller with guaranteed feasibility, encapsulating a TSK fuzzy prediction model for ESP-type lifting systems with low computational cost. The focus is on the direct application of the technique through embedding it in microcontrollers, simulating the industrial control infrastructure. The implemented case studies on a BCS system using the hardware-in-the-loop (HIL) approach demonstrated a reduction of over 15% in control costs, an improvement of more than 10% in operational envelope constraint, and a computational time for the embedded optimization problem approximately 20 times shorter than the system’s sampling period. The representativeness of the TSK model and the control capability and feasibility of the technique were verified in the face of typical constraints and a reduced number of measured variables.Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis do Brasil (ANP)porUniversidade Federal da BahiaPrograma de Pós-Graduação em Mecatrônica da UFBA (PPGM) UFBABrasilEDUFBAPredictive ControlFuzzyEmbedded ControlArtificial LiftESPOil and GasCNPQ::OUTROS::ENGENHARIA MECATRONICAControle PreditivoFuzzyControle EmbarcadoElevação ArtificialBCSÓleo e GásControle preditivo baseado em modelo fuzzy embarcável para poços de petróleo equipados com bombeio centrífugo submersoPredictive control based on embedded fuzzy model for oil wells equipped with submerged centrifugal pumpingMestrado Acadêmicoinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionMartins, Márcio André Fernandes0000-0003-2390-1525http://lattes.cnpq.br/0572461479663493Chagas, Thiago Pereira das0000-0002-5866-0656http://lattes.cnpq.br/8972879249813528Martins, Márcio André Fernandes0000-0003-2390-1525http://lattes.cnpq.br/0572461479663493Chagas, Thiago Pereira das0000-0002-5866-0656http://lattes.cnpq.br/8972879249813528Lima, Daniel Martins0000-0003-3929-8361http://lattes.cnpq.br/6432435778545120Silva, Flávio Vasconcelos dahttp://lattes.cnpq.br/11082080028866170000-0003-0764-6798http://lattes.cnpq.br/4813015095509110Matos, Victor SantosMATOS, Victor Santos. Controle Preditivo Baseado em Modelo Fuzzy Embarcável para Poços de Petróleo Equipados com Bombeio Centrífugo Submerso. 2023. Dissertação de Mestrado (Mestrado em Mecatrônica) - Programa de Pós-Graduação em Mecatrônica, Escola Politécnica e Instituto de Computação, Universidade Federal da Bahia, Salvador, 2023.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFBAinstname:Universidade Federal da Bahia (UFBA)instacron:UFBAORIGINALmestrado-202205-vitor-matos-dissertacao-versao-divulgacao.pdfmestrado-202205-vitor-matos-dissertacao-versao-divulgacao.pdfDissertação de Mestradoapplication/pdf14909908https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/39289/1/mestrado-202205-vitor-matos-dissertacao-versao-divulgacao.pdfd7679cc218e45263795e48ddbd9d750fMD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1720https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/39289/2/license.txtd9b7566281c22d808dbf8f29ff0425c8MD52open accessri/392892024-04-19 08:56:13.727open accessoai:repositorio.ufba.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://192.188.11.11:8080/oai/requestopendoar:19322024-04-19T11:56:13Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA)false
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