Estimativa da confiabilidade dos sensores ópticos de pressão e temperatura nas condições de uso a partir de testes acelerados de vida

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: DAMACENO, Wanderley Silva
Data de Publicação: 2005
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5903
Resumo: Devido ao acirrado mercado de exploração de petróleo as empresas do setor têm buscado consideráveis investimentos em novas tecnologias para obterem uma maior otimização na suas atividades e melhor gerenciamento da produção de petróleo. Para terem uma melhor noção do potencial de produção essa empresam têm investido no desenvolvimento e utilização de sensores ópticos em poços de petróleo. Por ser uma nova tecnologia são escassos os trabalhos que avaliem a confiabilidade de sensores ópticos nas condições operacionais em poços de produção. Nesta dissertação será utilizada uma metodologia Bayesiana para fazer uma análise da confiabilidade desses sensores nas condições usuais baseado em resultados dos tempos de falha obtidos com a aplicação de testes acelerados de vida. Será utilizada a opinião do especialista para encontrarmos os valores dos parâmetros da distribuição a priori da taxa de falha transformada como também será utilizado o procedimento Markov Chain Monte Carlo (MCMC) para se obter a distribuição a posteriori da taxa de falha transformada. Com a obtenção da distribuição a posteriori da taxa de falha transformada pode-se inferir sobre a confiabilidade dos sensores ópticos nas condições normais de operação
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Por ser uma nova tecnologia são escassos os trabalhos que avaliem a confiabilidade de sensores ópticos nas condições operacionais em poços de produção. Nesta dissertação será utilizada uma metodologia Bayesiana para fazer uma análise da confiabilidade desses sensores nas condições usuais baseado em resultados dos tempos de falha obtidos com a aplicação de testes acelerados de vida. Será utilizada a opinião do especialista para encontrarmos os valores dos parâmetros da distribuição a priori da taxa de falha transformada como também será utilizado o procedimento Markov Chain Monte Carlo (MCMC) para se obter a distribuição a posteriori da taxa de falha transformada. 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