Modelagem, simulação e controle via busca extremal de poços operando por gas-lift
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRJ |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11422/18233 |
Resumo: | Na engenharia de petróleo, os reservatórios precisam de pressão su ciente para elevar os uidos até a superfície. Quando a vazão de produção do poço encontra-se abaixo de uma taxa economicamente viável, devido ao decaimento natural da pressão do reservatório, das condições geométricas do poço ou das características do uido, costuma-se utilizar métodos de elevação arti cial. O método de gas-lift é um dos métodos mais conhecidos de elevação arti cial sendo largamente utilizado na indústria do petróleo. Em poços operando com gas-lift, a produção de óleo em regime permanente depende da vazão de gás injetado no poço, sendo este um parâmetro fundamental para maximizar a produção. A curva que representa a relação entre a produção de óleo e a vazão de gas-lift é chamada de curva de performance de poço (CPP). Através do conhecimento prévio da CPP, seria possível utilizar métodos de otimização para encontrar o ponto ótimo de injeção de gás. Entretanto, as CPPs são estimadas através de modelos matemáticos e não representam de forma con ável o comportamento do poço. Nesse contexto, o controle adaptativo de busca extremal aparece como uma importante ferramenta para processos não lineares, pois independe do conhecimento do modelo e é robusto a incertezas paramétricas. O objetivo deste trabalho é estudar a aplicação e sintonia do algoritmo de busca extremal em processos de poços de petróleo sujeitos ao método de elevação arti cial por gaslift visando à maximização da produção de óleo em função da vazão de injeção de gás no poço. |
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Modelagem, simulação e controle via busca extremal de poços operando por gas-liftModeling, simulation and control via extreme search of wells operating by gas liftControle AdaptativoBusca ExtremalPoços de PetróleoElevação ArtificialInjeção de Gásidentificação de modelosCNPQ::ENGENHARIASNa engenharia de petróleo, os reservatórios precisam de pressão su ciente para elevar os uidos até a superfície. Quando a vazão de produção do poço encontra-se abaixo de uma taxa economicamente viável, devido ao decaimento natural da pressão do reservatório, das condições geométricas do poço ou das características do uido, costuma-se utilizar métodos de elevação arti cial. O método de gas-lift é um dos métodos mais conhecidos de elevação arti cial sendo largamente utilizado na indústria do petróleo. Em poços operando com gas-lift, a produção de óleo em regime permanente depende da vazão de gás injetado no poço, sendo este um parâmetro fundamental para maximizar a produção. A curva que representa a relação entre a produção de óleo e a vazão de gas-lift é chamada de curva de performance de poço (CPP). Através do conhecimento prévio da CPP, seria possível utilizar métodos de otimização para encontrar o ponto ótimo de injeção de gás. Entretanto, as CPPs são estimadas através de modelos matemáticos e não representam de forma con ável o comportamento do poço. Nesse contexto, o controle adaptativo de busca extremal aparece como uma importante ferramenta para processos não lineares, pois independe do conhecimento do modelo e é robusto a incertezas paramétricas. O objetivo deste trabalho é estudar a aplicação e sintonia do algoritmo de busca extremal em processos de poços de petróleo sujeitos ao método de elevação arti cial por gaslift visando à maximização da produção de óleo em função da vazão de injeção de gás no poço.Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilEscola PolitécnicaUFRJPeixoto, Alessandro JacoudSecchi, Argimiro ResendeOliveira, Tiago RouxXaud, Arthur Fernandes dos Santos2022-08-05T21:12:18Z2023-12-21T03:00:22Z2014-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://hdl.handle.net/11422/18233porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJ2023-12-21T03:00:22Zoai:pantheon.ufrj.br:11422/18233Repositório InstitucionalPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestpantheon@sibi.ufrj.bropendoar:2023-12-21T03:00:22Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false |
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