Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiência

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barrera Salamanca, Luis Felipe, 1991-
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634000
Resumo: Orientador: Alberto Luiz Serpa
id UNICAMP-30_afa0a4699cf6506c73019faef36ca359
oai_identifier_str oai::1022155
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiênciaControl of electric submersible pumps for operation at the best efficiency pointSistemas fuzzyRedes neurais (Computação)Identificação de sistemasBombas centrífugas - SubmersaFuzzy systemsNeural networks (Computing)Identification of systemsSubmersible centrifugal pumpOrientador: Alberto Luiz SerpaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: Este trabalho tem como objetivo principal o estudo de uma técnica de controle baseada em dados experimentais e inteligência artificial para levar a bomba centrífuga submersa (BCS) a operar o mais próximo possível do ponto de melhor eficiência (Best Efficiency Point, BEP) para diferentes condições de operação. Especificamente é proposta a técnica de Redes Neuro-Fuzzy (RNF) no método de controle inverso-direto baseado em variáveis operacionais envolvidas nos experimentos. Este projeto é dividido em duas etapas: na primeira, é projetado o controlador inverso-direto para buscar a operação da BCS em um ponto desejável de ganho de pressão através da variação da rotação. Na segunda etapa, o controlador proposto é integrado em um algoritmo desenvolvido neste projeto para levar a bomba a operar próximo do ponto de melhor eficiência. Os dados experimentais foram adquiridos fazendo testes de desempenho e comportamento dinâmico da BCS operando com petróleo ultra viscoso. Três condições de operação da BCS foram modeladas com base nos dados experimentais para três diferentes viscosidades de petróleo. A dinâmica da BCS para estas condições foi modelada através das Redes Neurais Artificiais (RNA). Uma vez obtidos os modelos dinâmicos da bomba para os três casos de estudo propostos, foi obtido o controlador. Por fim, os resultados dos três sistemas foram analisados a partir da resposta temporal do sistema em malha fechada. Os resultados obtidos demostraram que o método de controle baseado em modelo inverso usando redes Neuro-Fuzzy foi eficaz na resolução deste tipo de problema. Por outro lado, o algoritmo proposto para levar a bomba a operar próximo do BEP depende das curvas de eficiência da bomba. Desta forma, uma outra RNA foi proposta para modelar as curvas de eficiência e conseguir determinar o BEP no regime permanente para diferentes condições de operação. Finalmente, com os sistemas e o controlador modelado, o comportamento do algoritmo em uma malha fechada foi verificado através de simulações. Foi verificado que o algoritmo proposto foi eficaz nas simulações utilizadasAbstract: The goal of this work is to study of a control technique based on experimental data and artificial intelligence to bring the Electric Submersible Pump (ESP) to operate as close as possible to the Best Efficiency Point (BEP) for different operational conditions. Specifically, the technique of Neuro-Fuzzy Networks (NFN) is proposed in combination with the Direct Inverse Control method based on the operational variables involved in the experiments. This work is divided into two steps: in the first step, the direct inverse control is designed to operate the ESP at a desirable point of pressure gain through the variation of the rotation speed. In the second step, the proposed controller is integrated into an algorithm developed in this project to lead the pump to operate near to the Best Efficiency Point. Experimental data were acquired by performing performance tests and dynamic behavior of ESP operating with ultra viscous oil. Three ESP operating conditions were modeled based on experimental data for three different petroleum viscosities. The dynamic behavior of the ESP for these conditions were modeled through Artificial Neural Networks (ANN). Once the dynamics of the pump were obtained for the three proposed studies cases, the controller were modeled. Finally, the results of the three systems were analyzed form the time response of the closed-loop system. The results obtained demonstrated that the control method based on a direct inverse control method using Neuro-Fuzzy networks was effective in solving this type of problem. On the other hand, the algorithm proposed to operate the ESP near to the Best Efficiency Point depends on the efficiency curves of the pump. In this way, another Artificial Neural Network was proposed to model the efficiency curves and to determine the Best Efficiency Point in a steady state condition for different operational conditions. Finally, with the systems and the controller modeled, this algorithm was verified through simulations to verify its behavior in a closed loop. It was verified that the algorithm proposed on different operating conditions was effective for the proposed simulationsMestradoMecânica dos Sólidos e Projeto MecânicoMestre em Engenharia Mecânica[s.n.]Serpa, Alberto Luiz, 1967-Fileti, Ana Maria FrattiniBannwart, Antonio CarlosUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASBarrera Salamanca, Luis Felipe, 1991-20182018-06-13T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (143 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634000BARRERA SALAMANCA, Luis Felipe. Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiência. 2018. 1 recurso online (143 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634000. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1022155Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-09-04T11:02:27Zoai::1022155Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2018-09-04T11:02:27Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiência
Control of electric submersible pumps for operation at the best efficiency point
title Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiência
spellingShingle Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiência
Barrera Salamanca, Luis Felipe, 1991-
Sistemas fuzzy
Redes neurais (Computação)
Identificação de sistemas
Bombas centrífugas - Submersa
Fuzzy systems
Neural networks (Computing)
Identification of systems
Submersible centrifugal pump
title_short Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiência
title_full Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiência
title_fullStr Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiência
title_full_unstemmed Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiência
title_sort Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiência
author Barrera Salamanca, Luis Felipe, 1991-
author_facet Barrera Salamanca, Luis Felipe, 1991-
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Serpa, Alberto Luiz, 1967-
Fileti, Ana Maria Frattini
Bannwart, Antonio Carlos
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Mecânica
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
dc.contributor.author.fl_str_mv Barrera Salamanca, Luis Felipe, 1991-
dc.subject.por.fl_str_mv Sistemas fuzzy
Redes neurais (Computação)
Identificação de sistemas
Bombas centrífugas - Submersa
Fuzzy systems
Neural networks (Computing)
Identification of systems
Submersible centrifugal pump
topic Sistemas fuzzy
Redes neurais (Computação)
Identificação de sistemas
Bombas centrífugas - Submersa
Fuzzy systems
Neural networks (Computing)
Identification of systems
Submersible centrifugal pump
description Orientador: Alberto Luiz Serpa
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018
2018-06-13T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634000
BARRERA SALAMANCA, Luis Felipe. Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiência. 2018. 1 recurso online (143 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634000. Acesso em: 3 set. 2024.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634000
identifier_str_mv BARRERA SALAMANCA, Luis Felipe. Controle de bombas centrífugas submersas para operação no ponto de melhor eficiência. 2018. 1 recurso online (143 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634000. Acesso em: 3 set. 2024.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1022155
Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
1 recurso online (143 p.) : il., digital, arquivo PDF.
dc.publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
instname_str Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron_str UNICAMP
institution UNICAMP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.mail.fl_str_mv sbubd@unicamp.br
_version_ 1809189127303725056