USO DE MODELOS NEURONAIS ASSOCIADOS A ALGORITMOS EVOLUTIVOS DE OTIMIZAÇÃO COMO SUPORTE À PREPARAÇÃO DE FLUIDOS DE PERFURAÇÃO

USO DE MODELOS NEURONAIS ASSOCIADOS A ALGORITMOS EVOLUTIVOS DE OTIMIZAÇÃO COMO SUPORTE À PREPARAÇÃO DE FLUIDOS DE PERFURAÇÃO

VARGAS, M. L. V.; MORAES, A. G. P.; CALÇADA, L. A.; SCHEID, C. M.; MELEIRO, L. A. C.

Artigo completo:

A viscosidade aparente dos fluidos de perfuração é uma das principais variáveis que devem ser controladas durante a operação, onde aditivos químicos são empregados para corrigir suas propriedades reológicas. No entanto, a medida desta variável é feita off-line e obtida com algum atraso. Este trabalho teve como objetivo desenvolver uma ferramenta computacional capaz de estimar a viscosidade aparente de um fluido de perfuração em tempo real, além de determinar as correções necessárias na sua composição, caso seja necessário. Esta ferramenta é baseada em um algoritmo de otimização evolutivo, os Algoritmos Genéticos (AG), associado a um modelo matemático do processo representado por uma rede neuronal artificial (RNA) do tipo feedforward com camadas múltiplas (Multilayer Perceptron – MLP). As entradas da RNA são os dados experimentais da composição e da temperatura do fluido e a saída da rede são os respectivos valores de viscosidade aparente. A partir do algoritmo de otimização AG/RNA proposto é possível determinar a composição adequada do fluido para atingir a viscosidade aparente desejada, seja na etapa inicial de preparo do fluido, seja durante o procedimento de correção de sua composição devido a eventuais perturbações que ocorrem durante a perfuração do poço. O desempenho do algoritmo foi avaliado através de experimentos em laboratório que demonstraram o grande potencial desta estratégia.

A viscosidade aparente dos fluidos de perfuração é uma das principais variáveis que devem ser controladas durante a operação, onde aditivos químicos são empregados para corrigir suas propriedades reológicas. No entanto, a medida desta variável é feita off-line e obtida com algum atraso. Este trabalho teve como objetivo desenvolver uma ferramenta computacional capaz de estimar a viscosidade aparente de um fluido de perfuração em tempo real, além de determinar as correções necessárias na sua composição, caso seja necessário. Esta ferramenta é baseada em um algoritmo de otimização evolutivo, os Algoritmos Genéticos (AG), associado a um modelo matemático do processo representado por uma rede neuronal artificial (RNA) do tipo feedforward com camadas múltiplas (Multilayer Perceptron – MLP). As entradas da RNA são os dados experimentais da composição e da temperatura do fluido e a saída da rede são os respectivos valores de viscosidade aparente. A partir do algoritmo de otimização AG/RNA proposto é possível determinar a composição adequada do fluido para atingir a viscosidade aparente desejada, seja na etapa inicial de preparo do fluido, seja durante o procedimento de correção de sua composição devido a eventuais perturbações que ocorrem durante a perfuração do poço. O desempenho do algoritmo foi avaliado através de experimentos em laboratório que demonstraram o grande potencial desta estratégia.

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/chemeng-cobeqic2017-277

Referências bibliográficas

• [1] BOURGOYNE JR, A. T., Milheim, K., Chenevert, M., Young, F. Applied Drilling Engineering, SPE(2), 1991.
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• [3] PETROBRAS. Ensaio de Viscosificante par Fluido de Perfuração Base de Água na Exploração e Produção de Petróleo. Método, N 2605, 1998.
• [4] TAVARES, R. M. Interpretação e análise de dados de perfuração em poços de petróleo. Dissertação (Mestrado). 145 p. Faculdade de Engenharia Mecânica e Instituto de Geociências, Universidade Estadual de Campinas, 2006.
• [5] THOMAS, J. E. (Organizador). Fundamentos da Engenharia de Petróleo. Rio de Janeiro: Editora Interciência, PETROBRAS, 2001.

Como citar:

VARGAS, M. L. V.; MORAES, A. G. P.; CALÇADA, L. A.; SCHEID, C. M.; Luiz Augusto da Cruz Meleiro; "USO DE MODELOS NEURONAIS ASSOCIADOS A ALGORITMOS EVOLUTIVOS DE OTIMIZAÇÃO COMO SUPORTE À PREPARAÇÃO DE FLUIDOS DE PERFURAÇÃO", p-1558-1563. In: Anais do XII Congresso Brasileiro de Engenharia Química em Iniciação Científica [=Blucher Chemical Engineering Proceedings, v. 1, n.4]. ISSN Impresso: 2446-8711. São Paulo: Blucher, 2017.
ISSN 23591757, DOI 10.5151/chemeng-cobeqic2017-277