Bolsa 19/08446-4 - Engenharias - BV FAPESP
Um dos métodos de elevação artificial de petróleo mais explorados atualmente é o bombeiocentrífugo submerso devido ao seu elevado potencial e produtividade. O conhecimento arespeito do funcionamento das Bombas Centrífugas Submersas (BCS), principalmente quandoestas bombeiam escoamentos complexos envolvendo misturas bifásicas de água e óleo torna-se importante nos processos de elevação artificial. A operação ótima das BCS é importantepara garantir a eficiência adequada do processo e identificar mudanças no comportamento dosistema, afim de se planejar manutenções e condições de operação apropriadas ao sistema.Este projeto de mestrado envolve o uso de técnicas de identificação de sistemas para prever,através de parâmetros operacionais da bomba tais como rotação, corrente elétrica, torque,variação de pressão e outros, o padrão de escoamento no interior da BCS, procurandoidentificar a porcentagem de água presente na mistura. As bombas centrífugas utilizadas nestetipo de elevação artificial têm suas curvas características determinadas pelos fabricantesconsiderando-se apenas o bombeio de água. No caso de misturas água-óleo, o sistemaapresenta um aumento na viscosidade e maior complexidade nas fronteiras entre as fases,levando a diferentes propriedades físicas que regem o escoamento. Essas diferenças fazemcom que as condições de operação da bomba se alterem significativamente ao se bombeardois líquidos, sendo necessário evitar certas situações consideradas inadequadas para o seufuncionamento. A principal dificuldade em se bombear dois líquidos imiscíveis é a formação deemulsões, que aumentam a viscosidade do escoamento e causam uma série de problemascomo a perda de eficiência de bombeamento e aumento na demanda energética para mantera bomba operando. Para identificar e prever esta condição em escoamentos multifásicos, ouso de ferramentas de identificação de sistemas, baseadas em dados experimentais, se tornarelevante. Assim, neste projeto, pretende-se explorar tais ferramentas utilizando técnicasbaseadas em aproximações por mínimos quadrados, redes neurais e também técnicasbaseadas em conceitos mais recentes de aprendizado de máquinas (machine-learning) paraprever as condições de operação da BCS e assim ajustar sua operação para evitar situaçõesnão desejadas de operação. O principal resultado esperado para este projeto é mapearalgumas ferramentas que se apliquem ao caso do escoamento multifásico, identificando-se afração de água através dos parâmetros operacionais da bomba e de medições que se mostremmais adequadas a esta finalidade. Os resultados experimentais deverão ser obtidos através debancadas de testes do LABPETRO da UNICAMP, buscando uma validação adequada dastécnicas de identificação empregadas.