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Identificação da fração de água em escoamentos multifásicos usando bombas centrífugas

Processo: 19/08446-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2019
Vigência (Término): 30 de setembro de 2021
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Mecânica - Fenômenos de Transportes
Acordo de Cooperação: Equinor (antiga Statoil)
Pesquisador responsável:Alberto Luiz Serpa
Beneficiário:Matheus Paris Orsi
Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Mecânica (FEM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Empresa Sede:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Mecânica (FEM)
Vinculado ao auxílio:17/15736-3 - Centro de Pesquisa em Engenharia em Reservatórios e Gerenciamento de Produção de Petróleo, AP.PCPE
Assunto(s):Identificação de sistemas   Escoamento bifásico   Escoamento multifásico   Bombas centrífugas
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Biphasic flow | Bomba Centrífuga Submersa | Electrical Submesrsible Pump | Em | Escoamento Bifás | Identificação de Sistemas | System Identification | Identificação de Sistemas; Escoamento bifásico;

Resumo

Um dos métodos de elevação artificial de petróleo mais explorados atualmente é o bombeio centrífugo submerso devido ao seu elevado potencial e produtividade. O conhecimento a respeito do funcionamento das Bombas Centrífugas Submersas (BCS), principalmente quando estas bombeiam escoamentos complexos envolvendo misturas bifásicas de água e óleo torna-se importante nos processos de elevação artificial. A operação ótima das BCS é importante para garantir a eficiência adequada do processo e identificar mudanças no comportamento do sistema, 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, procurando identificar a porcentagem de água presente na mistura. As bombas centrífugas utilizadas neste tipo de elevação artificial têm suas curvas características determinadas pelos fabricantes considerando-se apenas o bombeio de água. No caso de misturas água-óleo, o sistema apresenta um aumento na viscosidade e maior complexidade nas fronteiras entre as fases, levando a diferentes propriedades físicas que regem o escoamento. Essas diferenças fazem com que as condições de operação da bomba se alterem significativamente ao se bombear dois líquidos, sendo necessário evitar certas situações consideradas inadequadas para o seu funcionamento. A principal dificuldade em se bombear dois líquidos imiscíveis é a formação de emulsões, que aumentam a viscosidade do escoamento e causam uma série de problemas como a perda de eficiência de bombeamento e aumento na demanda energética para manter a bomba operando. Para identificar e prever esta condição em escoamentos multifásicos, ouso de ferramentas de identificação de sistemas, baseadas em dados experimentais, se torna relevante. Assim, neste projeto, pretende-se explorar tais ferramentas utilizando técnicas baseadas em aproximações por mínimos quadrados, redes neurais e também técnicas baseadas em conceitos mais recentes de aprendizado de máquinas (machine-learning) para prever as condições de operação da BCS e assim ajustar sua operação para evitar situações não desejadas de operação. O principal resultado esperado para este projeto é mapear algumas ferramentas que se apliquem ao caso do escoamento multifásico, identificando-se a fração de água através dos parâmetros operacionais da bomba e de medições que se mostrem mais adequadas a esta finalidade. Os resultados experimentais deverão ser obtidos através de bancadas de testes do LABPETRO da UNICAMP, buscando uma validação adequada das técnicas de identificação empregadas. (AU)

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Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
ORSI, Matheus Paris. Water cut estimation in electrical submersible pumps using artificial neural networks. 2021. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Mecânica Campinas, SP.

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