Prognóstico de Anomalias em Sistemas de Elevação Natural de Petróleo com Aprendizado de Máquina

Nome: Ricardo Emanuel Vaz Vargas
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 27/08/2019
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Patrick Marques Ciarelli Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Evandro Ottoni Teatini Salles Orientador
Leizer Schnitman Examinador Externo
Luis Martí Orosa Examinador Externo
Mário Cesar Mello Massa de Campos Examinador Externo
Thomas Walter Rauber Examinador Externo

Resumo: A indústria de petróleo considera que prognóstico de anomalias em poços produtores de petróleo pode ajudar a reduzir custos de manutenção e a evitar perdas de produção e acidentes ambientais e à vida humana. Elevação Natural é um dos sistemas de produção mais comuns, no qual a pressão do reservatório de petróleo é suficiente para elevar e escoar hidrocarbonetos a uma taxa comercialmente aceitável sem requerer qualquer tipo de bombeamento nos poços de produção. Um poço de produção de petróleo se refere a um conjunto de sensores e de sistemas mecânicos, elétricos e hidráulicos. Como em praticamente qualquer processo industrial, ocorrem também em processo de elevação e escoamento de petróleo variados tipos de anomalias. Esta tese aborda as hipóteses que anomalias em sistemas de elevação natural de petróleo podem ser detectadas e classificadas com Aprendizado de Máquina e que instâncias simuladas e desenhadas à mão por especialistas são alternativas para o treinamento de classificadores de anomalias reais raras. A escassez de medições nesse tipo de processo devido à baixa confiabilidade da instrumentação em tais ambientes hostis é uma desvantagem. Outra questão é a ausência de dados – em quantidade, em qualidade e adequadamente estruturados – relacionados a anomalias em sistemas de elevação natural de petróleo. Para contribuir com abordagens para prognóstico desse tipo de anomalia baseadas em Aprendizado de Máquina, este trabalho preparou e tornou público um conjunto de dados original e realista com instâncias de oito tipos de anomalias caracterizadas por oito variáveis de processo. Muitas horas de trabalho conjunto com engenheiros da Petróleo Brasileiro S.A. especialistas em Elevação e Escoamento de Petróleo foram necessárias para validar instâncias históricas e para produzir instâncias simuladas e desenhadas à mão. A metodologia desenvolvida e utilizada nessa preparação é detalhada. Desafios específicos que pesquisadores podem explorar com o conjunto de dados publicado são definidos. Resultados experimentais relacionados a esses desafios mostram que as hipóteses abordadas são verdadeiras. Este trabalho resultou em duas contribuições relevantes. Um conjunto de dados público e desafiador que pode ser usado como referência para o desenvolvimento de (i) técnicas de Aprendizado de Máquina relacionadas a dificuldades inerentes a dados reais e (ii) métodos para tarefas específicas associadas a prognóstico anomalias em sistemas de elevação natural de petróleo. A outra contribuição são os desafios específicos que foram propostos.

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