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[en] NUMERICAL PREDICTION OF TWO-PHASE FLOW IN PIPELINE WITH THE DRIFT-FLUX MODEL / [pt] PREVISÃO NUMÉRICA DE ESCOAMENTO BIFÁSICO EM TUBULAÇÕES UTILIZANDO O MODELO DE DESLIZAMENTOCARLOS EUGENIO CARCERONI PROVENZANO 28 September 2007 (has links)
[pt] Na produção de gás e petróleo em campos de águas profundas
são
comumente encontrados trechos verticais de dutos (risers)
na aproximação final
à plataforma. Nesta configuração, podem ocorrer
escoamentos bifásicos no
regime de golfadas severas (severe slug) que gera
alternância na produção da fase
gasosa e líquida. Esta alternância é caracterizada por
períodos de produção de gás
sem líquido seguido de altas taxas de produção de ambas as
fases. O regime
severo de golfadas é geralmente descrito em quatro fases:
formação da golfada,
produção da golfada, rompimento da golfada pela fase gás e
fluxo reverso do que
restou da fase líquida. Este regime induz o escoamento a
condições mais
extremas do que um outro regime, visto que resultam em um
aumento de pressão
no duto durante a formação da golfada e em um aumento na
taxa de produção
durante a expulsão da mesma. O presente trabalho consiste
da simulação
numérica do regime de golfadas severas para um trecho de
tubulação horizontal
seguido de outro vertical, assim como apresentar uma
análise de um regime
estatisticamente permanente. A previsão do escoamento é
obtida utilizando-se
uma formulação unidimensional baseada no modelo de Drift.
A freqüência das
golfadas é comparada com outros estudos numéricos da
literatura, obtendo-se
uma concordância bastante satisfatória. / [en] In the gas and oil offshore deep water production is usual
to find risers in
Production Unit final approach. Regarding to this
configuration, two-phase flows
can evolve to a severe slug regime that create gas and
liquid alternate production.
This cyclic behavior is characterized by periods of gas
production followed by
very high liquid and gas flow rates. The severe slug flow
regime is normally
described as occurring in four phases: slug formation,
slug production, blowout,
and liquid fallback. This flow regime introduces new
conditions that can be
found in other regimes because of the pressure increase
during the slug formation
and the large flow rates during the slug production. The
present work consists of
the numerical simulation of the severe slug flow regime
into a horizontal pipeline
section followed by a vertical section, as well as to
present an statistically steady
state analysis. The flow prediction is obtained through a
one-dimensional
formulation based on the Drift Flux Model. The slug
frequency is compared with
other numerical studies available in the literature, and a
very satisfactory
agreement is obtained.
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[en] INTELLIGENT CONTROL STRATEGIES FOR SEVERE SLUG MITIGATION IN OIL PRODUCTION PLANTS / [pt] ESTRATÉGIAS DE CONTROLE INTELIGENTE PARA MITIGAÇÃO DE GOLFADAS SEVERAS EM SISTEMAS DE PRODUÇÃO DE PETRÓLEODINART DUARTE BRAGA 23 March 2018 (has links)
[pt] Um dos maiores desafios da produção de petróleo offshore é garantir um escoamento regular do reservatório até a unidade de processamento da produção. Entre os fenômenos que podem dificultar esta tarefa está o estabelecimento de um escoamento em golfadas no riser de produção, caracterizado por oscilações periódicas e de grande amplitude nas vazões do sistema, que diminuem a eficiência da planta de separação, sujeitam equipamentos a esforços cíclicos e causam graves descontroles de processo. Por esta razão, foram desenvolvidas nas últimas décadas diversas soluções que visam a evitar a formação das golfadas, ou ao menos, atenuar suas consequências. Entre as soluções mais promissoras estão os controladores que evitam a formação das golfadas através da manipulação ativa da válvula choke e os controladores que amortecem as golfadas nos vasos separadores da planta de processo. Neste trabalho, estas estratégias de controle são revisitadas sob a óptica do controle inteligente, possibilitando a obtenção de resultados fora do alcance dos controladores lineares. Além de um modelo computacional que descreve um sistema de produção do poço ao vaso separador, também foram desenvolvidos neste trabalho dois controladores inteligentes. O primeiro deles é um controlador anti-golfada de arquitetura híbrida Fuzzy-PID, que é capaz de suprimir as golfadas mesmo em sistemas desprovidos de medições submarinas e com válvula choke lenta. O segundo é um controlador amortecedor de golfadas fuzzy, otimizado por um algoritmo genético, com alta capacidade de atenuação das golfadas e capaz de manter o nível dentro de uma faixa considerada segura. Ambos os controladores são testados em diversos cenários e têm seus resultados comparados aos obtidos por controladores lineares. / [en] One of the major challenges of offshore oil production is to ensure a regular flow from the reservoir to the production processing unit. Among the phenomena that may hamper this task is the establishment of slug flow in the production riser, characterized by periodic oscillations of large amplitude in the system flow rates, which reduce the efficiency of the separation plant, subject equipment to cyclical fatigue and cause serious process instabilities. For this reason, several solutions that aim at avoiding the formation of slugs or, at least, mitigating their consequences have been developed in the last decades. Among the most promising solutions are controllers that prevent the formation of slugs by actively manipulating the choke valve and controllers that dampen the slugs in the vessels of the separation plant. In this work, these control strategies are revisited from perspective of intelligent control, allowing the obtainment of results beyond the reach of linear controllers. In addition to a computational model that comprises a production system from the well to the separation vessel, two intelligent controllers were developed in this work. One of them is a hybrid Fuzzy-PID anti-slug controller that is capable of suppressing slugs even in systems without submarine measurements available and with slow choke valve. The other one is a fuzzy slug damping controller, optimized by a genetic algorithm, with high slug attenuation capacity and able to maintain the level within a specified range. Both controllers are tested in several scenarios and have their results compared to those obtained by linear controllers.
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