Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-07-03T12:46:24Z No. of bitstreams: 1 BrunnaSantanaDeVasconcellos_DISSERT.pdf: 4909084 bytes, checksum: 8df41e0e78db0c16f71dee97eee833b1 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-07-06T15:00:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 BrunnaSantanaDeVasconcellos_DISSERT.pdf: 4909084 bytes, checksum: 8df41e0e78db0c16f71dee97eee833b1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-06T15:00:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunnaSantanaDeVasconcellos_DISSERT.pdf: 4909084 bytes, checksum: 8df41e0e78db0c16f71dee97eee833b1 (MD5) Previous issue date: 2017-04-10 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Problemas pr?ticos de controle, comumente, se apresentam com muitas vari?veis a serem controladas simultaneamente e que dependam uma das outras, surgindo, com isso, a necessidade de um estudo aprofundado sobre controle multivari?vel. Analisar a capacidade e a potencialidade de diferentes estrat?gias de controle, buscando as mais adequadas para cada tipo de sistema ? fundamental. Nesse contexto, esse trabalho aborda um procedimento sistem?tico acess?vel de como se projetar um controlador fuzzy eficaz para sistema multivari?veis. O procedimento consiste em dividir o projeto em etapas claras e cont?nuas, nas quais s?o sintonizados os par?metros de controladores fuzzy multivari?veis. A primeira etapa se inicia considerando o sistema com diversas malhas que contenham uma entrada e uma sa?da, os controladores fuzzy sintonizados para cada malha, nessa etapa, s?o iguais aos comumente sintonizados para sistemas SISO; a segunda etapa compreende a uni?o das informa??es dos controladores sintonizados na etapa anterior em um ?nico controlador fuzzy MIMO, que considera todas as entradas e sa?das, mas sem acrescentar ainda a influ?ncia de cada malha nas outras; a ?ltima etapa consiste em incluir essa influ?ncia que cada vari?vel exerce sobre todo o sistema din?mico, por meio da inclus?o de um complemento na base de regras e das fun??es Sugeno de sa?da. Dessa forma, ? poss?vel se ter uma melhor compreens?o e se obter um melhor desempenho do controlador, por ser poss?vel analisar o comportamento do sistema em cada etapa do projeto. Para comprovar sua efici?ncia, o m?todo aqui abordado ? aplicado a diferentes estudos de caso pr?ticos e simulados. Ap?s isso, esse controlador fuzzy multivari?vel ? comparado com outros controladores por meio da an?lise gr?fica e do c?lculo de ?ndices de desempenho para a valida??o do procedimento utilizado. / Control?s practical problems usually appear with lots of variables to be controlled simultaneously. Its biggest problem is that frequently the variables depend on each other, making necessary a deep study about multivariable control systems. Analyze capability and potential of different control strategies is extremely important to get the most appropriate control mode to the system. In this context, this work approaches systematic procedures to project an effective fuzzy controller focused in multivariable systems. It consists in splitting the controller design in three steps, where it?s parameters are synchronized with multivariable fuzzy controllers. The first step considers a system with a single input and a single output. At second step, all the controllers are joined into a single one, with all the inputs and outputs include without accounting each loop influence?s. Last step happens including the influence of each loop on the whole system. This approach makes possible a better performance from the controller, since it?s possible to analyze the system behavior in each step. To prove this procedure efficiency, the method is applied to different cases of study, including practical and simulated cases. The outcome multivariable fuzzy controller is compared with others by using graphical analysis and calculated indexes of performance to validate the chosen procedure.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:08:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Geraldo de Moura Lacerda_DISSERT.PDF: 1911121 bytes, checksum: 19c68900a038404a86d6d95ce757a46b (MD5) Previous issue date: 2009-12-09 / This work presents a proposal to detect interface in atmospheric oil tanks by installing a differential pressure level transmitter to infer the oil-water interface. The main goal of this project is to maximize the quantity of free water that is delivered to the drainage line by controlling the interface. A Fuzzy Controller has been implemented by using the interface transmitter as the Process Variable. Two ladder routine was generated to perform the control. One routine was developed to calculate the error and error variation. The other was generate to develop the fuzzy controller itself. By using rules, the fuzzy controller uses these variables to set the output. The output is the position variation of the drainage valve. Although the ladder routine was implemented into an Allen Bradley PLC, Control Logix family it can be implemented into any brand of PLCs / Este trabalho apresenta uma proposta para instala??o de um transmissor de n?vel por press?o diferencial que ser? usado para detec??o de interface em tanques de Petr?leo instalados pela Petrobras no estado do Rio Grande do Norte. Este transmissor medir? a vari?vel controlada n?vel, que ser? usada como entrada para um controlador fuzzy implementado em rotina ladder em um CLP Contrologix da Rockwell Automation. Este controlador comandar? a abertura ou fechamento das v?lvulas de sa?da de ?leo nos tanques, com o intuito de garantir a m?xima sa?da de ?gua no fundo do tanque sem a presen?a de ?leo. Apesar se existirem v?rias tecnologias para detec??o da interface, conforme ser? mostrado adiante, o controle da interface ? feito de forma manual, ou seja, por interm?dio do operador atrav?s de retiradas de amostras dos fluidos nos tanques em v?lvulas conhecidas como v?lvulas de retirada de amostras (tamb?m conhecidas como try cocks). O grande entrave ao uso das tecnologias existentes ? a complexidade do processo de tratamento, as varia??es na carga do petr?leo recebido, exist?ncia de sulfetos de ferro, etc. Neste trabalho, ? apresentada uma breve teoria sobre emuls?es, sobre os processos de separa??o de petr?leo e das v?rias tecnologias de detec??o de interface dispon?veis no mercado. Em seguida, a teoria de sistemas fuzzy ? comentada, bem como o projeto Detec??o de Interface baseado na medi??o de n?vel e uso de controladores fuzzy, objeto deste estudo, para fins de obten??o do t?tulo de Mestre em Engenharia de Petr?leo

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:08:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TiagoSB_DISSERT.pdf: 2511631 bytes, checksum: 6bc0111c2afb2c48acf040134ddb6f46 (MD5) Previous issue date: 2011-07-22 / From their early days, Electrical Submergible Pumping (ESP) units have excelled in lifting much greater liquid rates than most of the other types of artificial lift and developed by good performance in wells with high BSW, in onshore and offshore environments. For all artificial lift system, the lifetime and frequency of interventions are of paramount importance, given the high costs of rigs and equipment, plus the losses coming from a halt in production. In search of a better life of the system comes the need to work with the same efficiency and security within the limits of their equipment, this implies the need for periodic adjustments, monitoring and control. How is increasing the prospect of minimizing direct human actions, these adjustments should be made increasingly via automation. The automated system not only provides a longer life, but also greater control over the production of the well. The controller is the brain of most automation systems, it is inserted the logic and strategies in the work process in order to get you to work efficiently. So great is the importance of controlling for any automation system is expected that, with better understanding of ESP system and the development of research, many controllers will be proposed for this method of artificial lift. Once a controller is proposed, it must be tested and validated before they take it as efficient and functional. The use of a producing well or a test well could favor the completion of testing, but with the serious risk that flaws in the design of the controller were to cause damage to oil well equipment, many of them expensive. Given this reality, the main objective of the present work is to present an environment for evaluation of fuzzy controllers for wells equipped with ESP system, using a computer simulator representing a virtual oil well, a software design fuzzy controllers and a PLC. The use of the proposed environment will enable a reduction in time required for testing and adjustments to the controller and evaluated a rapid diagnosis of their efficiency and effectiveness. The control algorithms are implemented in both high-level language, through the controller design software, such as specific language for programming PLCs, Ladder Diagram language. / Desde a sua concep??o, as unidades de Bombeio Centr?fugo Submerso (BCS) destacaram- se pelas altas vaz?es desenvolvidas e pelo bom desempenho em po?os com alto BSW, tanto em ambientes onshore como offshore. Em qualquer sistema de eleva??o, sua vida ?til e a frequ?ncia das interven??es s?o de fundamental import?ncia, em virtude dos elevados custos das sondas e dos equipamentos, al?m dos prejuizos oriundos de uma parada na produ??o. Na busca por uma maior vida ?til do sistema, surge a necessidade de que o mesmo trabalhe com efici?ncia e dentro dos limites de seguran?a de seus equipamentos, isso implica na necessidade de peri?dicos ajustes, monitoramento e controle. Como ? crescente a perspectiva de se minimizar as a??es humanas diretas, esses ajustes dever?o ser feitos cada vez mais via automa??o. A automa??o do sistema n?o s? possibilita uma maior vida ?til, mas tamb?m um maior controle sobre a produ??o do po?o. O controlador ? o c?rebro da maioria dos sistemas de automa??o, concentrando l?gica e estrat?gias necess?rias a atua??o no processo de maneira a lev?-lo a trabalhar com efici?ncia. Tal ? a import?ncia do controle para qualquer sistema de automa??o que se espera que, com o desenvolver das pesquisas e melhor conhecimento do BCS, muitos controladores venham a ser propostos para este m?todo de eleva??o. Depois que um controlador ? proposto, o mesmo deve ser testado e validado antes de se tom?-lo como eficiente e funcional. O uso de um po?o produtor ou de um po?o de teste poderia viabilizar a realiza??o de testes, mas com o s?rio risco de que falhas no projeto do controlador viessem a ocasionar danos aos equipamentos do po?o, muitos deles de custo elevado. Diante dessa realidade, o objetivo deste trabalho ? apresentar um ambiente para avalia??o de controladores fuzzy para po?os equipados com o m?todo BCS, utilizando-se de um simulador computacional representando um po?o virtual, de um software de projeto de controladores fuzzy e de um CLP comercial. O uso do ambiente proposto possibilitar? uma redu??o no tempo requerido para a realiza??o dos testes e ajustes necess?rios ao controlador avaliado e um diagn?stico r?pido de sua efici?ncia e efic?cia. Os algoritmos de controle s?o implementados tanto em linguagem de alto n?vel, atrav?s do software de projeto de controladores, como em linguagem espec?fica para programa??o de CLPs, a linguagem de Diagramas Ladder.