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dissertação mestrado ien 2018 Tamara Porfiro Teixeira.pdf: 807837 bytes, checksum: b01215afaee9c4a8b22c3267552cfcbc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-09T13:11:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1
dissertação mestrado ien 2018 Tamara Porfiro Teixeira.pdf: 807837 bytes, checksum: b01215afaee9c4a8b22c3267552cfcbc (MD5)
Previous issue date: 2018-02 / Este trabalho apresenta uma metodologia para predição de incrustação concêntricas e
excêntricas em tubulações utilizadas na indústria de petróleo off-shore. A aproximação é
baseada nos princípios de densitometria gama e redes neurais artificiais. Foi desenvolvido um
modelo de estudo preliminar visando definir as composições do duto e incrustações. Para isso,
foi avaliada a influência na transmissão gama de dutos com quatro tipos diferentes de aços
utilizados em plataformas de petróleo, bem como a influência das principais formações
inorgânicas de depósitos. A divergência da fonte radioativa também foi considerada nessa
avaliação, com aberturas de colimação de 2 mm a 7 mm, com passos de 2,5 mm. Após a
definição da composição do duto e incrustação, foi definida uma geometria de medição por
meio do código MCNP-X para calcular a espessura da incrustação por meio de equações
analíticas independentemente dos fluidos presentes no duto (água salgada, gás e óleo). A
geometria representativa utiliza um duto composto por Ferro, com incrustação inorgânica
formada por sulfato de bário (BaSO4). Modelos de incrustações concêntricas foram simulados
e os dados obtidos foram utilizados para treinamento e validação de uma rede neural artificial,
bem como modelos de incrustações excêntricas. O sistema de detecção simulado consistiu em
uma geometria com feixe estreito com 2 mm de abertura de colimação, compreendendo uma
fonte de raios gama (137Cs) e detectores NaI(Tl) 2x2” posicionados adequadamente ao redor do
sistema duto-incrustação-fluido para o cálculo da espessura de incrustação considerando o feixe
transmitido e o espalhado. O espalhamento Compton foi considerado nos casos de incrustações
com formação excêntrica para auxílio na determinação e localização das espessuras máximas
de incrustação. Os modelos teóricos foram desenvolvidos usando o código matemático MCNPX
e utilizados para o treinamento, teste e validação das redes neurais artificiais. A metodologia
proposta foi capaz de predizer as espessuras de incrustações concêntricas e excêntricas com
resultados satisfatórios para esses dois tipos de formações inorgânicas. / This work presents a methodology for predicting concentric and eccentric scales in pipelines
used in the offshore oil industry. The approximation is based on the principles of gamma
densitometry and artificial neural networks. A preliminary study model was developed to define
the compositions of the duct and scale. In order to do so, the influence of pipeline transmission
with four different types of steel used in oil platforms was evaluated, as well as the influence
of the main inorganic deposit formations. The divergence of the radioactive source was also
considered in this evaluation, with collimation openings of 2 mm to 7 mm, with steps of 2.5
mm. After defining the composition of the duct and scale, a measurement geometry was defined
by means of the MCNP-X code to calculate the scale thickness by means of analytical
equations, independent of the fluids present in the duct (salt water, gas and oil). The
representative geometry uses a duct composed of iron, with inorganic scale formed by barium
sulfate (BaSO4). Concentric scale models were simulated and the data obtained were used for
training and validation of an artificial neural network, as well as eccentric scale models. The
simulated detection system consisted of a narrow-beam geometry with a 2 mm collimation
aperture, comprising a gamma ray source (137Cs) and 2x2 "NaI (Tl) sensors suitably positioned
around the duct-scale-fluid system for calculation of the scale thickness considering the
transmitted beam and the scattered beam. Compton scattering was considered in cases of
eccentric scale to aid in the determination and location of maximum scale thicknesses. The
theoretical models were developed using the mathematical code MCNP-X and used for training,
testing and validation of artificial neural networks. The proposed methodology was able to
predict the concentric and eccentric scale thicknesses with satisfactory results for these two
types of inorganic formations.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:carpedien.ien.gov.br:ien/2303 |
| Date | 02 1900 |
| Creators | Teixeira, Tâmara Porfírio, Instituto de Engenharia Nuclear |
| Contributors | Salgado, César Marques, Moreira, Maria de Lourdes, Pereira, Cláudio Márcio do Nascimento Abreu, Conti, Claudio de Carvalho, Salgado, César Marques |
| Publisher | Instituto de Engenharia Nuclear, Programa de Pós-graduação em Ciências e Tecnologias Nucleares, IEN, Brasil, Instituto de Engenharia Nuclear |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional do IEN, instname:Instituto de Engenharia Nuclear, instacron:IEN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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