Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1
GasparFDJ_DISSERT.pdf: 3388304 bytes, checksum: 086a8f61099f69978a8b9f477f351d24 (MD5)
Previous issue date: 2014-01-23 / Petr?leo Brasileiro SA - PETROBRAS / Slugging is a well-known slugging phenomenon in multiphase flow, which may cause
problems such as vibration in pipeline and high liquid level in the separator. It can be
classified according to the place of its occurrence. The most severe, known as slugging in the
riser, occurs in the vertical pipe which feeds the platform. Also known as severe slugging, it
is capable of causing severe pressure fluctuations in the flow of the process, excessive
vibration, flooding in separator tanks, limited production, nonscheduled stop of production,
among other negative aspects that motivated the production of this work .
A feasible solution to deal with this problem would be to design an effective method for
the removal or reduction of the system, a controller. According to the literature, a
conventional PID controller did not produce good results due to the high degree of nonlinearity
of the process, fueling the development of advanced control techniques. Among
these, the model predictive controller (MPC), where the control action results from the
solution of an optimization problem, it is robust, can incorporate physical and /or security
constraints.
The objective of this work is to apply a non-conventional non-linear model predictive
control technique to severe slugging, where the amount of liquid mass in the riser is
controlled by the production valve and, indirectly, the oscillation of flow and pressure is
suppressed, while looking for environmental and economic benefits.
The proposed strategy is based on the use of the model linear approximations and
repeatedly solving of a quadratic optimization problem, providing solutions that improve at
each iteration. In the event where the convergence of this algorithm is satisfied, the predicted
values of the process variables are the same as to those obtained by the original nonlinear
model, ensuring that the constraints are satisfied for them along the prediction horizon.
A mathematical model recently published in the literature, capable of representing
characteristics of severe slugging in a real oil well, is used both for simulation and for the
project of the proposed controller, whose performance is compared to a linear MPC / A golfada ? um regime inst?vel do fluxo multif?sico, com oscila??es de press?o e vaz?o
abruptas no processo de produ??o de petr?leo, podendo ocasionar problemas tais como
vibra??o na tubula??o e alto n?vel de l?quido nos separadores. Pode ser classificada de acordo
com seu local de ocorr?ncia. A mais severa destas, conhecida como golfada no riser, ocorre
na tubula??o vertical que alimenta a plataforma. Conhecida tamb?m como golfada severa, ela
? capaz de causar bruscas oscila??es na press?o, nas vaz?es do processo, vibra??o excessiva,
inunda??o dos tanques separadores, produ??o limitada, parada n?o programada da
plataforma, entre outros aspectos negativos que motivaram a produ??o deste trabalho.
Uma solu??o vi?vel para lidar com tal problema seria projetar um m?todo efetivo para a
remo??o ou diminui??o deste regime, como um controlador. De acordo com a literatura, o
controlador convencional PID n?o apresenta bons resultados devido ao alto grau de n?o
linearidade do processo, o que impulsionou o desenvolvimento de t?cnicas avan?adas de
controle. Dentre estas, o controlador preditivo, cuja a??o de controle resulta da solu??o de
um problema de otimiza??o, al?m de ser uma t?cnica que apresenta robustez e pode
incorporar restri??es f?sicas e/ou de seguran?a.
O objetivo deste trabalho ? estudar a aplica??o de uma t?cnica de controle preditivo n?o
linear ao controle de golfada severa, visando controlar a quantidade de massa l?quida no riser
atuando na v?lvula de produ??o e, indiretamente, suprimir as oscila??es de vaz?o e press?o.
Com a finalidade de obter benef?cios ambientais e econ?micos.
A t?cnica de controle preditivo proposta baseia-se no uso de aproxima??es lineares do
modelo e na resolu??o repetida de um problema de otimiza??o quadr?tica que proporciona
solu??es que melhoram a cada itera??o. No caso em que a converg?ncia desse algoritmo ?
satisfeita, os valores preditos das vari?veis do processo s?o iguais ?queles que seriam obtidos
pelo modelo n?o linear original, garantindo que as restri??es nessas vari?veis sejam
satisfeitas ao longo do horizonte de predi??o.
Um modelo matem?tico publicado recentemente na literatura, capaz de representar
caracter?sticas da golfada severa em um po?o real, ? utilizado tanto para a simula??o, quanto
para projeto do controlador proposto, cujo desempenho ? comparado ao de um controlador
preditivo linear
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15494 |
| Date | 23 January 2014 |
| Creators | Dantas Junior, Gaspar Fontineli |
| Contributors | CPF:55708245553, http://lattes.cnpq.br/0143490577842914, Maitelli, Andr? Laurindo, CPF:42046637100, http://lattes.cnpq.br/0477027244297797, Gabriel Filho, Oscar, CPF:11376040697, http://lattes.cnpq.br/4171033998524192, D?rea, Carlos Eduardo Trabuco |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0034 seconds