ESTIMAÇÃO DE PRESSÃO DE FUNDO DE POÇO UTILIZANDO SVR E UKF

Decio Haramura Junior¹; Ubirajara Franco Moreno¹

¹ UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA

Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-1161

Resumo

A proposta deste artigo é a implementação de soft sensors, baseados em modelos empíricos, para a estimação da pressão de fundo de um poço de petróleo offshore utilizando Support Vector Machines for Regression, SVR, e Unscented Kalman Filter, UKF. A abordagem proposta baseia-se em modelos para SVR construídos a partir do treinamento com dados históricos de sensores de uma planta industrial real. Estes modelos são utilizados juntamente com filtros baseados no UKF em uma implementação em malha fechada, para corrigir a estimação com dados em tempo real. Os resultados indicam melhorias ao utilizar variáveis de fundo em relação às de topo e ao utilizar malha fechada em relação à malha aberta.

Palavras-chave: SVR; UKF; PDG; Poço de petróleo