Modelagem do Conteúdo de Fluidos em Sólidos Residuais de Peneiramento Vibratório Usando Redes Neurais Artificiais

Abstract

The proper management of drilling waste, particularly the fluid content in residual solids from shale shakers, remains a critical challenge in oil and gas operations. Traditional methods relying on laboratory analysis introduce significant delays, hindering real-time process optimization. This study proposes an artificial neural network (ANN)-based virtual sensor to predict fluid content in vibratory screening residual solids in real time. Experimental data were collected from an industrial shale shaker system under varied operational parameters, including motor speed, feed flow rate, and screen inclination. A multilayer perceptron model was developed using TensorFlow, featuring input normalization, dropout regularization, and optimized training with stochastic gradient descent. The ANN architecture achieved a mean absolute error of 0.03 and a loss of 0.002, demonstrating robust convergence without overfitting. Statistical validation via t-tests confirmed no significant difference between predicted and experimental values (p-values of 0.67 for test data and 0.85 for the full dataset). The model’s accuracy under stable operating conditions enables continuous monitoring without additional hardware, addressing the industry’s reliance on delayed laboratory measurements. Key implications include real-time operational adjustments, reduced waste management costs, and a scalable solution for existing systems. This work bridges a critical gap in Artificial Intelligence (AI) applications for solids control, offering a practical framework for enhancing separation efficiency and sustainability in drilling operations.O gerenciamento adequado de resíduos de perfuração, particularmente o conteúdo de fluido em sólidos residuais de peneiras vibratórias, continua sendo um desafio crítico nas operações de petróleo e gás. Métodos tradicionais que dependem de análises laboratoriais introduzem atrasos significativos, dificultando a otimização do processo em tempo real. Este estudo propõe um sensor virtual baseado em rede neural artificial (RNA) para prever o conteúdo de fluido em sólidos residuais de peneiras vibratórias em tempo real. Dados experimentais foram coletados de um sistema de peneira vibratória industrial sob parâmetros operacionais variados, incluindo velocidade do motor, vazão de alimentação e inclinação da tela. Um modelo Perceptron multicamadas foi desenvolvido usando TensorFlow, apresentando normalização de entrada, regularização de dropout e treinamento otimizado com gradiente descencente estocástico. A arquitetura da RNA atingiu um erro absoluto médio de 0,03 e uma perda de 0,002, demonstrando convergência robusta sem overfitting. A validação estatística por meio de testes t confirmou que não houve diferença significativa entre os valores previstos e experimentais (valor-p de 0,67 para dados de teste e 0,85 para o conjunto de dados completo). A precisão do modelo sob condições operacionais estáveis permite monitoramento contínuo sem hardware adicional, abordando a dependência da indústria em medições laboratoriais atrasadas. As principais implicações incluem ajustes operacionais em tempo real, custos reduzidos de gerenciamento de resíduos e uma solução escalável para sistemas existentes. Este trabalho preenche uma lacuna crítica em aplicações de Inteligência Artificial (IA) para controle de sólidos, oferecendo uma estrutura prática para melhorar a eficiência de separação e a sustentabilidade em operações de perfuração