Desenvolvimento de analisador virtual para predição da pressão de fundo em poços de petróleo utilizando rede neural

Na exploração de petróleo a melhor variável para estabilização do fluxo via golfadas é a Pressão no chamado de Downhole Pressure Gauge (Ppdg). Porém este instrumento é instalado em ambiente agressivo e, portanto tende a estragar facilmente. Além disso, devido sua localização a manutenção/substituição é normalmente inviável economicamente. Sendo assim, uma solução para garantir esta medida é utilizar como sensor um analisador virtual. Nesse contexto, utilizando de um modelo de rede neural feedforward do tipo caixa preta com dados do modelo dinâmico semi-empírico simplificado FOWM (Fast Offshore Wells Model), o objetivo do presente trabalho é desenvolver um analisador virtual capaz de predizer a Ppdg com o mínimo erro associado. Obteve-se como resultado otimizado o modelo com os hiperparâmetros: otimizador = Adadelta, inicialização = glorot_normal, ativação = relu, N° neurônios na 1° camada = 256 e N° neurônios na 2° camada = 0, sendo o coeficiente de determinação (R2) igual a 0.9998969 e um MSE de 5,02 X 10-6. Indicando assim, que o mesmo é capaz de substituir em uma planta real o sensor físico. Além disso, pode-se observar que um modelo do tipo caixa preta exige que a base de dados contemple a maioria dos cenários que a planta está sujeita a operar, tendo em vista que a capacidade preditiva extrapolava do modelo foi muito inferior a capacidade interpolativa, sendo o coeficiente de determinação da extrapolação inicial igual a 0,659041 e final igual a 0,699827. Por fim, quando testada a mesma base de dados no método clássico de predição, a regressão linear, obteve-se como R2 = 0,995022 e o MSE = 2X10-4. Indicando assim, que o método de rede neural é mais acurado para modelagem preditiva

Desenvolvimento de analisador virtual para predição da pressão de fundo em poços de petróleo utilizando rede neural

Na exploração de petróleo a melhor variável para estabilização do fluxo via golfadas é a Pressão no chamado de Downhole Pressure Gauge (Ppdg). Porém este instrumento é instalado em ambiente agressivo e, portanto tende a estragar facilmente. Além disso, devido sua localização a manutenção/substituição é normalmente inviável economicamente. Sendo assim, uma solução para garantir esta medida é utilizar como sensor um analisador virtual. Nesse contexto, utilizando de um modelo de rede neural feedforward do tipo caixa preta com dados do modelo dinâmico semi-empírico simplificado FOWM (Fast Offshore Wells Model), o objetivo do presente trabalho é desenvolver um analisador virtual capaz de predizer a Ppdg com o mínimo erro associado. Obteve-se como resultado otimizado o modelo com os hiperparâmetros: otimizador = Adadelta, inicialização = glorot_normal, ativação = relu, N° neurônios na 1° camada = 256 e N° neurônios na 2° camada = 0, sendo o coeficiente de determinação (R2) igual a 0.9998969 e um MSE de 5,02 X 10-6. Indicando assim, que o mesmo é capaz de substituir em uma planta real o sensor físico. Além disso, pode-se observar que um modelo do tipo caixa preta exige que a base de dados contemple a maioria dos cenários que a planta está sujeita a operar, tendo em vista que a capacidade preditiva extrapolava do modelo foi muito inferior a capacidade interpolativa, sendo o coeficiente de determinação da extrapolação inicial igual a 0,659041 e final igual a 0,699827. Por fim, quando testada a mesma base de dados no método clássico de predição, a regressão linear, obteve-se como R2 = 0,995022 e o MSE = 2X10-4. Indicando assim, que o método de rede neural é mais acurado para modelagem preditiva