Recurrent Neural Network Based Control for Risers and Oil Wells

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação.Redes Neurais Recorrentes tendem a ser custosas de se otimizar, porém possuem proprie- dades desejáveis para identificação de sistemas dinâmicos e servem como aproximadores universais dos mesmos. Para diminuir este custo considerado impraticável, surgiu na literatura as Redes de Estado de Echo (Echo State Networks). Echo State Networks são Redes Neurais Recorrentes divididas em duas partes: uma rede de neurônios reccorentes, chamada de reservatório, onde os pesos são fixos e inicializados aleatóriamente e uma camada composta de neurônios estáticos, utilizados para computar a saída do modelo de aprendizagem dinâmica. Somente os pesos de saída desta rede são treinados, podendo ser utilizados algoritmos do tipo mínimos quadrados. Devido a estas propriedades, tais redes podem aproximar sistemas dinâmicos complexos custando baixo esforço computa- tional, tendo obtido resultados promissores em aplicações de identificação e controle em malha fechada de sistemas dinâmicos. Há demonstrações promissoras do uso desse tipo de modelo em problemas envolvendo a indústria de petróleo e gás. Ao mesmo tempo, na industria de petróleo, várias abordagens são desenvolvidas para resolver o problem de golfadas utilizando controle em malha fechada. O problema de golfadas é pertinente numa plataforma de produção por ser capaz de causar grandes prejuizos na produção de petróleo, acarretando em perdas financeiras severas. Pensando nesta aplicação, este trabalho emprega uma estratégia de controle adaptativo utilizando Redes de Estado de Eco para se aproximar o modelo inverso do sistema controlado para o cálculo da ação de controle. Esta abordagem foi aplicada no controle da pressão de fundo de um poço de petróleo, juntamente com o controle anti-golfadas de um “riser”, cujo modelo estava submetido à um severo regime de golfadas. Para os experimentos, foram utilizados modelos já presentes em literatura para simulações. Testes de rejeição de perturbação e seguimento de referência foram aplicados no poço de petróleo. Para o riser, foi testado qual o ponto de equilíbrio estável com maior abertura do choke de produção que o riser consegue manter. Com base nos resultados obtidos, o presente trabalho demonstrou a aplicabilidade das Redes de Estado de Eco ao controle de plantas de produção da indústria de petróleo e gás e também demonstrou sua capacidade em efetuar a estabilização de regimes severos de golfadas.Recurrent Neural Networks (RNN) tend to be costly to optimize, though they posess desir- able properties for dynamic system identification and serve as an universal approximator for these systems. To diminish this cost which can make RNNs impracticable, Echo State Networks were proposed in literature. Echo State Networks (ESN) are Recurrent Neural Networks and are divided in two parts: a recurrent netwok, named reservoir, in which the weights involved are fixed and randomly initialized; and a readout layer, composed of static neurons, where the output of an Echo State Network is computed. Only the weights from the readout layer are trained. In this training, relatively low cost algorithms such as the least squares can be used. Due to these properties, ESN can approximate complex dynamical systems with relatively low computational effort and global minima guarantee, and has obtained promising results in system identification and closed loop control of dynamic systems. There are successful demonstrations of ESN application in oil and gas plants. At the same time, in oil industry, several approaches are developed to solve the slugging flow problem utilizing feedback control. slugging flow problems are pertinent in oil platforms due to being capable of hindering significantly oil production, implying severe financial loss. With this application in mind, this work uses an adaptive control utilizing ESN to approximate the controlled system’s inverse model to calculate the control action. This approach was applied to control the bottomhole pressure of an oil well and to apply anti-slug control of a pipeline-riser system which was subject to severe slugging flow regime. For the experiments, computer simulations were made utilizing models already stablished in literature. The closed-loop control of the oil well was subject to setpoint tracking and disturbance rejection tests. For the riser, it was tested which is the largest choke opening in which the riser maintains pressure stability, which corresponds to the maximum production without slugging flow. Based on the obtained results, this work demonstrated te applicability of ESN in oil production plants control and stabilization of severe slugging

Nonlinear Model Predictive Control of an Oil Well with Echo State Networks

In oil production platforms, processes are nonlinear and prone to modeling errors, as the flowregime and components are not entirely known and can bring about structural uncertainties,making designing predictive control algorithms for this type of system a challenge. In thiswork, an efficient data-driven framework for Model Predictive Control (MPC) using Echo StateNetworks (ESN) as prediction model is proposed. Differently from previous work, the ESN model for MPC is only linearized partially: while the free response of the system is kept fullynonlinear, only the forced response is linearized. This MPC framework is known in the literatureas the Practical Nonlinear Model Predictive Controller (PNMPC). In this work, by using theanalytically computed gradient from the ESN model, no finite difference method to compute derivatives is needed as in PNMPC. The proposed method, called PNMPC-ESN, is applied tocontrol a simplified model of a gas lifted oil well, managing to successfully control the plant,obeying the established constraints while maintaining setpoint tracking

Recurrent Neural Network based control of an Oil Well

Echo State Networks (ESN) are dynamical learning models composed of two parts: a recurrent network (reservoir) with fixed weights and a linear adaptive readout output layer. The output layer’s weights are learned for the ESN to reproduce temporal patterns usually by solving a least-squares problem. Such recurrent networks have shown promising results in previous applications to dynamic system identification and closed-loop control. This work applies an echo state network to control the bottom hole pressure of an oil well, whereby the opening of the production choke is manipulated. The controller utilizes a network to learn the plant inverse model, whose model input is the plant output and the vice-versa, and another network to compute the control action that induces a desired plant behavior. Despite the nonlinearities of the well model, the ESN effectively learned the inverse model and achieved near global setpoint tracking and disturbance rejection, with little setpoint deviation in the latter case. These results show that echo state networks are a viable tool for the control of complex dynamic systems by means of online inverse-model learning

Echo state networks for online learning control and mpc of unknown dynamic systems: applications in the control of oil wells

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2019.Com o avanço da tecnologia, métodos baseados em dados tornaram-se cada vez mais relevantes tanto na academia quanto na indústria, sendo isso também válido para a área de controle de processos. Um processo específico que se beneficia de modelagem e controle baseado em dados é o de produção de petróleo, devido à composição do escoamento multifásico e do reservatório não serem totalmente conhecidas, assim dificultando a obtenção de um modelo fidedigno. Levando isso em consideração, neste trabalho há o objetivo de testar e aplicar diversas estratégias de controle utilizando Redes de Estado de Eco (Echo State Networks, ESN) em modelos de poços de produção de petróleo. O primeiro controle consiste em usar uma ESN para obter o modelo inverso online de um processo e usá-lo para computar uma ação de controle de seguimento de referência. Nesta planta, há dois poços de petróleo com elevação por gás conectados em um riser por um manifold no qual não há perda de carga. Este primeiro controlador com ESN obteve êxito em efetuar seguimento de referência em três diferentes combinações de entradas e saídas, sendo algumas com multiplas variáveis de entrada ou de saída. No segundo método proposto, utiliza-se uma ESN para servir de modelo numa estratégia de Controle Preditivo Não-linear Prático (Practical Nonlinear Model Predictive Control, PNMPC), onde obtém-se uma resposta livre computada de forma não-linear, e uma resposta forçada através da linearização do modelo. Como a ESN é um modelo analítico, é possível obter facilmente os gradientes para a linearização. Esse controle ESN-PNMPC efetua seguimento de referência na pressão de fundo de um poço de petróleo com elevação por gás, também levando em conta restrições operacionais tais como saturação, limitação de variação, e limites na pressão da cabeça do poço. Este trabalho contribui à literatura ao mostrar que ambas as estratégias de controle com ESN são efetivas em sistemas dinâmicos complexos como os modelos de poços de petróleo utilizados, assim como uma prova de conceito da proposição de utilizar uma ESN no PNMPC.Abstract: As technology advances over time, data-driven approaches become more relevant in many fields of both academia and industry, including process control. One important kind of process that benefits from data-driven modeling and control is oil and gas production, as the reservoir conditions and multiphase flow composition are not entirely known and thus hinder the synthesis of an exact physical model. With that in mind, control strategies utilizing Echo State Networks (ESN) are applied in an oil and gas production plant model. In the first application, an ESN is used to obtain online the inverse model of a system where two gas-lifted oil wells and a riser are connected by a friction-less manifold, and use the resulting model to compute a set-point tracking control action. Setpoint tracking is successfully performed in three different combinations of input and output variables for the production system, some multivariate. In the second method, an ESN is trained to serve as the model for a Practical Nonlinear Model Predictive Control (PNMPC) framework, whereby the ESN provides the free response by forward simulation and the forced response by linearization of the nonlinear model. The ESN is an analytical model, thus the gradients are easily provided for the linearization. The ESN-PNMPC setup successfully performs reference tracking of a gas-lifted oil well bottom-hole pressure, while considering operational constraints such as saturation, rate limiting, and bounds on the well top-side pressure. This work contributes to the literature by showing that these two ESN-based control strategies are effective in complex dynamic systems, such as the oil and gas plant models, and also as a proof of concept for the ESN-PNMPC framework