'Programa de Pos-graduacao em Ciencias Contabeis da UFRJ'
Abstract
Comportamentos complexos e não lineares são comuns dentro da indústria química, sendo
assim, a obtenção de modelos fidedignos pode muitas vezes ser impossibilitada ao se
empregarem abordagens tradicionais de modelagem. Em função da ampla disponibilidade de
dados cada vez mais presente nas operações industriais, estratégias utilizando redes neuronais
são justificadas uma vez que além de sua não linearidade inerente, são consideradas funções
aproximadoras universais e possuem boa capacidade de predição. Sob a ótica de modelagem
e controle de processos, poços de petróleo com elevação artificial por injeção de gás
configuram-se como um problema interessante pois apresentam características que
dificultam sua identificação, são estas: inversão do sinal de ganho estático, comportamento
de fase não mínima, resposta transitória lenta e instabilidades da malha. O presente trabalho
empregou redes neuronais com atrasos temporais na identificação do comportamento do
poço. Objetivou-se predizer a vazão de final de óleo a partir de diferentes conjuntos de dados
como entrada. Posteriormente, as redes foram avaliadas e selecionadas de modo que os
melhores resultados fossem utilizados em estudos preliminares como modelo interno de
controladores preditivos. O comportamento do poço foi satisfatoriamente replicado pelas
redes treinadas e os testes aos quais os controladores foram submetidos apresentaram boa
capacidade de adequação a curva de referência (setpoint) e capacidade de estabilização da
vazão de produção em zonas de golfadas
