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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: DESENVOLVIMENTO DE MODELOS UTILIZANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA PROBLEMAS DE GARANTIA DE ESCOAMENTO NA INDÚSTRIA DE PETRÓLEO Autor: BRUNO XAVIER FERREIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
BRUNNO FERREIRA DOS SANTOS - ORIENTADOR
VINICIUS TADEU KARTNALLER MONTALVAO - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 61188
Catalogação: 10/11/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61188@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61188@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61188
Resumo:
Título: DESENVOLVIMENTO DE MODELOS UTILIZANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA PROBLEMAS DE GARANTIA DE ESCOAMENTO NA INDÚSTRIA DE PETRÓLEO Autor: BRUNO XAVIER FERREIRA
VINICIUS TADEU KARTNALLER MONTALVAO - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 61188
Catalogação: 10/11/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61188@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61188@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61188
Resumo:
Uma preocupação significativa durante a produção de óleo e gás é a garantia
de escoamento para evitar desperdício de tempo e dinheiro. Devido às mudanças
nas condições durante a produção (como pressão e temperatura), principalmente
na região do pré-sal brasileiro, a solubilidade dos componentes do petróleo bruto
(óleo-gás-água) pode diminuir, resultando na formação de depósitos. A
incrustação é geralmente causada por parafina, hidratos e sal inorgânico. Neste
trabalho, foram desenvolvidos modelos utilizando estratégias de Aprendizado de
Máquina para monitoramento da formação de incrustações inorgânicas e
medição de parâmetros de processo associados com formas de remediação de
obstruções de outras fontes. Primeiramente, foram criados modelos do processo
de formação de incrustação de carbonato de cálcio na presença de
monoetilenoglicol (inibidor de hidrato) usando a arquitetura de redes neurais
feedfoward prever o pressão diferencial um e cinco instantes à frente, obtendo
um R2
superior a 92,9 porcento para ambos os horizontes de predição. O segundo tópico
explorado foi desenvolver modelos para determinação do pH em sistemas
pressurizados (até 6,0 MPa) por meio de análise de imagens. Podendo ser
aplicados no monitoramento de sistemas como Sistema Gerador de Nitrogênio,
utilizado para remediar alguns problemas de incrustação, dado que sua cinética
depende fortemente do pH do sistema. Foram criados modelos de classificação
para o pH do sistema (2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) usando Redes Neurais
Convolucionais (CNN), Máquina de Vetor de Suporte e Árvores de Decisão.
Além disso, modelos CNN foram construídos para predizer o pH na faixa de 2-
10.
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NA ÍNTEGRA |