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Título: INTELLIGENT CONTROL STRATEGIES FOR SEVERE SLUG MITIGATION IN OIL PRODUCTION PLANTS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): DINART DUARTE BRAGA

Colaborador(es):  RICARDO TANSCHEIT - Orientador
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Coorientador
Número do Conteúdo: 33381
Catalogação:  23/03/2018 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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=33381@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33381@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.33381

Resumo:
One of the major challenges of offshore oil production is to ensure a regular flow from the reservoir to the production processing unit. Among the phenomena that may hamper this task is the establishment of slug flow in the production riser, characterized by periodic oscillations of large amplitude in the system flow rates, which reduce the efficiency of the separation plant, subject equipment to cyclical fatigue and cause serious process instabilities. For this reason, several solutions that aim at avoiding the formation of slugs or, at least, mitigating their consequences have been developed in the last decades. Among the most promising solutions are controllers that prevent the formation of slugs by actively manipulating the choke valve and controllers that dampen the slugs in the vessels of the separation plant. In this work, these control strategies are revisited from perspective of intelligent control, allowing the obtainment of results beyond the reach of linear controllers. In addition to a computational model that comprises a production system from the well to the separation vessel, two intelligent controllers were developed in this work. One of them is a hybrid Fuzzy-PID anti-slug controller that is capable of suppressing slugs even in systems without submarine measurements available and with slow choke valve. The other one is a fuzzy slug damping controller, optimized by a genetic algorithm, with high slug attenuation capacity and able to maintain the level within a specified range. Both controllers are tested in several scenarios and have their results compared to those obtained by linear controllers.

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