Nucleation of Gas Hydrates

Devido a alta concorrência e a necessidade de cumprimento de prazos, indústrias mo- dernas e com foco no mercado exigem altos índices de disponibilidade e confiabilidade de seus equipamentos. Com este objetivo, a atividade de manutenção, nos últimos anos, passou por diversas mudanças que implicaram em uma evolução na ótica de organização e planejamento de sua execução. De acordo com Kardec & Nascif [1998], as causas diretas para esta evolução são:

• O rápido aumento da quantidade e da diversidade dos elementos físicos que com- põem os variados equipamentos das plantas de processo que devem ser mantidos disponíveis;

• Projetos de engenharia mais complexos;

• Novos métodos para a atividade de manutenção;

• Novos enfoques sobre a organização da manutenção e suas responsabilidades. Assim, em decorrência dessas demandas emergiu o conceito de manutenção preditiva. Devido à importância deste tema nesta tese, a seguir é apresentado um breve histórico dos paradigmas de manutenção de equipamentos na indústria.

1.2.1

A Análise do Bombeio Mecânico

A relevância do problema da análise do método de elevação conhecido como bombeio mecânico, deve-se basicamente a:

• Grande aplicação em campos terrestres, possuindo no Brasil cerca de 7000 poços equipados com este método [Petrobras 2014];

• Os responsáveis pelos poços terrestres necessitam compartilhar sua atenção a uma grande quantidade de equipamentos, em torno de 100 a 150 poços;

• Possuir um sistema de avaliação do método, carta dinamométrica, que é utilizado para acompanhamento do sistema durante um longo período de tempo.

Baseado nestes tópicos acima descritos, pode-se concluir que este cenário possui uma grande aplicabilidade para a metodologia que automatiza o procedimento de detecção e

1.2. JUSTIFICATIVA E MOTIVAÇÃO 3

classificação de modos de operação, visando melhor auxiliar os responsáveis pelo acom- panhamento destes equipamentos.

Na área de detecção de modos de operação em bombeio mecânico por análise de car- tas dinamométrocas, muitos trabalhos já foram desenvolvidos baseados em técnicas de reconhecimento de padrões utilizando sistemas de redes neurais ou sistemas especialis- tas [Alegre, A & Morooka 1993, Alegre, Morooka & da Rocha 1993, Barreto et al. 1996, Chacln 1969, Dickinson & Jennings 1990, Nazi & Lea 1994, Rogers et al. 1990, Schirmer & Toutain 1991, Schnitman et al. 2003, Xu et al. 2006]. Porém, em todos, as técnicas de- senvolvidas dão ênfase na detecção à falha, fato este que auxilia o engenheiro responsável pelos poços, mas não fornece meios necessários para elaborar um plano de manutenção adequado para suas instalações, bem como, alocação de recursos necessários, como as sondas de produção.

Durante muito tempo o diagnóstico do Bombeio Mecânico foi realizado utilizando-se o resultado do teste de produção e a carta dinamomêtrica de superfície, a qual mostra-se, qualitativamente, deformada devido aos ruídos incorporados durante a propagação das ondas de pressão através da coluna de hastes, originadas no pistão da bomba de fundo. A utilização da carta dinamométrica de fundo veio eliminar esta imperfeição, pois com ela conhecemos a resposta do sistema. Com isto, possuem-se dados que ao acompanhar sua forma através de um mecanismo inteligente, pode-se predizer alguns problemas deste método.

O processo de classificação de situações de funcionamento anormal do sistema de bombeio mecânico se transforma, nesse caso, em um problema de interpretação de in- formações visuais [Dickinson & Jennings 1990]. Em todo caso, esta abordagem pode ser influenciada por vários fatores como o próprio comportamento complexo do sistema, diversidade de formas de cartas dinamométricas, além do conhecimento e experiência do engenheiro responsável pelo poço.

Com a elevada quantidade de poços equipados com bombeio mecânico muitas vezes sob a responsabilidade de um único engenheiro de produção, o processo tradicional de interpretação das cartas dinamométricas se torna inviável em um prazo aceitável sobre as condições de fundo de poço. A precisão e eficiência na detecção de problemas no fundo do poço é essencial para a diminuição do risco e o aumento na produção na indústria do petróleo.

Como o diagnóstico do modo de operação no sistema de bombeio mecânico é um processo de reconhecimento de referências de cartas dinamométricas, vários trabalhos usando redes neurais artificiais em reconhecimento e classificação têm sido propostos para melhorar a precisão e eficiência de sistemas de detecção e diagnóstico de modos de operação em sistemas de bombeio mecânico [Nazi & Lea 1994].

O reconhecimento e a classificação de objetos baseada na similaridade visual é então a principal abordagem nos atuais sistemas de imagens industriais. Com o grande cres- cimento das informações disponíveis no formato de imagens (cartas dinamométricas), uma poderosa ferramenta de recuperação também se torna necessária em aplicações de processamento de imagens.

Trabalhos Correlacionados

Na literatura há muitos trabalhos que utilizam as cartas dinamométricas como meio de análise do bombeio mecânico. Porém, a grande maioria se utiliza de redes neurais sem se preocupar com o tratamento da informação (carta dinamométrica), ou seja, os dados são apresentados diretamente a rede neural ser haver a extração das principais característi- cas. Em meados de 2006, o trabalho intitulado Application of self-organizing competitive neural network in fault diagnosis of suck rod pumping system apresentado por Xu et al. apresentou um trabalho em que utiliza redes neurais competitivas e compara com redes neuras clássicas. Pode-se notar que a quantidade de neurônios utilizados é muito grande, apesar de mostrar que as redes neurais competitivas apresentaram uma evolução em rela- ção a redes neurais clássicas.

Porém, houve outros trabalhos muito interessantes que utilizaram a extração de ca- racterísticas. Pode-se destacar o trabalho de Abello et al., intitulado de A Hierarchy of Pattern Recognition Algorithms for the Diagnosis of Sucker Rod Pumped Wells, em que utiliza a extração de características geométricas da carta dinamométrica para realizar a classificação do modo de operação. Outro trabalho neste sentido foi realizado em 1993 por Alegre, Morooka & da Rocha intitulado de Intelligent diagnosis of rod pumping pro- blems. Neste trabalho, utiliza-se redes neuro-fuzzy para extração de pontos considerados importantes que preservam o contorno da carta dinamométrica, entretanto há uma perda considerável no formato da carta, utilizando uma quantidade de pontos razoável.

Por fim e mais atual, pode-se destacar o trabalho Research on Feature Extraction of Indicator Card Data for Sucker-Rod Pump Working Condition Diagnosis, realizado por Yu et al., apresentou uma comparação dos descritores de Fourier com outros descritores de borda e mostrou que o custo computacional quando utiliza-se os descritores de Fourier é muito inferior aos outros.