Desenvolvimento e Aplicação de Sensores Virtuais para Detecção de Anormalidades em Poços de Petróleo Surgentes

Abstract

A detecção de eventos anormais em regimes permanentes e transitórios é um desafio no monitoramento de poços de petróleo. Sensores virtuais baseados em modelagem caixa-cinza, que integram física do processo e dados, apresentam potencial para melhorar a precisão e abrangência desse monitoramento. Este trabalho aplica uma metodologia de modelagem caixa-cinza para desenvolvimento de um sensor virtual a partir de dados reais e simulados e propõe uma metodologia de aplicação desse sensor na construção de um classificador de anormalidades em poços surgentes. Os resultados demonstraram que o modelo caixa-cinza apresentou desempenho superior quando comparado com o modelo caixa-preta. Além disso, o classificador baseado em estatísticas dos resíduos do sensor virtual apresentou métricas de desempenho de classificação que garantem o monitoramento de anomalias em poços marítimos de petróleo, mesmo em condições de fortes transientes operacionais.