Slug flow em riser de extração de petróleo em águas profundas: uma análise numérica profunda e proposta de diagnóstico

Priscilla Perussolo Cunico Conrado

ORCID iD Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Koje Daniel Vasconcelos Mishina

ORCID iD Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Marcelo Cavalcanti Rodrigues

ORCID iD Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Resumo

O slug flow em risers de extração de petróleo em águas profundas é um fenômeno amplamente conhecido por seu potencial destrutivo nos casos em que esse efeito se torna extremo, fazendo com que a pressão se acumule e, consequentemente, origine o fluxo de pressão oscilante. Esse tipo de escoamento ocorre devido à característica multifásica na extração do óleo, formada geralmente pelas fases óleo e ar (gás). Ao longo de toda a história da extração de petróleo, o controle e reconhecimento desse padrão de fluxo gera desafios à engenharia de poços, e ainda hoje o método de mitigação e controle utilizado é subjetivo e dependente da experiência do operador de sonda. A proposta deste artigo é apresentar uma ferramenta de diagnóstico utilizando inteligência artificial a partir das informações de variação de pressão (velocidades de escoamento) coletadas pelos sensores do BOP (Blow Out Preventer) para o reconhecimento do fluxo de golfadas (slugging). Para analisar o slugging em toda a sua faixa e variação de velocidades, aplica-se uma análise numérica fluidodinâmica computacional (CFD) utilizando o software ANSYS Fluent. Os mapas identificadores dos tipos de escoamento devidos à velocidade de escoamento das fases, amplamente aceitos na literatura pertinente, foram utilizados para validar os resultados encontrados na análise CFD, comprovando que o modelo implementado neste estudo está em consonância com o fenômeno real. Os resultados obtidos foram usados para gerar um banco de dados que possibilitou o desenvolvimento de uma rede neural para diagnóstico de slugging. Algumas maneiras de controlar ou mitigar o slugging pesado também são discutidas.

Palavras-chave


CFD; óleo e gás; rede neural artificial; riser; slug flow


Texto completo:

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DOI: http://dx.doi.org/10.18265/1517-0306a2022id6847

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