Modelagem e simulação composicional do escoamento multifásico em tubulações com geração de modelos substitutos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Carvalho, Gustavo Alves de lattes
Outros Autores: carvalho.engquim20@gmail.com
Orientador(a): Costa, André Luiz Hemerly lattes, Nunes, Giovani Cavalcanti lattes
Banca de defesa: Souza , Jaime Neiva Miranda de lattes, Lima, Eduardo Rocha de Almeida lattes, Secchi, Argimiro Resende lattes, Ribeiro, Gustavo Gondran lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Química
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/19614
Resumo: Fluid dynamic analysis in oil facilities is essential to develop projects, simulate scenarios, and evaluate these systems. In those cases, fluid flow usually consists of more than one phase, a mixture of liquid and gas with different flow patterns. The multiphase flow modeling is characterized by the conservative equations of mass, momentum, and energy, which will demand values for the thermodynamic properties of each phase to be solved. These properties are usually calculated with black-oil correlations or pre-calculated properties tables. However, a compositional approach can describe these properties better along the flow. This way, this work presents the model development and simulations of a steady-state two-phase flow in pipelines, in which the phase equilibrium is described using thermodynamic models that use the fluid composition, giving results compared to models in the literature. The adopted fluid dynamic model is based in the two fluid approach, which is recommended to model non coupled systems, like the stratified flow pattern. Surrogate models have been generated to allow further utilization of the results in optimization problems, as these models are more computationally efficient. The proposed model application is illustrated in two hypothetical cases that appear frequently in oil and gas industry, the first one consists of an offshore production system (reservoir, well, flowline and riser) and the second one consists of a natural gas pipeline with condensate formation. The developed models have shown coherent results with other models from the literature and the surrogate-model have been capable to predict results with accuracy.
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In those cases, fluid flow usually consists of more than one phase, a mixture of liquid and gas with different flow patterns. The multiphase flow modeling is characterized by the conservative equations of mass, momentum, and energy, which will demand values for the thermodynamic properties of each phase to be solved. These properties are usually calculated with black-oil correlations or pre-calculated properties tables. However, a compositional approach can describe these properties better along the flow. This way, this work presents the model development and simulations of a steady-state two-phase flow in pipelines, in which the phase equilibrium is described using thermodynamic models that use the fluid composition, giving results compared to models in the literature. The adopted fluid dynamic model is based in the two fluid approach, which is recommended to model non coupled systems, like the stratified flow pattern. Surrogate models have been generated to allow further utilization of the results in optimization problems, as these models are more computationally efficient. The proposed model application is illustrated in two hypothetical cases that appear frequently in oil and gas industry, the first one consists of an offshore production system (reservoir, well, flowline and riser) and the second one consists of a natural gas pipeline with condensate formation. The developed models have shown coherent results with other models from the literature and the surrogate-model have been capable to predict results with accuracy.A análise do escoamento em instalações de produção de petróleo é fundamental para o projeto, simulação e avaliação destes sistemas. Nestes casos, o escoamento usualmente acontece com a presença de mais de uma fase, uma mistura de líquido e vapor, com diferentes padrões de escoamento. A modelagem correspondente do escoamento é caracterizada pelas equações de conservação de massa, momento e energia; que por sua vez irão demandar valores para as propriedades termodinâmicas do líquido e do vapor. A abordagem adotada na maior parte das vezes para avaliação destas propriedades envolve um modelo black-oil ou tabelas pré-definidas. Entretanto, uma abordagem composicional é capaz de refletir melhor as propriedades termodinâmicas ao longo do escoamento. Desta forma, a presente dissertação apresenta o desenvolvimento e simulações de um modelo de escoamento bifásico em regime permanente em tubulações, no qual o equilíbrio entre as fases durante o escoamento é descrito empregando-se modelos termodinâmicos baseados na composição, sendo capaz de gerar resultados pertinentes comparáveis a modelos da literatura. A modelagem fluidodinâmica adotada é baseada no modelo de dois fluidos, constituindo-se uma alternativa recomendada para representar o comportamento de sistemas pouco acoplados como escoamentos estratificados. Visando permitir a utilização futura dos resultados obtidos em problemas de otimização, modelos substitutos foram gerados utilizando redes neuronais artificiais. Estes modelos são potencialmente importantes devido ao menor esforço computacional envolvido. A aplicação da metodologia proposta é ilustrada através de dois casos hipotéticos típicos da indústria de petróleo e gás, um deles envolvendo reservatório, poço, linha de escoamento e riser; e um caso de escoamento de gás natural para análise de formação de condensado. Os modelos de escoamento desenvolvidos apresentaram resultados coerentes com outros modelos de um software comercial e o modelo substituto foi capaz de prever resultados com boa acurácia.Submitted by Ana Rachel CTC/Q (ana.teles@uerj.br) on 2023-05-22T14:06:22Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Gustavo Alves de Carvalho - 2023 - Completa.pdf: 5801931 bytes, checksum: 6e28f9db206500ba592dedf56c165e9f (MD5)Made available in DSpace on 2023-05-22T14:06:23Z (GMT). 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