Lateral analysis of gas reinjection compressors with uncertainties on bearings coefficients

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Cisneiros, Raphael Nascimento
• Orientador(a): Ritto, Thiago Gamboa
• Banca de defesa: Pinto, Fernando Augusto de Noronha Castro, Castro, Helio Fiori de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
• Departamento: Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Inglês: Compressor; Rotordynamics; Uncertanties; Reliability
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::FENOMENOS DE TRANSPORTE::DINAMICA DOS GASES
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/13480

Os mancais “tilting pad” adicionam rigidez e são a maior fonte de amortecimento para um sistema rotor-impelidor-mancal. Os coeficientes de rigidez e amortecimento dos mancais possuem incertezas que impactam no projeto mecânico destas máquinas. Esta dissertação se propõe ao estudo de dois compressores projetados para reinjeção de gás em reservatórios de petróleo. Um modelo estocástico foi construído para simular o comportamento rotodinâmico e um modelo Termo-Elasto-Hidrodinâmico foi utilizado para os mancais com um nível de incerteza associado ao cálculo dos seus coeficientes. O modelo estocástico proporciona uma ferramenta aplicável a indústria para prever a confiabilidade da máquina numa fase anterior a sua fabricação e portanto evitar os custos de fabricação de máquinas cujos testes possam ser rejeitados e que sua vida útil não seja comprometida. Para tal, diferentes cenários de desbalanceamento das máquinas foram criados compatíveis com o ciclo de vida numa plataforma de petróleo. As normas da API (American Petroleum Institute) foram utilizadas como critérios de aceitação da rotodinâmica dos compressores. Por fim, os métodos de confiabilidade FORM e Importance Sampling foram utilizados para avaliar os diferentes cenários apresentados às máquinas para a estimativa da probabilidade de não atendimento aos critérios da API 617 [4] e para redução do tempo computacional.