Implementable MPC strategies for oilfield with electric submersible pump installations

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Santana, Bruno Aguiar lattes
Orientador(a): Martins, Márcio André Fernandes lattes
Banca de defesa: Martins, Márcio André Fernandes lattes, Lima, Daniel Martins lattes, Diehl, Fabio Cesar lattes, Toro, Luz Adriana Alvarez lattes, Sotomayor, Oscar Alberto Zanabria lattes
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Bahia
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Mecatrônica da UFBA (PPGM) 
Departamento: Instituto de Computação - IC
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/40721
Resumo: Este trabalho aborda o desenvolvimento de estratégias de controle preditivo (MPC) aplicadas a sistemas de elevação artificial baseados em bombeio centrífugo submerso (BCS), visando superar desafios relacionados à estabilização do processo em amplas faixas operacionais, cumprimento de restrições típicas do BCS, e a busca por metas de eficiência energética. Embora o tema tenha sido amplamente explorado na literatura, as soluções propostas, em sua maioria, são baseadas em abordagens lineares que têm desempenho degradado fora da condição nominal. Estratégias baseadas em modelos não lineares e MPC adaptativo têm sido sugeridas, mas enfrentam desafios práticos, como a implementação em sistemas embarcados e a garantia de estabilidade em malha fechada, fatores que estão associados à segurança e confiabilidade exigidas pela indústria. A principal contribuição desta tese é a criação de esquemas de MPC que estabilizam o processo em uma ampla faixa operacional, considerando metas econômicas e restrições operacionais, além de permitir a implementação em sistemas embarcados com geração automática de código C/C++. Esta tese propõe quatro estratégias de MPC para superar as limitações existentes nas abordagens encontradas na literatura: (i) um controle MPC adaptativo com linearização sucessiva do modelo BCS, garantindo a factibilidade da lei de controle e a estabilidade operacional em uma ampla faixa; (ii) um controle MPC não linear acoplado a um filtro de Kalman estendido, que amplia a faixa de operação e estima variáveis de difícil medição, como a vazão média; (iii) uma extensão robusta do MPC de horizonte infinito, que considera incertezas e restrições operacionais e garante estabilização robusta; e (iv) uma versão aprimorada do MPC não linear com horizonte de predição infinito para garantir estabilidade nominal e viabilidade computacional em cenários práticos. Simulações e testes hardware-in-the-lop demonstram a viabilidade dessas soluções de MPC para operação em tempo real, destacando o potencial das abordagens não lineares e robusta para otimizar a operação de sistemas BCS em campos de produção de petróleo.
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A principal contribuição desta tese é a criação de esquemas de MPC que estabilizam o processo em uma ampla faixa operacional, considerando metas econômicas e restrições operacionais, além de permitir a implementação em sistemas embarcados com geração automática de código C/C++. Esta tese propõe quatro estratégias de MPC para superar as limitações existentes nas abordagens encontradas na literatura: (i) um controle MPC adaptativo com linearização sucessiva do modelo BCS, garantindo a factibilidade da lei de controle e a estabilidade operacional em uma ampla faixa; (ii) um controle MPC não linear acoplado a um filtro de Kalman estendido, que amplia a faixa de operação e estima variáveis de difícil medição, como a vazão média; (iii) uma extensão robusta do MPC de horizonte infinito, que considera incertezas e restrições operacionais e garante estabilização robusta; e (iv) uma versão aprimorada do MPC não linear com horizonte de predição infinito para garantir estabilidade nominal e viabilidade computacional em cenários práticos. Simulações e testes hardware-in-the-lop demonstram a viabilidade dessas soluções de MPC para operação em tempo real, destacando o potencial das abordagens não lineares e robusta para otimizar a operação de sistemas BCS em campos de produção de petróleo.This work addresses the development of model predictive control (MPC) strategies applied to artificial lift systems based on electric submersible pumping (ESP), aiming to overcome challenges related to process stabilization in wide operating ranges, compliance with typical ESP constraints, and the pursuit of energy efficiency goals. Although the topic has been widely explored in the literature, the proposed solutions are mostly based on linear approaches that have degraded performance outside the nominal condition. Strategies based on nonlinear models and adaptive MPC have been suggested, but they face practical challenges, such as implementation in embedded systems and ensuring closed-loop stability, factors that are associated with the safety and reliability required by the industry. The main contribution of this thesis is the creation of MPC schemes that stabilize the process in a wide operating range, considering economic goals and operational constraints, in addition to allowing implementation in embedded systems with automatic generation of C/C++ code. This thesis proposes four MPC strategies to overcome the limitations of the approaches found in the literature: (i) an adaptive MPC control with successive linearization of the ESP model, ensuring the feasibility of the control law and operational stability over a wide range; (ii) a nonlinear MPC control coupled with an extended Kalman filter, which extends the operating range and estimates difficult-to-measure variables, such as the average flow rate; (iii) a robust extension of the infinite-horizon MPC, which considers operational uncertainties and constraints and ensures robust stabilization; and (iv) an improved version of the nonlinear MPC with an infinite prediction horizon to ensure nominal stability and computational feasibility in practical scenarios. Simulations and hardware-in-the-loop tests demonstrate the feasibility of these MPC solutions for real-time operation, highlighting the potential of nonlinear and robust approaches to optimize the operation of ESP systems in oil production fields.porUniversidade Federal da BahiaPrograma de Pós-Graduação em Mecatrônica da UFBA (PPGM) UFBABrasilInstituto de Computação - ICModel Predictive ControlEmbedded SystemsElectrical Submersible PumpCNPQ::OUTROS::ENGENHARIA MECATRONICAControle PreditivoSistemas EmbarcadosBombeio CentrífugoImplementable MPC strategies for oilfield with electric submersible pump installationsDoutoradoinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionMartins, Márcio André Fernandes0000-0003-2390-1525http://lattes.cnpq.br/0572461479663493Martins, Márcio André Fernandes0000-0003-2390-1525http://lattes.cnpq.br/0572461479663493Lima, Daniel Martins0000-0003-3929-8361http://lattes.cnpq.br/6432435778545120Diehl, Fabio Cesarhttp://lattes.cnpq.br/2805777298828951Toro, Luz Adriana Alvarezhttp://lattes.cnpq.br/1421164611428656Sotomayor, Oscar Alberto Zanabriahttp://lattes.cnpq.br/19127602780103010000-0001-8443-4241http://lattes.cnpq.br/7201360449681861Santana, Bruno Aguiarinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFBAinstname:Universidade Federal da Bahia (UFBA)instacron:UFBAORIGINALbruno-aguiar-tesev2.pdfbruno-aguiar-tesev2.pdfbruno-aguiar-tese-ppgm-2024application/pdf8069896https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/40721/1/bruno-aguiar-tesev2.pdf08d28a97b5cc87c7f90b647819730304MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1720https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/40721/2/license.txtd9b7566281c22d808dbf8f29ff0425c8MD52open accessri/407212024-12-02 13:46:55.791open accessoai:repositorio.ufba.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufba.br/oai/requestrepositorio@ufba.bropendoar:19322024-12-02T16:46:55Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA)false
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