Controle de bombas centrífugas submersíveis em escoamento bifásico líquido-líquido

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Barrios Castellanos, Mauricio, 1989-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Bombas centrífugas - Submersa
Controle preditivo
Mecânica - Vibração
Escoamento multifásico
Redes neurais (Computação)
Simulação computacional
Inteligência artificial
Electrical submersible pump
Predictive control
Mechanical vibration
Multiphase flow
Artificial neural networks
Computational simulation
Artificial intelligence
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/19038
Resumo: Orientadores: Alberto Luiz Serpa, Jorge Luiz Biazussi
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Estas misturas podem se apresentar na forma de emulsões causando instabilidades operacionais devido às mudanças de viscosidade efetiva e massa específica da emulsão. Estratégias de controle capazes de manter uma operação estável das bombas submetidas a escoamentos líquido-líquido são necessárias. Este trabalho propõe implementar a abordagem de Controle Ativo Tolerante a Danos (CATD) que possa tolerar as instabilidades produzidas pelas variações nas propriedades da mistura. Para esse fim foi proposto um Controle Preditivo baseado em Modelo ("Model Predictive Control" - MPC). O modelo proposto consiste em um Modelo Não Linear ("Non-Linear Model" - NLM) em regime estacionário acoplado e um Modelo de Espaço de Estados ("State Space Model" - SSM) linear, com monitoramento das variações de viscosidade efetiva e massa específica da emulsão baseado no monitoramento de vibrações. A metodologia proposta envolve a realização de experimentos em BCSs operando com uma mistura bifásica água-óleo, reproduzindo o comportamento das BCSs operando com emulsão tanto em regime estacionário quanto em regime transitório. A modelagem em estado estacionário das BCS e dos componentes do sistema foi realizada usando um NLM. A modelagem transiente do sistema foi feita por meio de um SSM linear. O monitoramento das propriedades do fluido foi feito mediante a medição das Vibrações Induzidas pelo Escoamento ("Fluid Induced Vibration" - FIV) e implementando Redes Neurais Artificiais ("Artificial Neural Networks" - ANN). A estratégia de controle foi testada mediante simulações computacionais e na bancada experimental em BCSs operando com emulsões, apresentando erro em estado estável em torno de 5%, e tempos de estabilização em torno de 150 segundosAbstract: Electrical Submersible Pumps (ESPs) are centrifugal pumps widely utilized for artificial lift. ESPs can operate under severe operational conditions such as abrasion, high viscosity flows, and gas, oil, and water multiphase flows. When the predominant phases are water and oil, the flow is considered a liquid-liquid two-phase. These mixtures form emulsions that can cause operational instabilities due to effective viscosity and density changes. Control strategies capable of maintaining stable pump operation under liquid-liquid flows are necessary. This work proposes and implements a Damage-Tolerant Active Control (DTAC) approach that can tolerate the instabilities produced by variations in emulsion properties. For this purpose, a Model Predictive Control (MPC) is proposed. The proposed model consists of a Non-Linear steady-state Model (NLM) coupled with a linear State Space Model (SSM), monitoring variations in emulsion effective viscosity and density based on vibration monitoring. The proposed methodology involves conducting experiments on ESPs operating with a water-oil biphasic mixture, replicating the behavior of ESPs operating with emulsion both in steady-state and transient regimes. The steady-state modeling of the ESP and the system components was carried out using a NLM. The transient modeling of the system was accomplished through a linear SSM. Fluid properties were monitored by measuring Flow Induced Vibrations (FIV) and implementing Artificial Neural Networks (ANN). An MPC strategy that couples the NLM and SSM with FIV monitoring was proposed. The control strategy was tested through computational simulations and on the experimental bench in BCSs operating with emulsions, presenting steady-state error around 5%, and stabilization times around 150 secondsAbertoDoutoradoMecânica de Sólidos e Projeto MecânicoDoutor em Engenharia MecânicaFAPESP2019/10249-2; 2022/01133-3[s.n.]Serpa, Alberto Luiz, 1967-Biazussi, Jorge Luiz, 1984-Ferreira, Janito VaqueiroMonte Verde, WilliamHernandez Rodriguez, Oscar MauricioNogueira, Idelfonso Bessa dos ReisUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASBarrios Castellanos, Mauricio, 1989-20242024-04-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (174 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/19038BARRIOS CASTELLANOS, Mauricio. Controle de bombas centrífugas submersíveis em escoamento bifásico líquido-líquido. 2024. 1 recurso online (174 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/19038. Acesso em: 29 set. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1393608https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1393608Cover: https://repositorio.unicamp.br/capa/capa?codigo=1393608porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-09-10T11:03:55Zoai::1393608Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-09-10T11:03:55Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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