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Universidade Federal da Bahia |
Repositório Institucional da UFBA
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/37690
Tipo: Tese
Título: An MPC auto-tuning framework for tracking economic goals of ESP-lifted oil wells
Autor(es): Fontes, Raony Maia
Primeiro Orientador: Martins, Márcio André Fernandes
metadata.dc.contributor.referee1: Martins, Márcio André Fernandes
metadata.dc.contributor.referee2: Zanin, Antonio Carlos
metadata.dc.contributor.referee3: Santoro, Bruno Faccini
metadata.dc.contributor.referee4: Toro, Luz Adriana Alvarez
metadata.dc.contributor.referee5: Lopes, Luís Cláudio Oliveira
Resumo: A utilização de bombas submersíveis elétricas para o levantamento de petróleo é um método amplamente utilizado na indústria de petróleo e gás para aumentar a produção. Portanto, controlar e otimizar esse processo para garantir uma produção estável e econômica é crucial, minimizando os custos operacionais e maximizando a eficiência de produção. Recentemente, a literatura tem encontrado excelentes resultados ao usar a técnica avançada de controle preditivo baseado em modelo (MPC) devido à sua facilidade em incorporar restrições e requisitos econômicos em sua formulação. Embora seja uma técnica poderosa, uma definição razoável dos parâmetros do MPC é necessária para seu bom funcionamento; caso contrário, o sistema pode operar em condições subótimas ou ineficientes. No entanto, ajustar o controlador MPC é um problema complexo que requer conhecimento especializado para selecionar parâmetros do controlador, como horizontes de previsão, horizontes de controle e pesos de controle. Além disso, a maioria dos métodos de ajuste na literatura é dedicada a formulações específicas de MPC, desempenho ou metas de robustez, não explorando o impacto do ajuste nos indicadores econômicos. Portanto, há uma necessidade de um método de ajuste generalizado que funcione para diferentes formulações, processos e requisitos de ajuste. Além disso, nenhum estudo na literatura investiga o efeito do ajuste do MPC na otimização e operação de poços de petróleo levantados por ESP, seja em termos de desempenho, robustez ou critérios econômicos. Portanto, é apresentado um método de ajuste generalizado do MPC, baseado em um algoritmo de otimização de horizonte de recuo em tempo real capaz de abranger diferentes formulações de MPC, restrições e critérios de ajuste, desde o desempenho até a economia. Este método oferece uma nova perspectiva para a otimização em tempo real de poços de petróleo levantados por ESP, abordando explicitamente o problema do ajuste do MPC. Os resultados mostram que a abordagem proposta tem potencial para a indústria de petróleo e gás, uma vez que foi possível testar diferentes estudos de caso e formulações de controle em resultados simulados, alcançando um aumento de 5,7% na produção de petróleo ou uma redução de 2,1% no consumo de energia, dependendo dos critérios desejados.
Abstract: The use of electrical submersible pumps (ESP) for oil lifting is a widely used method in the oil and gas industry to increase production. Therefore, controlling and optimizing this process to ensure stable and economical production is crucial, minimizing operational costs and maximizing production efficiency. A widely used technique to maximize performance, reduce costs, and define operational goals is real-time optimization (RTO). In order to adequately implement this technique, it is necessary that the control layer works appropriately and is aligned with the challenges and requirements of the process. Recently, the literature has found excellent results using the advanced model predictive control (MPC) technique due to its ease of incorporating constraints and economic requirements into its formulation. Although it is a powerful technique, a reasonable definition of MPC parameters is necessary for its good operation; otherwise, the system may operate at suboptimal or inefficient conditions. However, tuning the MPC controller is a complex problem requiring specialized knowledge to select controller parameters, such as prediction horizons, control horizons, and control weights. In addition, most of the literature tuning methods are dedicated to specific MPC formulations, performance, or robustness goals, not exploring the impact of tuning on economic indicators. So, it is a need for a generalized tuning method that works for different formulations, processes, and tuning requirements. Besides that, no studies in the literature investigate the effect of MPC tuning on the optimization and operation of ESP-lifted wells, whether by performance, robustness, or economic criteria. Therefore, a generalized MPC tuning method is presented, based on an online receding horizon optimization algorithm capable of encompassing different MPC formulations, constraints, and tuning criteria, from performance to economics. This method provides a new perspective for the online optimization of ESP-lifted oil wells, explicitly addressing the MPC tuning problem. The results show that the proposed approach has potential for the oil and gas industry since it was possible to test different case studies and control formulations in simulated results, achieving a 5.7% improvement in oil production or a 2.1% reduction in energy consumption, depending on the desired criteria.
Palavras-chave: Controle preditivo
Sintonia online
Rastreamento econômico
Bombeamento centrífugo submerso
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::CONTROLE DE PROCESSOS ELETRONICOS, RETROALIMENTACAO
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICA
Idioma: eng
País: Brasil
Editora / Evento / Instituição: Universidade Federal da Bahia
Sigla da Instituição: UFBA
metadata.dc.publisher.department: Escola Politécnica
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Industrial (PEI) 
Tipo de Acesso: CC0 1.0 Universal
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
URI: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/37690
Data do documento: 10-Ago-2023
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