Instituto de Tecnologia do Paraná
Divisão de Inteligência Artificial
Sistemas Especialistas para
Monitoramento e Controle de Processos:
A experiência do projeto INJEX
TECPAR/DIA
Fabio A. Guerra, Felipe T. R. Tovar, Milton P. Ramos
MetalData
Luiz Augusto D. Corrêa
PUCPR/PPGEPS
Leandro dos Santos Coelho
PETROBRAS/CENPES
Cynthia Andrade, Walmar Baptista
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A experiência do projeto INJEX - Apresentação:
InjeX
Sistema Especialista para controle da água de injeção
em plataformas ‘offshore’.
- Estudo preliminar do problema – domínio do conhecimento –
Equipes do CENPES e UM-BC (2000/2001).
- Projeto InjeX – início 2001 - primeiro protótipo Novembro de 2001
– Término previsto, Dezembro 2003.
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A experiência do projeto INJEX - Recuperação secundária:
Production
Production Concept
Concept Scheme
Scheme
SHUTTLE
SHUTTLE
TANKER
TANKER
WATER
WATER
DEPTH
DEPTH
DEPTH
FSO
FSO
FPU
FPU
MOORING
MOORING
LINES
LINES
LINES
MOORING
MOORING
LINES
LINES
LINES
OIL
OIL
EXPORT
OIL EXPORT
PIPELINE
PIPELINE
FLEXIBLE
FLEXIBLE
PIPELINES
PIPELINES &
&
UMBILICALS
UMBILICALS
UMBILICALS
GAS
GAS EXPORT
EXPORT PIPELINE
PIPELINE
WET
WET
XTREE
XTREE
XTREE
WELL
WELL
RESERVOIR
RESERVOIR
RESERVOIR
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A experiência do projeto INJEX - Recuperação secundária:
Produtividade e tempo de vida de um poço de petróleo com/sem injeção de água
[Patton 1993]
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A experiência do projeto INJEX - Apresentação:
MOTIVAÇÃO:
A injeção de água do mar para recuperação de petróleo é uma técnica
tradicionalmente empregada na indústria de óleo e gás. No entanto, a
intensificação da produção em águas profundas, onde os reservatórios
dependem da injeção de grandes volumes de água do mar para
manutenção de sua pressão (> 25.000 m3/dia), levou à preocupação
relativa ao controle de qualidade da água injetada, tendo em vista que as
perdas de injetividade decorrentes da injeção de água não especificada
comprometem as metas de produção.
OBJETIVO:
- desenvolvimento e construção de um sistema especialista para
monitoramento e controle da qualidade da água de injeção em
plataformas “offshore” .
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A experiência do projeto INJEX - Fatores críticos:
Oxigênio livre
Microorganismos
Nome da variável
Variáveis de injeção
vazão da água de injeção
oxigênio on-line (par galvânico)
Unidade
(on-line)
m3/h
mA
oxigênio on-line (membrana)
corrosividade – LPR
taxa de corrosão – RE
perda de carga nos filtros (p)
Variáveis de tratamento
vazão de gás
potencial Redox
bomba de sequestrante de O2
bomba de hipoclorito
bomba de biocida
bomba de bio-dispersante
Análises químicas
ppb
mm/ano
mm/ano
Kgf/cm2
(on-line)
m3/h
mV
(off-line)
teor de Cloro
número de partículas
bactérias (BRS e total)
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ppm
n°/ml
NMP/ml
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N° de partículas
Limites
250 – 1000
0 – 1020
10 ppb
0 – 0,1
0,13
1–3
0 – 1000
+800 - +900
on – off
on – off
on – off
on – off
0,6 – 1
10p/ml > 5m
105 max
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A experiência do projeto INJEX - Planta de tratamento da água do mar:
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A experiência do projeto INJEX - Transição de estados na planta:
Vazão maior que a
vazão mínima,
após parada longa.
Planta parada
Tempo de parada
menor que 3 horas.
Vazão menor que
a vazão mínima.
Planta operando
Descarte da água
Queda da Planta.
Partículas maior
que limite de
controle.
Planta operando
Injetando nos
poços
Partículas e teor de
oxigênio dentro dos
limites de controle.
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A experiência do projeto INJEX - O problema:
Caracterização do problema:
- Integração de informações;
- Monitoramento e diagnóstico de processo contínuo;
- Indicação de medidas corretivas a tomar.
Solução proposta:
- Aquisição do conhecimento dos especialistas do domínio;
- Construção de uma base de conhecimento;
- Aquisição automática dos dados da planta;
- Integração da BC e do motor de inferência em um sistema
especialista.
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A experiência do projeto INJEX - Desenvolvimento:
Processo:
- Fase 1
- Fase 2
- Aquisição do conhecimento dos especialistas;
- Modelagem do conhecimento em regras;
- Construção de um simulador para validação;
- Validação da base de conhecimento;
- Implementação final em arquitetura cliente/servidor.
Ferramentas:
- Ambiente MS-Windows;
- Linguagem C++;
- RuleSketcher (desenvolvimento da base de conhecimento);
- PI API.
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A experiência do projeto INJEX - Arquitetura:
InjeX - servidor
Resultados de
ensaios de
laboratório
Instrumentos e
sensores da
planta
PI
Plant Information
SDCD
CorPlotter
Módulo de
cálculo
Base de
conhecimento
Aquisição
de dados
Motor de
inferência
Histórico
Interface c/
sistemacliente
Rede da PETROBRAS / E&P
Console de
controle da unidade
Estação de
trabalho na rede
InjeX - versão cliente
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Equipe de controle
da corrosão
Gestão da
unidade
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...
Especialista
em corrosão
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A experiência do projeto INJEX - Desenvolvimento:
Base de conhecimento:
Inputs
{
VazaoInj :Vazao total da agua de injecao
Particulas :Numero de particulas em suspensao
O2galv :Teor de oxigenio [ON]-line medido por par galvanico
CorrLPR :Taxa de corrosao medida por LPR
CorrRE
:Taxa de corrosao medida por resstencia eletrica
If VazaoInj
>= [VazaoMin]
O2memb
:Teor de oxigenio [ON]-line medido por membrana
Then Planta
operando
DeltaP :Perda de carga nos filtros
BseqO2
:Bomba de injecao de sequestrante de oxigenio [ON]-[OFF]
If VazaoInj
< [VazaoMin]
Then PLANTA FORA DE OPERACAO
If Planta operando
If Planta operando
and Planta com problemas de corrosao
and PV12 = [OFF]
and Desaeradora dentro dos parametros operacionais
Then Planta injetando
and BseqO2 = [OFF]
Then Sequestrante de Oxigenio Alarme amarelo
If Planta operando
and BOMBA DE INJECAO DE SEQUESTRANTE DESLIGADA
and PV12 = [ON]
and RELIGAR bomba de injecao de sequestrante de Oxigenio
Then PLANTA EM RECIRCULACAO
LABEL rec.injex.oxigenio
"RELIGAR bomba de injecao de sequestrante de Oxigenio"
InjeX (Agosto 2003):
30 variáveis, 107 hipóteses, 170 regras, 04 níveis
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A experiência do projeto INJEX - Interface:
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A experiência do projeto INJEX - Interface:
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A experiência do projeto INJEX - Conclusões e situação atual:
Situação atual do projeto:
 (2002) Mudança da plataforma alvo;

Alterações na interface e na base de conhecimento;
 (2003) Re-adequação de todo o sistema (simulador / cliente);

Novo processo de validação da base de conhecimento;

Construção do InjeX-Servidor;

Instalação do sistema (previsão Outubro/2003);

Conclusão do projeto (previsão Dezembro/2003).
Conclusões preliminares:
- Quanto maior o número de especialistas envolvidos, maior a dificuldade
na aquisição do conhecimento;
- Um cuidado especial deve ser tomado na seleção da equipe
(especialistas e desenvolvimento);
- Sistemas especialistas têm ainda uma grande potencial inovador em
aplicações industriais.
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Milton Pires Ramos
[email protected]
DIA – Divisão de Inteligência Artificial
TECPAR - Instituto de Tecnologia do Paraná
Curitiba
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Paraná
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Brasil
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