AGRADECIMENTOS: MOTIVAÇÃO: Atualmente, aproximadamente 70% da produção nacional de óleo é proveniente de poços operados por injeção contínua de gás (gas-lift). Isso demanda uma atenção especial nesse método de elevação artificial, que está começando a ser uma demanda para automação. Os altos custos do petróleo e de seus derivados estão tornando cada vez mais necessários métodos de controle e otimização, que podem prover ganhos significativos na produção, dado que existem restrições no suprimento de gás. RESULTADOS OBTIDOS: Como fruto do desenvolvimento desse projeto, tem-se um conjunto de módulos de software responsáveis por inferências de modelos a partir de medições feitas em linha, análises de parâmetros dos poços e otimização e gerenciamento da produção, além de ferramentas de diagnóstico e supervisão do campo. Cenários simulados foram desenvolvidos para validação das técnicas propostas e quantificação dos ganhos obtidos com estas. A partir disso, as vantagens tornam-se evidentes, mostrando que as perdas de produção devido a operações manuais sub-ótimas podem ser evitadas. A Figura 1 mostra a arquitetura simplificada do sistema desenvolvido para automação e otimização dos campos de gas-lift. OBJETIVOS DO TRABALHO: Deseja-se obter formulações gerais para o problema de alocação ótima para o método de gas-lift, considerando as variáveis envolvidas no processo. É necessário identificar funções objetivo que representem a realidade do problema, restrições do processo para a modelagem matemática e variáveis de decisão, que permitem ações do sistema de controle e otimização. A primeira implantação desse sistema deve ser feita em uma plataforma computacional para simulação. É necessário o desenvolvimento de softwares para integração entre sistemas industriais, simuladores e módulos de controle. APLICAÇÃO NA INDÚSTRIA DO PETRÓLEO: Uma vez que os campos offshore estão começando a sofrer um processo de automação, técnicas computacionais passam a obter aplicabilidade, apesar destes ainda necessitarem de um grau de automação maior (mais válvulas de controle substituindo as manuais, por exemplo). Poços com completação inteligente e sensores de fibra óptica permitem medições on-line de novas variáveis do processo de gas-lift, como pressão e temperatura no fundo do poço, úteis em técnicas de controle ótimo. Todo o desenvolvimento da plataforma de simulação e dos algoritmos de controle e otimização leva em conta as interfaces dos sistemas utilizados atualmente (supervisórios e softwares de automação de procedimentos e controle avançado), bem como sua tecnologia de rede (OPC). Isso favorece a implantação futura desse sistema, que deve enfrentar o paradigma ainda existente nas plataformas, que evitam a completa automação dos processos dessa natureza. Os ganhos de produção são os principais argumentos para motivarem a implementação dessas técnicas de controle. O trabalho está sendo desenvolvido no contexto do projeto de pesquisa “Desenvolvimento de Algoritmos de Controle para Métodos de Elevação Artificial” em parceria com o CENPES/Petrobras e a UFSC-DAS. Isso facilita o levantamento de informações úteis para a modelagem de poços e o conhecimento das tecnologias de campo, encurtando o caminho para a futura implantação do sistema. CONCLUSÕES: A utilização de ferramentas computacionais para auxílio à tomada de decisão e cálculos de otimização já é bastante presente em alguns setores da indústria (logística, por exemplo). A introdução desses conceitos na exploração e na produção pode abrir portas para o desenvolvimento de novas técnicas e algoritmos cada vez mais inteligentes, juntamente com o crescimento do grau de automação dos métodos de elevação artificial. CONTROLE E OTIMIZAÇÃO DE UM GRUPO DE POÇOS OPERANDO VIA GAS-LIFT – IMPLEMENTAÇÃO EM UMA PLATAFORMA Anderson Carlos Faller (bolsista); Agustinho Plucenio (colaborador/co-orientador); Eduardo Camponogara (orientador) Para testes e desenvolvimento dos algoritmos, podem ser acoplados simuladores à rede. Foi utilizado o simulador OLGA do grupo Scandpower, além de modelos simplificados no Matlab. Os algoritmos de otimização foram implementados utilizando-se programação quadrática seqüencial (SQP), baseados nos modelos de regime permanente levantados a partir de testes aplicados pelo módulo de identificação. Estes foram integrados com o restante da plataforma através do acesso a dados do servidor OPC. Procedimentos Automatizados Identificação Otimização Local Servidor OPC CLP’s dos Poços (controle regulatório) Sistema Supervisório (VXL ou InTouch) Algoritmos de Otimização Global Base de Dados Figura 1 – Esquemático simplificado da plataforma.