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dc.contributor.advisorDória Neto, Adrião Duartept_BR
dc.contributor.authorPires, Paulo Roberto da Mottapt_BR
dc.date.accessioned2014-12-17T14:08:50Z-
dc.date.available2014-11-01pt_BR
dc.date.available2014-12-17T14:08:50Z-
dc.date.issued2012-02-06pt_BR
dc.identifier.citationPIRES, Paulo Roberto da Motta. Processamento Inteligente de Sinais de Pressão e Temperatura Adquiridos Através de Sensores Permanentes em Poços de Petróleo. 2012. 89 f. Dissertação (Mestrado em Pesquisa e Desenvolvimento em Ciência e Engenharia de Petróleo) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2012.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/12970-
dc.description.abstractOriginally aimed at operational objectives, the continuous measurement of well bottomhole pressure and temperature, recorded by permanent downhole gauges (PDG), finds vast applicability in reservoir management. It contributes for the monitoring of well performance and makes it possible to estimate reservoir parameters on the long term. However, notwithstanding its unquestionable value, data from PDG is characterized by a large noise content. Moreover, the presence of outliers within valid signal measurements seems to be a major problem as well. In this work, the initial treatment of PDG signals is addressed, based on curve smoothing, self-organizing maps and the discrete wavelet transform. Additionally, a system based on the coupling of fuzzy clustering with feed-forward neural networks is proposed for transient detection. The obtained results were considered quite satisfactory for offshore wells and matched real requisites for utilizationeng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectsensores permanentes (PDG)por
dc.subjectfiltragem de ruídopor
dc.subjecttransformada wavelet discretapor
dc.subjectmapas auto-organizáveis (SOM)por
dc.subjectsistemas neuro-fuzzypor
dc.subjectpermanent downhole gauges (PDG)eng
dc.subjectnoise filteringeng
dc.subjectdiscrete wavelet transform (DWT)eng
dc.subjectself-organizing maps (SOM)eng
dc.subjectneuro-fuzzy systemseng
dc.titleProcessamento Inteligente de Sinais de Pressão e Temperatura Adquiridos Através de Sensores Permanentes em Poços de Petróleopor
dc.typemasterThesispor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFRNpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência e Engenharia do Petróleopor
dc.contributor.authorIDCPF:03447147482por
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4328007202930655por
dc.contributor.advisorIDCPF:10749896434por
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1987295209521433por
dc.contributor.advisor-co1Melo, Jorge Dantas dept_BR
dc.contributor.advisor-co1IDCPF:09463097449por
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7325007451912598por
dc.contributor.referees1Mata, Wilson dapt_BR
dc.contributor.referees1IDCPF:09453210404por
dc.contributor.referees1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781404Z6por
dc.contributor.referees2Machado, Marcos Vitor Barbosapt_BR
dc.contributor.referees2IDCPF:09930197411por
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6630008146475338por
dc.description.resumoOriginalmente voltadas ao monitoramento da operação, as medições contínuas de pressão e temperatura no fundo de poço, realizadas através de PDGs (do inglês, Permanent Downhole Gauges), encontram vasta aplicabilidade no gerenciamento de reservatórios. Para tanto, permitem o monitoramento do desempenho de poços e a estimativa de parâmetros de reservatórios no longo prazo. Contudo, a despeito de sua inquestionável utilidade, os dados adquiridos de PDG apresentam grande conteúdo de ruído. Outro aspecto igualmente desfavorável reside na ocorrência de valores espúrios (outliers) imersos entre as medidas registradas pelo PDG. O presente trabalho aborda o tratamento inicial de sinais de pressão e temperatura, mediante técnicas de suavização, mapas auto-organizáveis e transformada wavelet discreta. Ademais, propõe-se um sistema de detecção de transientes relevantes para análise no longo histórico de registros, baseado no acoplamento entre clusterização fuzzy e redes neurais feed-forward. Os resultados alcançados mostraram-se de todo satisfatórios para poços marinhos, atendendo a requisitos reais de utilização dos sinais registrados por PDGspor
dc.publisher.departmentPesquisa e Desenvolvimento em Ciência e Engenharia de Petróleopor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICApor
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