CENTRO DE PESQUISA DA UNICAMP APRESENTA NOVA FERRAMENTA BASEADA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA EXTRAIR DADOS DE ESCOAMENTO

Pesquisadores do Centro de Estudos de Energia e Petróleo (CEPETRO) da Unicamp desenvolveram e validaram uma inovadora ferramenta baseada em Inteligência Artificial (IA) para calcular frações de escoamentos multifásicos. Isto é, escoamentos envolvem óleo, água e gás em diferentes fases, o que é comum nos dutos que transportam petróleo do leito marinho para a superfície.

Essas pesquisas são vitais para a indústria petrolífera, pois o sucesso na produção depende do conhecimento preciso da quantidade extraída de cada componente e do padrão de escoamento, ou seja, como as fases estão organizadas nos dutos. Além disso, resíduos sólidos podem se formar a partir da mistura dessas frações, como hidratos e parafinas, causando problemas de garantia de escoamento que podem interromper a produção.

A ferramenta foi desenvolvida no ALFA (Artificial Lift and Flow Assurance Research Group) e utiliza imagens dos escoamentos processadas por códigos em Python, baseados em redes neurais convolucionais. Especificamente, a ferramenta utiliza a rede U-NET para identificar e segmentar as fases nas imagens, e, posteriormente, estimar as frações ao incorporar uma terceira dimensão à análise.

Essa abordagem permite uma análise detalhada e precisa das frações de escoamentos multifásicos, facilitando a identificação de possíveis problemas e ajudando a garantir a continuidade da produção. A utilização de redes neurais convolucionais e aprendizado de máquina proporciona um avanço significativo na capacidade de monitoramento e controle dos processos de escoamento na indústria petrolífera.

Nos testes realizados, os pesquisadores investigaram escoamentos compostos por ar, água e querosene sob diversas condições operacionais variáveis. Essas variáveis incluíam diferentes frequências de oscilação, frações volumétricas e concentrações de corante. Para capturar as imagens dos escoamentos, foi utilizada uma câmera de alta velocidade, que registrou o fluxo em um tubo transparente de 3 polegadas.

“A rede neural conseguiu quantificar as frações volumétricas locais com alto grau de precisão. O principal diferencial dessa tecnologia é que se trata de um método não-intrusivo, ou seja, que não precisa ser inserido dentro dos dutos e assim não afeta o arranjo dos escoamentos”, explicou o coordenador do ALFA e diretor do CEPETRO, Marcelo Souza de Castro (foto principal).

Para aprimorar ainda mais a análise dos escoamentos multifásicos, os pesquisadores do Centro de Estudos de Energia e Petróleo (CEPETRO) da Unicamp estão incorporando à rede neural a capacidade de discernir bolhas e gotículas dentro das fases. Essa melhoria permitirá uma análise mais detalhada e precisa da dinâmica dessas partículas e suas consequências para o escoamento.

“Queremos introduzir a possibilidade de avaliar as bolhas de ar e as gotas de óleo e água porque isso irá possibilitar ter uma compreensão maior de como está ocorrendo a mistura entre o óleo e a água [possibilidade de formar emulsão] e entre água e gás [possibilidade de formar hidrato], a fim de mitigar e prevenir os problemas de garantia de escoamento. A proposta é fornecer métricas abrangentes, incluindo a quantidade de bolhas e gotículas, a distribuição do diâmetro, velocidades e outros parâmetros relevantes”, afirma Segundo Rodolfo Marcilli Perissinotto (foto à esquerda), pesquisador do ALFA.