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Autor: Roni Abensur Gandelman.
Orientador: Maurício Bezerra de Souza Jr.
A análise de parâmetros operacionais em tempo real durante a perfuração de poços é uma área que vem ganhando cada vez mais popularidade entre os engenheiros de petróleo.
Nos últimos anos, as operadoras (tais como Petrobras, Shell, Statoil, etc) têm feito grandes investimentos no desenvolvimento de ferramentas de medição e transmissão de diversos parâmetros operacionais, tais como pressão de bombeio, rotação da broca, peso sobre broca, vazão de fluido de perfuração, torque da coluna de perfuração, etc. Dentre as inúmeras vantagens da análise e interpretação de dados em tempo real, uma das mais importantes é a otimização dos parâmetros operacionais de forma a se obter uma taxa de penetração desejada com o menor gasto de energia possível.
Dentre todos os parâmetros que influenciam a taxa de penetração, aqueles que mais facilmente podem ser manipulados para o seu controle são a rotação da broca (RPM) e o peso sobre broca (WOB). Entretanto, a grande dificuldade para a otimização destes parâmetros é a inexistência de um modelo confiável que preveja corretamente a resposta da taxa de penetração frente a variações dos demais parâmetros operacionais.
Neste trabalho, fez-se uso de redes neuronais para a obtenção de modelos confiáveis para a previsão da taxa de penetração com base em parâmetros operacionais, tais como vazão de fluido, profundidade do poço, rotação da broca, peso sobre broca, litologia, etc.
Os modelos obtidos foram testados com dados de poços inéditos e comparados com outros dois modelos muito usados na indústria do petróleo para previsão de taxas de penetração. Após a obtenção e validação de um modelo confiável, desenvolveu-se uma metodologia para otimização da rotação da broca e peso sobre broca em tempo real durante a perfuração.
A metodologia desenvolvida tem um alto potencial para aumentar a vida útil da broca e demais equipamentos de fundo de poço, bem como reduzir tempo e custos da perfuração de poços de petróleo.