ESTIMAÇÃO DE PRESSÃO DE FUNDO DE POÇO UTILIZANDO SVR E UKF

Abstract

A proposta deste artigo é a implementação de soft sensors, baseados em modelos empíricos, para a estimação da pressão de fundo, pwf , de um poço de petróleo o shore utilizando Support Vector machines for Regression, SVR, e Unscented Kalman Filter, UKF. A abordagem proposta baseia-se em modelos SVR construídos a partir do treinamento com dados históricos de sensores de uma planta industrial real. Estes modelos são utilizados juntamente com outros baseados no UKF em uma implementação em malha fechada, para corrigir a estimação com dados em tempo real. Os resultados indicam melhorias ao utilizar variáveis de fundo em relação às de topo e ao utilizar malha fechada em relação à malha aberta.