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Bombeio Mecânico

A Petrobras possui mais de 5 mil poços produzindo pelo método de elevação artificial conhecido por Bombeio Mecânico (BM). Porém, apesar do grande número de poços, a companhia não possui um sistema corporativo para registro e análise da falhas deste método. Além disso, mesmo sendo este o método mais utilizado em todo o mundo, não estão disponíveis sistemas de análise de falhas comerciais, a exemplo do que acontece com outros métodos. Para o Bombeio Centrífugo Submerso e o Bombeio por Cavidades Progressivas a Petrobras dispõe do sistema RIFTS (Reliability Information Tracking System), desenvolvido pelo centro de pesquisas canadense CFER em conjunto com diversas outras operadoras de petróleo.

Existem vários sistemas na companhia para diagnosticar falhas em equipamentos no processo de elevação de petróleo. A maioria desses sistemas foi desenvolvida por companhias estrangeiras, como é o caso do sistema RIS. Apesar do interesse da Petrobras, não existe no mercado um sistema de diagnostico para o processo de bombeio mecânico.

Este projeto tem por objetivo preencher esta lacuna de mercado usando para isso técnicas de inteligência artificial para a modelagem do conhecimento assim como para a implementação de um sistema de diagnostico de falhas em equipamentos no processo de bombeio mecânico. Para tanto, já foi elaborado um sistema de entrada de dados para registrar as ocorrências das falhas. Este sistema alimentador de banco de dados nos permitiu ter contato com a disciplina e com os especialistas da área. Com isso pudemos dimensionar o trabalho do projeto aqui apresentado.

Esperamos que este projeto traga como produto um sistema que permita aos engenheiros:

  • entender melhor a linha causal que leva a falhas no processo de bombeio mecânico,
  • aprimorar o conhecimento de análise de risco e confiabilidade,
  • prever acidentes e com isso poder fazer reparos preventivos e, no longo prazo,
  • evitar acidentes no processo.
Financiamento: Parceiros: Coordenadora: Início - Término: Laboratório:
Petrobras  - Ana Cristina Bicharra Garcia  - ADDLabs