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Título: Identificação de sistemas lineares aplicado a sistemas de produção de petróleo
Autor(es): Arão, Gabriel de Castro
Orientador(es): Fortaleza, Eugenio
Assunto: Poços de petróleo
Petróleo
Reservatórios de petróleo
Sistemas lineares
Data de apresentação: Nov-2021
Data de publicação: 10-Nov-2022
Referência: ARÃO, Gabriel de Castro. Identificação de sistemas lineares aplicado a sistemas de produção de petróleo. 2021. 75 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
Resumo: Sem objetivar a busca por bons modelos, o presente trabalho busca comparar diferentes métodos de identificação de sistemas e seus parâmetros no contexto de identificação de poço produtor de petróleo. Ao manter o modelo fixo e variar apenas os parâmetros dos métodos de identificação, é possível observar diferenças entre os resultados e na qualidade da previsão de cada modelo. Neste trabalho é usado o modelo ARX (autor regressivo com entradas exógenas) em conjunto com métodos de identificação por batelada, com janela deslizante e identificação recursiva para produzir variados modelos de poço. Os modelos produzidos usam uma estrutura simplificada do ARX, onde todos os parâmetros possuem grau 1.Foi constatada, com este trabalho, a superioridade que os métodos recursivos tem sobre os métodos por batelada, dentro do contexto do trabalho. A adaptabilidade do parâmetros e o foco em obter a melhor previsão do próximo passo conferem ao método recursivo resultados muito superiores e uma aplicabilidade bem mais promissora, em contraste com os métodos por batelada, que possuem parâmetros fixos e um foco em obter boas previsões observando o todo, ao invés de passo a passo.
Abstract: Without aiming to search for good models, the work seeks to compare the methods and their parameters in the context of identifying an oil-producing well. By keeping the model fixed andvarying only the parameters of the identification methods, it is possible to observe differences between the results and the quality of prediction of each model.In this work, the ARX model (autoregressive with exogenous inputs) is used together with batch identification methods, with sliding window and recursive identification to produce variouswell models. The models produced use a simplified structure of the ARX, where all parameters have grade 1.It was verified, with this work, the superiority that the recursive methods have over the batch methods, with in the context of the work. The adaptability of parameters and the focuson obtaining the best prediction of the next step give the recursive method much higher results and a much more promising applicability, in contrast to the batch methods, which have fixed parameters and a focus on obtaining good predictions by observing the whole, rather than stepby step.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2021.
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