Sistema de inferência fuzzy para detecção de estoles em motores de fundo em operações de flexitubo em poços petrolíferos - Fernanandes, Rafael Augusto Galo [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2024)
Os Motores de Deslocamento Positivo (PDM) são utilizados no campo petrolífero, seja na perfuração ou em operações com flexitubo visto que proporcionam uma maior taxa de penetração e a possibilidade de perfuração de poços horizontais. Para operações de flexitubo, os PDMs podem perfurar através de obstruções e permitem que poços com restrições que impeçam ou diminuam sua capacidade de produção voltem as suas condições ideais. Um dos maiores desafios ao usar essas ferramentas é o travamento de motor, também conhecido como estol (do inglês stall), o que pode levar a sérios danos ao PDM e atraso nas operações de perfuração e workover. Esses eventos, que resultam em perdas de centenas de milhares de dólares, dependem principalmente de operadores altamente treinados e totalmente focados na operação do equipamento. Se um PDM sofrer perda de rotação, o bombeio precisa ser interrompido imediatamente ou a ferramenta pode sofrer danos permanentes. Este artigo descreve o uso de uma Sistema de Inferência Fuzzy (FIS) para detectar os eventos de estol quando tão logo eles se iniciem utilizando-se dos dados de aquisição de uma operação com PDM em uma unidade de flexitubo. Nesse sistema a saída do FIS poderia, então, acionar um alarme para o operador tomar as medidas adequadas, ou cessar instantaneamente o bombeio de fluídos desarmando a unidade de bombeio. O FIS foi implementado em Python e testado com dados reais. O sistema analisou 68.458 pontos de aquisição e detectou 94% dos eventos de paralisação nesses dados durante seus primeiros segundos, enquanto, durante o trabalho real, um operador pode levar mais tempo para perceber esse evento e tomar as devidas providências, ou mesmo realizar ação alguma. Se o FIS fosse aplicado em um sistema real de aquisição, poderia reduzir as sobre pressurização do PDM devido ao estols, levando a um aumento de sua vida útil e diminuição de falhas prematuras. Até o momento não existe nenhum sistema similar no mercado ou divulgado e este tipo de operação é totalmente executado usando apenas a supervisão humana.

Positive Displacement Motors (PDM) are used in the oilfield, either in drilling or in coiled tubing (CT) operations. They provide a higher rate of penetration and the possibility of drilling horizontal wells. For coiled tubing operations, PDMs can mill through obstructions and enable shut-in wells to work again. One of the major challenges while using these tools is the motor stalling, which can lead to serious damage to the PDM and lost time events in drilling and workover rigs. These events result in total losses of hundreds of thousands of dollars, and their avoidance mostly depends on trained and fully aware equipment operators. If a PDM starts to stall, the pumping needs to be halted immediately or the tool may fail. This paper describes the use of a Fuzzy Inference System (FIS) to detect the stalling events as they start to happen using the acquisition data from the coiled tubing unit, the output of the FIS could then trigger an alarm for the operator to take the proper action or remotely stop the pump. The FIS was implemented in Python and tested with real CT milling acquisition data. When tested using real data, the system analyzed 68,458 acquisition points and detected 94% of the stalling events across this data during its first seconds, whereas, during the real job, a CT operator could take longer to notice this event and take the proper action, or even take no action. If the FIS was applied on a real coiled tubing acquisition system, it could reduce PDMs over-pressurization due to stalling, leading to an increase on its useful life and decrease on premature failure. As of now there is no similar system in the market or published and this kind of operation is fully performed using human supervision only.
Fuzzy Inference system for stall detection on down hole motors on coiled tubing operation
Keywords: flexitubo; motor de deslocamento positivo; lógica fuzzy; indústria de óleo e gás; Sistemas difusos; Sistemas de controle inteligente; Industria petrolífera; Lógica difusa