Banca de DEFESA: ISAC ANTONIO DOS SANTOS AREIAS
Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.DISCENTE : ISAC ANTONIO DOS SANTOS AREIAS
DATA : 28/02/2025
HORA: 09:00
LOCAL: meet.google.com/tay-jgkp-xgi
TÍTULO:
PALAVRAS-CHAVES:
MCSA, RUL, Skid-BCSS, Inferência Bayesiana
PÁGINAS: 200
RESUMO:
Entre os métodos de elevação artificial utilizados em completações submarinas no Brasil, especialmente na produção de óleos pesados e viscosos, o Bombeamento Centrífugo Submerso (BCS) destaca-se por aumentar significativamente o potencial de produção, com uma elevação da vazão que pode alcançar até 100% em comparação a um poço sem BCS. Considerando que a falha de uma BCSS acarreta elevados custos de intervenção, manutenção e lucro cessante, é imprescindível buscar o aumento da confiabilidade desses sistemas. Para isso, o monitoramento preditivo da skid-BCSS/BCSS utiliza técnicas de Análise da Assinatura Elétrica, visto que o acesso à máquina em ambiente submarino é extremamente difícil. Este trabalho propõe a identificação de padrões de falha na assinatura elétrica dos motores de acionamento da skid-BCSS, além de avaliar o potencial de algoritmos de separação de sinais para casos em que dois motores são alimentados, em paralelo, pelo mesmo cabo (skid-BCSS). Também é realizado o tratamento de sinais não estacionários por meio de processamento digital de sinais, incluindo técnicas estatísticas. Como parte do monitoramento, foi desenvolvido um algoritmo Bayesiano de prognóstico baseado na tecnologia de assinatura elétrica online. Os resultados demonstraram que, após o cruzamento da curva de degradação, estimada pelo algoritmo, com o limiar, o modelo conseguiu estimar o tempo restante de vida útil (RUL) de forma progressivamente mais precisa. Inicialmente, os erros de estimativa foram reduzidos de 72 horas para 0 à medida que o momento da falha se aproximava, atingindo máxima precisão em um ponto. Apesar de pequenos desvios negativos nas estimativas finais, eles tiveram impacto prático mínimo, reforçando a confiabilidade do modelo. A capacidade de evitar superestimações em fases críticas e de refinar as previsões com o tempo evidencia a robustez do algoritmo para o planejamento de intervenções. Além disso, o algoritmo Bayesiano mostrou-se eficaz na identificação de evolução de componentes espectrais associadas à degradação do motor, refletindo o comportamento de falhas progressivas no sistema. Adicionalmente, a aplicação da janela do tipo Tukey permitiu uma análise mais objetiva em comparação à janela de Blackman, tradicionalmente utilizada em motores de indução convencionais, garantindo uma melhor distinção das frequências sem comprometer a faixa dinâmica. A implementação da concatenação mostrou-se uma ferramenta essencial para aprimorar a resolução espectral, evitando os problemas associados à perda de estacionariedade. Como continuidade, análises de prognóstico em sinais elétricos de skid-BCSS e BCSS serão realizadas para avaliar o quão antecipado o método é em relação a outras técnicas de monitoramento online de bombas.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - ***.620.836-** - LUIZ EDUARDO BORGES DA SILVA - UNIFEI
Externo ao Programa - 2576624 - GISCARD FRANCIMEIRE CINTRA VELOSO - UNIFEIExterno ao Programa - 1814241 - RONDINELI RODRIGUES PEREIRA - UNIFEIExterno à Instituição - ERIK LEANDRO BONALDI - Gnarus
Externo à Instituição - LEVY ELI DE LACERDA DE OLIVEIRA