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Title: Aprimoramento da detecção e identificação de falhas em um sistema preventor de explosões submarino (BOP)
Authors: Carvalho, Vanderson Pimenta
metadata.dc.contributor.advisor: Copetti, Alessandro
metadata.dc.contributor.advisorco: Sobral, Ana Paula Barbosa
metadata.dc.contributor.members: Copetti, Alessandro
Sobral, Ana Paula Barbosa
Nunes, Bruno Astuto Arouche
Bertini, Luciano
Issue Date: 2016
Citation: Carvalho, Vanderson Pimenta. Aprimoramento da detecção e identificação de falhas em um sistema preventor de explosões submarino (BOP). 2016. 96 f. Dissertação de Mestrado Profissional em Engenharia de Produção e Sistemas Computacionais - Universidade Federal Fluminense, Rio das Ostras, 2016.
Abstract: O sistema de prevencão de explosões em poços de petróleo submarinos (BOP) possui papel indispensável nas atividades exploratórias de petróleo em alto mar. Como se trata de um equipamento de segurança, a rapidez e eficiência na descoberta de falhas são de vital importância para a rentabilidade do trabalho, para a segurança de todos a bordo da plataforma de petróleo e para proteção do meio ambiente. Atualmente, para o sistema BOP analisado neste trabalho, a análise dos dados históricos não é comum dada a complexidade do sistema e o número de variáveis envolvidas. Contudo, quando esta análise é realizada, é feita de forma manual e o seu resultado é totalmente dependente da habilidade e experiência do operador encarregado de executa-la. Isso demonstra a relevância deste estudo, e como a automatização deste processo pode auxilar os operadores na análise do histórico de dados. O presente trabalho propõe uma metodologia onde serão investigadas ferramentas estatísticas e computacionais aplicadas à um conjunto de dados históricos provenientes desse sistema com o objetivo de automatizar a análise de dados. A ideia principal da metodologia é através da preparação dos dados, aplicação da Análise de Componentes Principais (ACP) e utilização de Cartas de Controle estatístico (T 2 de Hotelling e Estatística Q), detectar a variabilidade e consequentemente falhas em um conjunto de dados. Além da detecção e identificação de falhas, a metodologia é capaz de extrair informações relevantes, como a frequência e relação entre alarmes, apropriadas para a análise do arquivo de dados de alarmes do BOP. Posteriormente, a metodologia é validada através de sua aplicação em dados reais e dados simulados. Os resultados desta metodologia, disponibilizados aos operadores, podem colaborar significativamente para a redução do tempo necessário para o diagnóstico e a posterior resolução da falha detectada. Isso pode contribuir significativamente para a redução das perdas operacionais e aumento da confiabilidade geral do sistema BOP.
metadata.dc.description.abstractother: The BlowOut Preventer or BOP has an important role in the o shore drilling operations. As a safety equipment, the failure detection speed and e ciency are very important to the pro tability, rig personal safety and environmental protection. Nowadays, for the BOP system under analysis on this work, the historical data analysis is not a common task due to the system complexity and the large number of variables involved. Nevertheless, when a kind of analysis is need to be carried out, it's performed manually by the operators and its results are fully dependent to the operator abilities and experience. All that show the relevance of this work, and how the automation of this process can help the operator during the historical data analysis. This work propose a methodology which investigate and apply statistical and computational tools to a BOP historical data set in order to automatize the data analysis process. The idea behind the methodology is preparing the data, applying the Principal Components Analysis (ACP) and Statistical Control Charts (Hotelling T2 and Q Statistic) be able to detect the variability and thus failures in the data set. In addition to it, the methodology is able to extract relevant information such as frequency and relationship between alarms, appropriate for monitoring BOP alarm data set. Subsequently, the methodology is applied against real and simulated sensor data for validation. The results of this methodology available to the operators, may contribute signi cantly to improve the time required for the diagnosis and the subsequent resolution of the failure detected. This can greatly contribute to reduce operational losses and increase the overall reliability of the BOP system.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/13193
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