Desenvolvimento de um Controlador Neuro-Fuzzy para Poços de Petróleo Equipados com Bombeio Centrífugo
Submerso.
Sistemas inteligentes, elevação articial, bombeio centrífugo submerso,
automação industrial.
Este trabalho se propõe a apresentar o desenvolvimento e a implementação em simuladores
computacionais de um controlador adaptativo baseado em sistemas inteligentes híbridos
(neuro-fuzzy ) para o processo não-linear e multivariável de controle de nível e vazão em
poços de petróleo equipados com o método de elevação do bombeio centrífugo submerso.
O controle eciente de plantas industriais pressupõe a utilização de técnicas adaptativas,
sobretudo quando são utilizados diferentes pontos de operação ou quando é requerido
do sistema seguir determinadas trajetórias de referência. A necessidade de obtenção
do conhecimento especialista em regras de inferência e funções de pertinência da lógica
nebulosa é suprida pelo processo de aprendizagem da técnica do controle adaptativo neural
por modelo inverso, no qual a estrutura do controlador e seus parâmetros são denidos
automaticamente, utilizando-se para o treinamento os próprios dados da aplicação. O
modelo neuro-fuzzy obtido é utilizado para gerar ações de controle em série com o processo
apresentando uma resposta dinâmica satisfatória.