Sistema supervisor inteligente para procesos de producción de etróleo

Abstract

RESUMEN Maximizar la producción de pozos de crudo pesado y extra pesado es el principal beneficio que se desea obtener de los sistemas de control que están corrientemente operativos en empresas de petróleo. Dada la naturaleza compleja y cambiante con el tiempo de los métodos existentes de levantamiento artificial para extracción de crudo, se dificulta el cumplimiento de las especificaciones pre establecidas para el procesamiento del crudo por parte de los lazos de control regulatorios. Tomando esto en cuenta, en éste trabajo se propone un sistema de supervisión inteligente que permite detectar cambios en las condiciones de operación del proceso productivo y realizar ajustes automáticos de sus consignas. Además, el sistema supervisor propuesto tiene la capacidad de detectar fallas en los sensores involucrados en los lazos de control, garantizando de esta manera una operación confiable del proceso. La propuesta fue probada en un pozo de petróleo real obteniéndose resultados que superaron las expectativas iniciales. Palabras clave: Sistema supervisor inteligente, detector de eventos, modelo cualitativo, sistema de toma de decisión, detección y diagnóstico de fallos, métodos de levantamiento artificial. ABSTRACT The production maximization of heavy and extra heavy oil wells is the main benefit to be obtained from the control systems that are currently operating on oil companies. Given the complex and changing nature over time of existing artificial lift methods for oil extraction, meeting the specifications set for the processing of crude using conventional regulatory control is a difficult task. Taking this into account, this paper presents an intelligent supervisory system that detects changes in the operating conditions of the production process and makes automatic adjustments in its set points. Furthermore, the proposed supervisory system has the ability to detect faults in the sensors involved in the control loops, thus ensuring reliable operation of the process. The proposed supervisory system was tested in a real oil well, yielding results that exceeded expectations. Keywords: Intelligent supervisory system, event detector, qualitative model, decision system, fault detection and diagnostic system, artificial lift method.