Previsão da viscosidade de emulsões água em óleo utilizando redes neurais artificiais

Emulsões do tipo água em óleo (A/O) são comumente formadas em estágios de produção e e ploração de petróleo. Por apresentarem altos valores de viscosidade dinâmica, essas emulsões causam a perda de carga nas linhas, o que acarreta o declínio da produção do sítio explorado. Tendo em vista essa problemática, a literatura apresenta correlações para previsão de viscosidade de emulsões A/O obtidas de forma experimental. Entretanto, a utilização dessas correlações nem sempre é satisfatória, visto que não são genéricas o suficiente, o que faz com que a previsão da viscosidade de emulsões formadas em condições diferentes das utilizadas para a modelagem dessa correlação apresente resultados com erro elevado. Como forma alternativa, estudos reológicos são utilizados a fim de prever o comportamento da viscosidade de emulsões. Entretanto, isso pode representar custos adicionais em face dos gastos relativos à produção de amostras e posterior análise. Desse modo, o uso de algoritmos de inteligência artificial, mais especificamente aprendizagem de máquina, surge como alternativa para a previsão da viscosidade de emulsões A/O. Neste trabalho, a partir de dados experimentais coletados em estudos reológicos de óleos brasileiros, totalizando 9204 dados, foi proposto um modelo de rede neural artificial para a previsão da viscosidade de emulsões A/O, utilizando dados de °API, temperatura, fração de água, viscosidade da fase contínua (óleo cru) e taxa de cisalhamento. Foi possível observar que o modelo proposto foi capaz de obter valores de coeficiente de determinação (R2) superiores a 0,99 entre os valores experimentais e previstos, indicando a capacidade preditiva do modelo. Utilizando método de validação cruzada, tanto os valores da média de R2 quanto de outras métricas demonstram a capacidade generalista do modelo

Author dc:creator

• Silva, Victor Hugo Couto e

Statement dc:rights

• Open Access

Language dc:language.iso

pt_BR

Repository record dc:identifier.uri

http://app.uff.br/riuff/handle/1/32086

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