Hugo Francisco Lisboa Santos Robótica Probabilística ...· Hugo Francisco Lisboa Santos Robótica

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Hugo Francisco Lisboa Santos

Robtica Probabilstica Aplicada a uma

Unidade Autnoma para Intervenes em

Poos de Petrleo

Dissertao de Mestrado

Dissertao apresentada como requisito parcial para obteno do grau de Mestre pelo Programa de Ps-Graduao em Engenharia Mecnica da PUC-Rio.

Orientador: Prof. Marco Antonio Meggiolaro

Rio de Janeiro

Maro de 2016

DBDPUC-Rio - Certificao Digital N 1321760/CA

Hugo Francisco Lisboa Santos

Robtica Probabilstica Aplicada a uma

Unidade Autnoma para Intervenes em

Poos de Petrleo

Dissertao apresentada como requisito parcial para obteno do grau de Mestre pelo Programa de Ps-Graduao em Engenharia Mecnica da PUC-Rio. Aprovada pela Comisso Examinadora abaixo assinada.

Prof. Marco Antonio Meggiolaro Orientador

Departamento de Engenharia Mecnica PUC-Rio

Prof. Mauro Speranza Neto Departamento de Engenharia Mecnica PUC-Rio

Prof. Paulo Dore Fernandes CENPES PETROBRAS

Prof. Joo Carlos Ribeiro Plcido Departamento de Engenharia Mecnica PUC-Rio

Prof. Marcio da Silveira Carvalho Coordenador Setorial do Centro Tcnico Cientfico PUC-Rio

Rio de Janeiro, 28 de maro de 2016

DBDPUC-Rio - Certificao Digital N 1321760/CA

Todos os direitos reservados. proibida a reproduo total

ou parcial do trabalho sem autorizao da universidade, do

autor e do orientador.

Hugo Francisco Lisboa Santos

Graduou-se em Engenharia Mecnica no Instituto Militar de

Engenharia (IME) em 2008. Especializou-se em Engenharia

de Petrleo na Universidade Petrobras em 2011. Foi

vencedor de prmios e medalhas, tais como o prmio GPS,

patrocinado pelo FAA, a medalha Marechal Hermes, do

Exrcito Brasileiro, e o 6 Prmio Caixa de Projetos

Inovadores. coordenador de Projetos de Pesquisa no

Cenpes/Petrobras.

Ficha Catalogrfica

Santos, Hugo Francisco Lisboa

Robtica Probabilstica Aplicada a uma Unidade Autnoma para Intervenes em Poos de Petrleo / Hugo Francisco Lisboa Santos; orientador: Marco Antonio Meggiolaro. 2016.

157f.; il. color.; 30 cm

Dissertao (mestrado) Pontifcia Universidade Catlica do Rio de Janeiro, Departamento de Engenharia Mecnica, 2016.

Inclui bibliografia.

1. Engenharia Mecnica - Teses. 2. Robtica. 3. Filtros Bayesianos. 4. Filtros No-Paramtricos. 5. Filtro de Partculas. 6. Filtro por Histograma. I. Meggiolaro, Marco Antonio. II. Pontifcia Universidade Catlica do Rio de Janeiro. Departamento de Engenharia Mecnica. III. Ttulo.

CDD: 621

DBDPUC-Rio - Certificao Digital N 1321760/CA

Agradecimentos

A Deus, pela luz e perseverana ao longo dessa jornada.

Aos meus pais, Conceio e Hugo, pela educao, ateno e carinho de todas as

horas.

Renata, minha noiva, pelo apoio, amor e carinho em todos esses anos.

Ao meu orientador Professor Marco Antonio Meggiolaro pelas ideias e

correes ao longo deste trabalho.

Aos meus colegas do Cenpes, pelo apoio nas discusses e desenvolvimentos.

Aos meus colegas da PUC-Rio.

Aos professores que participaram da Comisso examinadora.

A todos os professores e funcionrios do Departamento pelos ensinamentos e

pela ajuda.

A todos os amigos e familiares que de uma forma ou de outra me estimularam

ou me ajudaram.

Petrobras, ao CNPq e PUC-Rio, pelos auxlios concedidos, sem os quais este

trabalho no poderia ter sido realizado.

DBDPUC-Rio - Certificao Digital N 1321760/CA

Resumo

Santos, Hugo Francisco Lisboa e Meggiolaro, Marco Antonio. Robtica

Probabilstica Aplicada a uma Unidade Autnoma para Intervenes

em Poos de Petrleo. Rio de Janeiro, 2016. 157p. Dissertao de

Mestrado - Departamento de Engenharia Mecnica, Pontifcia

Universidade Catlica do Rio de Janeiro.

Poos de petrleo no conseguem operar de forma ininterrupta por

dcadas. Eventualmente, eles acabam precisando de manuteno. Para tal, so

utilizadas sondas cujo custo dirio varia de US$ 260 a US$ 520 mil, em

ambiente offshore. A presente dissertao avalia a possibilidade de utilizar um

rob autnomo para a realizao de algumas dessas operaes. proposta uma

configurao para o rob, so realizadas modelagens analticas e numricas e

construda uma verso simplificada. Os modelos so ento validados com dados

de campo e experimentalmente. Uma das partes mais desafiadoras desse trabalho

o desenvolvimento de um sistema confivel de localizao. Normalmente, a

localizao no interior de poos realizada com a utilizao de cabos ou de

tubos de ao. Como o rob proposto no est conectado a um cabo, necessria

uma alternativa. Uma possvel soluo explorada, baseada na fuso de dois

sensores: um encoder e um sensor magntico. Para essa fuso, diversas tcnicas

probabilsticas e no-probabilsticas so consideradas. analisada a utilizao

do Filtro de Kalman, do Seguimento Multi-Hiptese, do Filtro por Histograma e

do Filtro de Partculas. O Filtro por Histograma apresentou o melhor

desempenho nesta aplicao, com erro mximo inferior a 10 m em

deslocamentos de mais de 1.000 m, ou 1%. Com isso, conclui-se que possvel

utilizar um rob autnomo para a realizao daquelas operaes de manuteno

nos poos e que esses robs so capazes de determinar sua localizao com

preciso aceitvel.

Palavras-chave

Robtica; Filtro de Kalman; MHT; Filtro de Partculas; Filtro por

Histograma; Engenharia de Poo; Interveno em Poos; Rob Autnomo.

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Abstract

Santos, Hugo Francisco Lisboa and Meggiolaro, Marco Antonio (Advisor).

Probabilistic Robotics Applied to an Autonomous Unit for Oil-Well

Interventions. Rio de Janeiro, 2016. 157p. MSc. Dissertation -

Departamento de Engenharia Mecnica, Pontifcia Universidade Catlica

do Rio de Janeiro.

Oil wells arent capable of producing for decades without interruption.

Sometimes, maintenance operations are required. Those operations are

performed by rigs, whose daily cost ranges from US$ 260 to US$ 520 thousand,

for offshore rigs. This thesis evaluates the possibility of using an autonomous

robot to perform some of these operations. A design for this robot is proposed,

analytical and numerical models are developed and a simplified version is built.

The models are validated using field and experimental data. One of the most

challenging parts is developing a reliable localization system. Usually,

localization inside wells is performed with cables or steel pipes. Since the

proposed robot is not connected to a cable, an alternative is needed. A possible

solution is evaluated, based on the fusion of two sensors: an encoder and a

magnetic sensor. In order to perform this fusion, several probabilistic and non-

probabilistic techniques are considered. Kalman Filter, Multi-Hypothesis

Tracking, Histogram Filter and Particle Filter are analyzed. The Histogram Filter

had the best performance in this application, with a maximum error smaller than

10 m on displacements of more than 1,000 m, or 1 %. It can be concluded that it

is possible to use an autonomous robot to perform those maintenance operations,

and that it can localize itself inside oil wells with acceptable precision.

Keywords

Robotics; Kalman Filter; MHT; Particle Filter; Histogram Filter; Well

Engineering; Light Workover; Autonomous Robots.

DBDPUC-Rio - Certificao Digital N 1321760/CA

Sumrio

1 Introduo 22

1.1. Engenharia de Petrleo 24

1.1.1. Explorao de Petrleo 24

1.1.2. Produo de Petrleo 26

1.1.3. Manuteno de Poos (Workover) 28

1.2. Organizao da dissertao 29

2 Reviso Bibliogrfica 30

2.1. Utilizao de robs na indstria do petrleo 30

2.1.1. Veculos robticos submarinos 30

2.1.2. Robs para inspeo de plataformas de produo 31

2.1.3. Robs para inspeo e manuteno de tubulaes 32

2.2. Sistemas de deslocamento de robs em dutos 33

2.2.1. PIG 33

2.2.2. Rodas 35

2.2.3. Lagartas 37

2.2.4. Presso na parede 38

2.2.5. Patas 39

2.2.6. Minhoca 40

2.2.7. Helicoidal 42

2.2.8. Cobra 43

2.2.9. Sistemas de deslocamento no exterior de dutos 44

3 Robtica Probabilstica 46

3.1. Filtros Bayesianos 47

3.2. Filtros Gaussianos 48

3.2.1. Filtro de Kalman 48

3.2.2. Seguimento Multi-Hiptese (MHT) 50

3.3. Filtros No Paramtricos 51

3.3.1. Filtros por Histograma 51

3.3.2. Filtro de Partculas 52

3.4. Sistemas de posicionamento de robs no interior de dutos 54

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4 Projeto, Modelagem e Localizao do Rob de Interveno 57

4.1. Sistemas de deslocamento e de armazenamento de energia 57

4.1.1. Modelagem do Conjunto de Trao 58

4.1.2. Dimensionamento do Motor, das Rodas e das Molas 63

4.1.3. Dimensionamento das baterias 64

4.2. Sistema estrutural 66

4.3. Sistema de Sensoriamento e Controle 67

4.3.1. Medio de tenso e corrente no motor 68

4.3.2. Encoder 69

4.3.3. Sensor Localizador de Luvas ou CCL 71

4.4. Sistema de posicionamento proposto 72

4.4.1. Algoritmo para identificao automtica de luvas