Análise de risco de falha por desgaste erosivo de tubulações curvas de aço-carbono por meio de simulação numérica e metamodelo gerado por superfície de resposta

Abstract

A etapa de perfuração de poços de petróleo está associada a grandes riscos em função de diversas fontes de incertezas provenientes das condições operacionais, geológicas e econômicas. A falha de equipamentos utilizados na perfuração de poços petrolíferos pode representar sérios danos ambientais, econômicos e à vida humana. Um modo de falha presente em projetos petrolíferos é causado pelo desgaste erosivo, que é um fenômeno proveniente do impacto de partículas sobre as camadas dos materiais utilizados nas opera- ções. Através do avanço da tecnologia computacional, é possível a aplicação de simulação fluidodinâmica numérica para modelagem de fenômenos físicos e previsão quantitativa do desgaste erosivo sob condições complexas de escoamento de fluidos. Dentro desta perspectiva, o objetivo principal desse trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia para analisar o risco de falha por desgaste erosivo de tubulações curvas utilizadas em perfuração de poços petrolíferos, através da aplicação subsidiária de planejamento estatístico com intuito de diminuir o tempo computacional, com confiabilidabe estatística dos resultados. Na metodologia proposta neste estudo, a análise de risco é focada na geração de cenários de fluxo, compostos pela combinação dos atributos aleatórios que influenciam no Desgaste erosivo. Embora haja semelhanças metodológicas com estudos anteriores para estimativas de risco (LOSCHIAVO, 1999),(STEAGALL, 2001), (SANTOS, 2002), é importante ressaltar que este estudo aborda uma área distinta, com foco na análise de falha durante a perfuração de poços. Isso contribui para o avanço do conhecimento e a aplicação de métodos de estimativa de risco em um novo contexto, com potenciais benefícios para a indústria de perfuração. A quantificação de risco de falha é realizada pelas técnicas de Árvore de Derivação e Monte Carlo com objetivo de compará-las. Porém, a depender do número de atributos analisados e a quantidade de sorteios requerida pelos diferentes métodos abordados, o tempo e esforço computacional necessário para execução das simulações pode ser inviável. Portanto, é proposto o desenvolvimento de metamodelos através de Planejamento estatístico por Superfície de resposta para substituição do simulador numérico. Os resultados demonstram similitude entre as técnicas de Árvore de Derivação e Monte Carlo na obtenção da probabilidade de risco de falha por erosão para as variáveis aleatórias analisadas. O metamodelo gerado por Superfície de resposta aplicado neste trabalho demonstrou resultados satisfatórios para previsão do desgaste erosivo com confiabilidade estatística, capacidade preditiva e redução do tempo computacional de simulação para previsão do Desgaste erosivo. A utilização do metamodelo diminuiu em 69% as simulações totais para o método de Árvore de Derivação e foi essencial para o método de Monte Carlo em função do grande número de cenários de previsão (301.100) requeridos pela técnica.

The oil drilling well stage is associated with great risks from operating conditions, geological uncertainty and economic uncertainty. The failure of equipment used in oil drilling wells can represent serious environmental, biological and human life damage. A failure mode recurring in oil projects is caused by erosive wear, which is a phenomenon provided by the impact of particles on the layers of materials used in industry. Through the advancement of computational technology, it is possible to apply numerical fluid dynamics simulation for modelling physical phenomena and predictions quantitative assessment of erosive wear under complex fluid flow conditions. Inside from this perspective, this work aims to carry out a risk analysis of failure by erosive wear. The proposed methodology of this study, the risk analysis focuses on generating flow scenarios, composed of the combination of random attributes that influence Erosive Wear. Although there are methodological similarities with previous studies on economic risk estimation (LOSCHIAVO, 1999),(STEAGALL, 2001), (SANTOS, 2002), it is important to emphasize that this study addresses a distinct area, with a focus on failure analysis during drilling. This contributes to the advancement of knowledge and the application of risk estimation methods in a new context, with potential benefits for the drilling industry. These methodologies aim to combine random attributes that influence the quantification of erosive wear. However, depending on the number of attributes analyzed, the time and computational effort required for the execution of the simulations may be unfeasible for composing the risk curve. Therefore, it is proposed the development of metamodels through statistical planning by Response Surface methodology to replace the numeric simulator. The results showed similarity between Derivation Tree and Monte Carlo techniques in obtaining the probability of risk of failure. The metamodel generated by Response Surface methodology applied in this work tested results achieved for the prediction of erosive wear and followed in 69% as total simulations for the method of Derivation tree and an option for the Monte Carlo method, which in turn demands many forecasting scenarios.