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Jun 17, 2023

Aplicativos do setor de energia melhoram a eficiência

Pesquisadores da UH desenvolvem ferramentas de recuperação de petróleo com 'precisão significativamente maior'

Pesquisadores da UH desenvolvem ferramentas de recuperação de petróleo com 'precisão significativamente maior' do que os métodos atuais

Por Rashda Khan 713-743-7587

25 de maio de 2023

Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Houston desenvolveu uma série de aplicativos digitais para tornar os processos da indústria de energia mais eficientes. Três calculadoras on-line inovadoras, sendo a mais recente a Calculadora de Pressão Mínima de Miscibilidade de Gás de Hidrocarbonetos (MMP) UH, estão disponíveis gratuitamente para profissionais do setor.

Com o foco da indústria mudando para a captura, utilização e armazenamento de carbono (CCUS) e uma economia líquida zero, a injeção de gás pode desempenhar um papel vital. O MMP é a principal propriedade que determina a viabilidade aliada à eficiência de um projeto de injeção de gás, um dos métodos mais eficazes para a recuperação avançada de petróleo. Além disso, fornecerá um ponto de calibração para projetos de sequestro de dióxido de carbono quando houver hidrocarbonetos presentes. As novas calculadoras para MMP de hidrocarbonetos, MMP de dióxido de carbono e viscosidade podem ajudar os engenheiros no campo a economizar tempo, recursos e fundos, permitindo análises e cálculos mais rápidos.

A equipe é composta por Birol Dindoruk, professor titular da Associação Americana de Engenheiros de Perfuração em engenharia de petróleo, química e biomolecular na UH; Mohamed Soliman, presidente do Departamento de Engenharia de Petróleo da UH; e Utkarsh Sinha, que obteve mestrado em engenharia de petróleo pela UH em 2018. Os três pesquisadores se conheceram quando Sinha era estudante de pós-graduação.

“Esses aplicativos fornecem um método rápido e robusto para fornecer o valor MMP durante a injeção de gás com entradas facilmente disponíveis e com uma precisão significativamente maior do que qualquer um dos métodos existentes usados ​​na indústria”, disse Sinha.

O dióxido de carbono e os gases de hidrocarbonetos são os gases mais comuns usados ​​nos processos de injeção de gás. Esses gases servem a vários propósitos, incluindo facilitar o sequestro de dióxido de carbono e otimizar os níveis de pressão para máxima eficiência.

"O comportamento da fase de dióxido de carbono/óleo é muito diferente dos comportamentos da fase de gás/óleo de hidrocarbonetos", disse Dindoruk. "Então, tivemos que desenvolver diferentes ferramentas com uma ampla gama de recursos. Estamos oferecendo diferentes abordagens para a medição de MMP."

Dado o ritmo acelerado do setor de energia e reconhecendo que engenheiros e técnicos não têm necessariamente o luxo de testar e implementar ideias compartilhadas em trabalhos acadêmicos, a equipe de pesquisa estava determinada a levar essas ferramentas "ao alcance dos usuários", acrescentou Dindoruk.

“Não queremos que nossas ideias e descobertas existam apenas no papel”, disse ele. "Queremos que nossas ferramentas e técnicas sejam implantadas e usadas por outros para melhorar a eficiência desses processos."

Ao disponibilizar os aplicativos gratuitamente, os pesquisadores esperam aprender com o feedback dos usuários para fazer melhorias e até mesmo desenvolver novos aplicativos.

Calculadora de Viscosidade UH

O aplicativo de viscosidade calcula a espessura do petróleo em seu estado natural, também conhecido como óleo morto, necessitando de pouquíssimas informações. É um método completo, que pode medir uma ampla faixa de viscosidade do óleo – de uma fração de centipoise (cp), uma unidade de medida de viscosidade, a um milhão de cp.

“Se conhecermos uma viscosidade em uma temperatura, podemos obter qualquer viscosidade em qualquer temperatura dentro do domínio que estabelecemos”, disse Dindoruk. "Isso é realmente útil porque nos ajuda a contornar as limitações na medição da viscosidade do óleo em altas temperaturas."

Mais detalhes sobre este aplicativo estão disponíveis no artigo "Modelo de viscosidade aumentada de óleo morto com aprendizado de máquina para todos os tipos de óleo".

Os pesquisadores integraram o aprendizado de máquina em seu trabalho, levando-os a coletar dados abundantes com a ajuda de vários colaboradores. A equipe utilizou esses dados para criar versões ideais de modelos subsequentes.

"Ganhamos conhecimentos e insights valiosos por meio deste trabalho e somos gratos a todos que nos ajudaram nesta jornada", disse Dindoruk.