Aline Aparecida de Pina

Título


Metodologia de análise, síntese e otimização de sistemas para produção de petróleo offshore através de metamodelos e enxame de partículas.

Orientador(es)


Breno Pinheiro Jacob
Beatriz de Souza Leite Pires de Lima

Resumo


Este trabalho apresenta estudos sobre três metodologias de otimização capazes de facilitar o desenvolvimento de projetos de estruturas offshore. Para construir tais metodologias, foram empregadas duas ferramentas computacionais: o método de otimização por Enxame de Partículas (PSO) e Redes Neurais Artificiais (RNA). A primeira metodologia é baseada no uso do PSO como um método de otimização de projeto de estruturas  offshore a fim de facilitar a busca por melhores soluções.  A segunda metodologia envolve estudos sobre o uso de metamodelos para substituir a análise dinâmica de  risers e linhas de ancoragem, a fim de reduzir o tempo computacional necessário para a obtenção de uma série temporal de tração no topo. A terceira metodologia envolve estudos sobre o uso de metamodelos de redes neurais, ajustados a partir de exemplos gerados no processo de otimização, a fim de ser capazes de aproximar diretamente a resposta dos sistemas. Através do uso dessas três metodologias, espera-se conseguir resultados para configurações de linhas de ancoragem e risers tão boas quanto aquelas conseguidas por meio da análise dinâmica com modelos de elementos finitos, em um tempo consideravelmente menor.

Abstract


This work presents studies on three optimization methodologies capable of facilitating the development of offshore structures design. In order to construct such methodologies, two computational tools were used: the Particle Swarm Optimization method (PSO) and Artificial Neural Networks (ANN). The first methodology is based on the use of PSO as an optimization method for the design of offshore structures so as to facilitate the search for better solutions. The second methodology involves studies on the use of metamodels to replace the dynamic analysis of risers and mooring lines, in order to reduce the computational time necessary for achieving top tension time-series. The third methodology involves studies on the use of neural networks metamodels, adjusted with examples generated in the optimization process, so as to be capable of directly approximating the systems response. By using these three methodologies, it is expect to achieve results for the configurations of mooring lines and risers as good as those achieved by means of dynamic analysis with finite element models, in a considerably lower time.

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