Ian Nascimento Vieira
Resumo
A exploração de petróleo tem evoluído para águas cada vez mais profundas, com isso, as estruturas de exploração tem se tornado mais complexas e caras. Em particular os risers, estruturas que conectam o poço no fundo do mar à plataforma de exploração, são sempre necessários, e seu custo é bastante elevado. Por esta razão, otimizar estas estruturas é uma tarefa de grande interesse. Para isto, foram utilizadas as metaheurísticas Algoritmos Genéticos (AG), Sistema Imunológico Artificial (SIA) e Enxame de Partículas (PSO) para o desenvolvimento de uma ferramenta de otimização de risers. O objetivo principal é escolher a metodologia que seja capaz de otimizá-los, ou seja, encontrar a solução mais econômica que melhor atenda aos requisitos de projeto, e que também execute o menor número de avaliações da função objetivo. Desta forma esperase que a ferramenta de otimização desenvolvida possa ser inserida no dia a dia de projeto destas estruturas. Os resultados mostraram que o SIA foi o método que melhor consegue alcançar os objetivos propostos.
Abstract
Oil exploration has constantly evolved to more deep waters, making the exploration structures more expensive and complex. Particularly the risers, structures that connect the wellheads at the sea bottom with a floating platform at the sea surface, are always necessary and expensive. For this reason the optimization of these structures are very interesting. For the risers optimization it was used meta-heuristics: Genetic Algorithms (GA), Artificial Immune Systems (AIS) and Particle Swarm Optimization (PSO). The main objective is to achieve the best riser configuration, in other words, the configuration that has the smallest cost and also the best structural performance, with the minimum number of fitness evaluations, making the optimization tool more interesting for being used in the real design of this structures. The results point that AIS presents the best performance for that objective.
