Estudo inicial da aplicação de Redes Neurais Artificiais para a previsão de padrões de fluxo em escoamento multifásico - Rodrigues Neyra, Jair; da Silva Moura, Thiago Rafael (Scientia Plena, 2022)
O estudo dos padrões de fluxo no escoamento multifásico é bastante usado na indústria do petróleo. Muitas ferramentas estão sendo desenvolvidas para auxiliar na previsão desses padrões de fluxo. A Inteligência Artificial é uma ferramenta com alto desempenho e grande uso para caracterizar fenômenos físicos, podendo ser usada para a previsão desses padrões de fluxo no escoamento multifásico. Desenvolvemos uma Rede Neural Artificial para reconhecer e prever os padrões de fluxo do escoamento multifásico utilizando uma base de dados experimentais. Além do uso da rede neural também foi realizado o tratamento dos dados para melhorar a eficácia da ferramenta. Para uma análise completa, treinamos a rede com diversas combinações dos padrões, sendo os padrões: intermitente, anular e estratificado. Não utilizamos o padrão de bolhas devido a diferença da quantidade de dados disponíveis entre esse e os demais padrões. A rede apresentou uma eficácia de até 90% em algumas combinações da análise entre os padrões de fluxo. Analisando os 3 padrões juntos, a rede apresentou uma eficácia de aproximadamente 67%. Analisamos os resultados do comportamento do erro da rede durante o seu treinamento e a taxa de acerto após o treinamento. Nesse artigo utilizamos a rede neural artificial como ferramenta para prever o padrão de fluxo no escoamento multifásico, com o máximo de parâmetros do escoamento disponível.