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Título: Estudo das métricas de confiabilidade de um módulo de controle submarino aplicado em produção de petróleo no pré-sal
Título(s) alternativo(s): Reliability study of subsea control module applied for oil production at brazilian pre-salt
Autor(es): Sgnorini Filho, Geraldo Antonio
Orientador(es): Rigoni, Emerson
Palavras-chave: Ciclo de vida do produto - Análise
Confiabilidade (Engenharia) - Métodos estatísticos
Gás
Petróleo em terras submersas
Poços de petróleo submarino - Perfuração
Product life cicle - Analysis
Reliability (Engineering) - Statistical methods
Gas
Petroleum in submerged lands
Oil well drilling, Submarine
Data do documento: 9-Ago-2019
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: SIGNORINI FILHO, Geraldo Antonio. Estudo das métricas de confiabilidade de um módulo de controle submarino aplicado em produção de petróleo no pré-sal. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso ( Especialização Engenharia da Confiabilidade) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2019.
Resumo: Neste trabalho foi desenvolvido um estudo de confiabilidade quantitativo e qualitativo de um dos equipamentos mais relevantes do sistema de produção de óleo e gás submarina, o módulo de controle submarino (SCM). Como referência para o estudo foi utilizado o banco de dados global OREDA que possui dados de equipamentos similares utilizados no mundo todo por diversos clientes em diferentes ambientes. A metodologia aplicada neste trabalho utilizou como estudo de caso o módulo de controle submarino operado no pré-sal brasileiro. Com base no estudo funcional do equipamento, e nos dados coletados em campo foram aplicadas ferramentas estatísticas para definir as distribuições estatísticas de falha desse equipamento a fim de compreender os padrões de falha desse equipamento. O conjunto de dados coletados foram baseados em 89 SCMs que se encontram operando nos campos brasileiros, e por fim foi feita a comparação com o banco de dados global OREDA 2015 a fim de identificar pontos de melhoria. Como resultado, foi possível identificar os subsistemas com maior impacto nas métricas de confiabilidade do SCM, além de calcular a confiabilidade, a taxa de falha e tempo médio entre falhas do objeto da pesquisa o que possibilitou enquadrá-lo dentro dos equipamentos acima da média de desempenho de acordo com a base de dados OREDA. A metodologia aplicada se mostrou relevante para aumentar a visibilidade sobre o desempenho do equipamento, bem como identificar oportunidades para aumentar a disponibilidade do SCM.
Abstract: This work developed a quantitative and qualitative reliability study focused in a critical asset which is part of the oil and gas Subsea Production System, this equipment is the Subsea Control Module (SCM). As a benchmark for this study it was used the Offshore and Onshore Reliability Database, known as OREDA which has failure data information about similar equipment applied all over the world in different environments and by different customers. The methodology proposed by this study was applied on the SCMs installed and operating in the brazilian pre-salt. The development of the work was based on the functionality analysis of the system as well as its critical subsystems, and on the failure data gathered from the field operations. The data was collected from a population of 89 SCMs, this dataset was analyzed and processed through statistical methods to determine which statistical distribution adjust better to the dataset in order to evaluate the failure pattern of the system. As part of the study all the reliability metrics were compared with the OREDA 2015 benchmark with the objective to identify improvement opportunities. As final results from the study it was possible to determine the subsystems that impact the SCM's reliability metrics, as well as calculate the reliability, failure rate and mean time between failures of the system that enabled to fit the SCM as a system that is performing above the average as per OREDA benchmark. It was possible to demonstrate the methodology applied in this study works very well to increase the visibility of the asset performance, as well as identify improvement opportunities focused on increasing system reliability.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/18732
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