DESIGN OF SPREAD MOORING SYSTEMS FOR FLOATING PRODUCTION UNITS WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS
Autor
Vinícius Garcia do Prado
Resumo
A análise de ancoragem no domínio do tempo é uma das tarefas mais complexas e demoradas para a definição de arranjos submarinos em projetos de exploração de petróleo. Não é possível conceber regras genéricas que quantificam razoavelmente a interação entre as variáveis de projeto e as saídas dessas simulações. Por conta disso, ainda atualmente o projeto de sistemas de ancoragem depende principalmente da experiência e julgamento de engenharia das equipes responsáveis, com pouca ou nenhuma otimização executada. Neste trabalho será apresentado uma nova abordagem para o projeto de sistemas de ancoragem, empregando o algoritmo ε-Constrained Differential Evolution para otimização de sua configuração, e usando Redes Neurais Artificiais para avaliar seu comportamento em condições ambientais extremas. Conforme demonstrado através de um estudo caso, o método é capaz de encontrar sistemas viáveis com custo reduzido e virtualmente nenhuma intervenção humana.
Abstract
The mooring system analysis in time-domain is one of the most complex and timeconsuming tasks involved in the subsea layout definition for upstream projects. It is not possible to conceive general rules to reasonably quantify the interplay between the many design variables and the outputs of these simulations. Because of that, up to now, the design of mooring systems has relied mostly on the expertise and engineering judgment of the teams in charge, with hardly any optimization ever performed. This work presents a new approach for the design of mooring systems, employing the ε-Constrained Differential Evolution algorithm to optimize their configurations, and using Artificial Neural Networks as metamodels to evaluate their performance under extreme environmental conditions. As demonstrated in a case study, the method is able to find feasible mooring systems with reduced costs and requiring virtually no human intervention.
