VII Seminário de Corrosão Interna e Externa de Dutos e Equipamentos

Há 24 anos atuando nas áreas de Engenharia, Operação e Manutenção de redes de distribuição de gás e SMS. Atuando com ênfase nas áreas de construção de dutos de distribuição, gestão da integridade, prevenção de acidentes de terceiros, gestão de segurança operacional, suporte e consultoria técnica para distribuidoras de gás.

Vivência profissional: Gestor, Coordenador, Responsável técnico por 12 anos em diversas áreas técnicas na Naturgy e há 12 anos Consultor Técnico do Departamento de Suporte Técnico da Mitsui Gas.

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Resumo da palestra:

Interferência em Dutos de Distribuição

Esta apresentação visa abordar se forma suscinta e objetiva os principais aspectos que precisam ser avaliados de forma a se evitar a corrosão na rede de distribuição de gás de aço carbono.

Abordaremos desde a fase da concepção de projetos de Engenharia, passando pelos materiais aplicados, cuidados com interferências no traçado, impacto do processo construtivo definido (vala a céu aberto e perfuração dirigida), cuidados com revestimento, com juntas soldadas, esquema de pintura, teste hidrostático, secagem, zonas de aeração, travessias áreas, prevenção de acidentes de terceiros e sinalização.

Mais de 30 anos de experiência em sistemas de proteção catódica e controle de corrosão e de interferências elétricas. Atua como engenheiro na IEC Engenharia desde 1991, ocupando o cargo de Gerente de Engenharia desde 2008. Membro NACE, PMI e instrutor nos cursos de formação de profissionais de proteção catódica da ABRACO.

Resumo da palestra:

A introdução da monitoração remota nos sistemas de proteção catódica foi o primeiro grande avanço no gerenciamento desses sistemas, tanto em termos de custos como de confiabilidade, pois reduziu significativamente a necessidade de inspeções físicas, possibilitou o acompanhamento diário dos potenciais tubo/solo e agilizou a detecção de falhas nos retificadores e equipamentos de drenagem elétrica. Entretanto, o gerenciamento e ajuste desses sistemas continuou totalmente dependente da ação direta dos seus gestores e técnicos de proteção catódica. No caso de tubulações sujeitas a correntes de interferência dinâmicas, cujas condições variam significativamente tanto em intensidade como em distribuição, o gerenciamento dos sistemas de proteção catódica pode se tornar bastante complexo, exigindo uma elevada capacitação dos profissionais responsáveis pelo seu acompanhamento, assim como uma atuação intensa por parte deles. Agora, com a introdução de tecnologias avançadas como o tratamento de grandes volumes de dados (big data) e inteligência artificial, a monitoração dos sistemas de proteção catódica está passando por uma verdadeira revolução, com o chegada do gerenciamento inteligente de sistemas de proteção catódica e dos retificadores com inteligência artificial GPOWER da AUTOMA, que serão apresentados nessa palestra.

Work

• Deepwater Corrosion Services (Brazil and USA)

• National Oilwell Varco – NOV Flexibles (Brazil and Denmark)

• ACVV Assainissement e Curage du Velay (France)

Projects

• CP Retrofit for life extension on aging Platforms, FPSO´s and Pipelines

• CP survey and Corrosion assessment on drilling risers and drillships

• Offshore Pipeline surveys

• CP Survey and corrosion assessment at Ports and Terminals

• CP FEA and 3D modeling for material selection on subsea equipments

• Offshore Flexible pipeline design and manufacturing

• Offshore Rigid pipeline installtion.

Resumo da palestra:

Uma Visão Estratégica para dutos em Ambientes híbridos

Dutos que atravessam áreas secas (onshore), zonas de transição com água salobra (como mangues, alagados ou rios) e entram em condição de submersão em águas marinhas, enfrentam um espectro complexo de desafios de corrosão. A combinação de diferentes sistemas de proteção catódica – por corrente impressa (ICCP) em terra e anodos de sacrifício (SACP) no mar – juntamente com as condições ambientais variáveis nas zonas de transição, onde a salinidade, o pH e o tempo de imersão são imprevisíveis, pode comprometer seriamente a integridade dos revestimentos e a eficácia da proteção. A Deepwater oferece uma solução de ponta para enfrentar esses desafios: Projeção espacial temporal com base em Modelagem de Proteção Catódica, abrangendo múltiplos regimes ambientais e sistemas de proteção contra a corrosão. Esta abordagem sofisticada permite-nos prever com precisão a vida útil remanescente dos anodos galvânicos, o desempenho dos sistemas ICCP e, criticamente, o impacto das condições variáveis nas zonas de transição na integridade geral do duto. Ao invés de depender de inspeções reativas e isoladas, propomos uma estratégia proativa baseada em dados e simulações avançadas que integram toda a complexidade do seu ativo.

Proteção Catódica Preditiva e Integrada ao longo de toda a extensão dos dutos

A eficácia dos sistemas de CP, sejam eles por corrente impressa (ICCP) ou anodos galvânicos de sacrifício (SACP), e a integridade do revestimento são constantemente desafiadas, especialmente em dutos que atravessam áreas onshore, zonas de transição (mangues, alagados, rios) e o ambiente marinho. Compreender a taxa de esgotamento de anodos, o desempenho de sistemas ICCP e o impacto da degradação do revestimento em zonas de transição imprevisíveis, é fundamental para a gestão de ativos e a tomada de decisões de investimento. A Deepwater é especializada em estudos avançados de modelagem de CP. Nosso objetivo é fornecer aos nossos clientes uma compreensão profunda da saúde de seus sistemas de proteção catódica em um cenário integrado, determinando a vida útil restante dos anodos galvânicos, a eficácia do ICCP e

projetando o ponto em que o duto pode se tornar vulnerável à corrosão em qualquer uma de suas seções, exigindo intervenções. Recomendamos a integração das atividades de manutenção preventiva dos componentes dos sistemas ICCP, monitoramento de potencial e revestimentos dos dutos em todas as suas regiões, coletas de dados ambientais nas zonas de transição e inspeção de anodos submarinos para validação e aprimoramento contínuo do modelo computacional.

Atuou por 19 anos no setor de inspeção da Transpetro, com foco em corrosão externa, inspeções de revestimentos e sistemas de proteção catódica, contribuindo para o desenvolvimento de novos métodos e práticas aplicadas à inspeção de proteção catódica.

Resumo da palestra:

Serão apresentadas técnicas de inspeção complementares às inspeções de rotina para aplicação em equipamentos e componentes do sistema de proteção catódica, detalhando o uso do equipamento de localização eletromagnética, Pipe Locator , especialmente para avaliação da eficiência do isolamento elétrico de juntas e para a localização de pontos com rompimento de cabos elétricos, inclusive de leitos de anodos, a qual também requer o uso da ferramenta auxiliar, A-Frame.

Também será apresentada a ferramenta “cupom portátil”, que pode ser utilizada como alternativa para verificação dos potenciais ON/OFF; pretende-se demonstrar a aplicabilidade, resultados de testes comparativos já efetuados e benefícios desta ferramenta.

É pesquisador sênior no Laboratório de Métodos Computacionais em Engenharia, LAMCE/COPPE/UFRJ. Tem experiência na área de Empreendedorismo e Inovação Tecnológica, Ciências de Dados, Sistemas Biológicos e Engenharia. Acumula 20 anos de estudos e trabalhos técnico-científicos em engenharia e modelagem matemática aplicada, incluindo passagem por grandes empresas, universidades e centros de excelência acadêmica, tais como: ODEBRECHT, COPPE/UFRJ, LNCC/MCT, Fundação Dom Cabral. É sócio-fundador da startup PROMEC Engenharia e Modelagem de

Dados, empresa criada na Incubadora COPPE/UFRJ. Desde 2009 empreende na área de modelagem matemática e inteligência artificial, conquistando uma carteira de clientes que inclui: Petrobras, Vale SA, Bunge Alimentos, Eletrobras, VL! Logística, Engie Group, TechnipFMC group, Odebrecht dentre outros, executando mais de 50 projetos inovadores.

Resumo da palestra:

Nessa oportunidade serão apresentadas estratégias de IA para análise estatística e preditiva de variáveis, em particular análise de dados de ensaios experimentais de corrosão. Inicialmente serão apresentados os principais modelos e estratégias de modelagem de dados, incluindo técnicas de detecção de dados espúrios (outliers), incluindo consagrados modelos de aprendizado de máquina por regressão de mínimos quadrados e modelos de agrupamento e segregação de dados como o k-médias e o K-vizinhos. Adicionalmente, serão apresentadas técnicas de modelagem de dados experimentais via redes neurais artificiais (RNA).

Nos últimos 22 anos, atua na engenharia submarina desenvolvendo tecnologias, métodos e ferramentas de cálculo nos processos de projeto, qualificação e avaliações de integridade de tubos flexíveis para a indústria de Óleo e Gás. Atualmente, é professor da Universidade Petrobras e Consultor do Centro de Pesquisas e Desenvolvimento da Petrobras (CENPES), onde coordena o projeto de desenvolvimento da tecnologia de gêmeos digitais para dutos flexíveis submarinos.

A palestra abordará como a integração de gêmeos digitais (Digital Twins) e inteligência artificial (IA) está transformando a forma como a indústria de óleo e gás lida com a corrosão e o gerenciamento de integridade de ativos. Serão discutidos os avanços recentes no uso de modelos digitais para simular, prever e otimizar o comportamento de sistemas sujeitos à corrosão, permitindo decisões mais precisas, manutenção preditiva e maior confiabilidade operacional. Será apresentado experiências e aplicações práticas desenvolvidas no Centro de Pesquisas da Petrobras (CENPES), destacando os desafios e oportunidades dessa nova fronteira tecnológica no contexto da indústria 4.0 e da transformação digital.

O monitoramento da agressividade do meio e a identificação de situações de risco dependem fundamentalmente da análise de dados de processo e de inspeção. No entanto, a diversidade e o grande volume desses dados (Big Data) representam um desafio significativo para a análise e interpretação humana. A utilização de ferramentas de Inteligência Artificial (IA), com ênfase no Aprendizado de Máquina (Machine Learning – ML), pode ajudar a superar essa limitação. O ML permite o tratamento integrado e a observação de correlações entre as variáveis de grandes conjuntos de dados, promovendo um avanço substancial na compreensão dos mecanismos de corrosão. Serão apresentados modelamentos preditivos que foram desenvolvidos com base em

um conjunto de dados abrangente, proveniente tanto de dados de campo quanto de ensaios em laboratório. Para a validação, foi realizada uma comparação da correlação dos dados obtidos com os resultados gerados pelos modelos. Nessa análise, foram utilizadas ferramentas de Inteligência Artificial (IA), e modelos comerciais disponíveis para a predição de corrosão.

Otimização do uso de inibidores de corrosão em dutos através de monitoramento inteligente.

A apresentação mostrará como o monitoramento on-line e inteligente com o acompanhamento das variáveis perda de massa e taxa de corrosão podem prover a otimização da injeção de inibidores de corrosão de forma a reduzir custos operacionais.