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CARACTERIZAÇÃO DE PARTÍCULAS EM FLUÍDO UTILIZADO NA PERFURAÇÃO DE POÇOS DE PETRÓLEO EDUARDO NADALETO DA MATTA 1 , GUSTAVO FRANCKEVICIUS GURGEL MARANHÃO 1 , RICARDO DE SOUZA LOPES ORTIZ 1 ; WÂNDERSON DE OLIVEIRA ASSIS 1 , RUBENS GEDRAITE 2 , ALESSANDRA DUTRA COELHO 1 , LÉO KUNIGK 1 1. EEM - Escola de Engenharia Mauá, IMT - Instituto Mauá de Tecnologia Praça Mauá, 1 - B. Mauá - 09580-900 - São Caetano do Sul - SP E-mails: [email protected];[email protected];[email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected] 2. Universidade Federal de Uberlândia Av. João Naves de Ávila, 2121, 38400-902 - Uberlândia, MG E-mail: [email protected] Abstract The recovery of drilling fluid is essential in the oil and gas drilling under the environmental and economic perspectives. This fluid has suspended solids that come from the cutting action of the rock formations by drilling bit. In this sense, this paper proposes the development of an application capable of performing automated counting and characterization of gravels present in drilling fluids to allow the improvement and automation of drilling of petroleum wells process. For this, segmentation techniques and combinations with morphological filters are applied allowing particles identify in the drilling fluid and classify based on its dimensions. Keywords Computer Vision, Image Processing, Petroleum Industry, Drilling Fluid. Resumo O tratamento de fluído de perfuração é de suma importância no processo de perfuração de poços de petróleo, sob o ponto de vista operacional, ambiental e econômico. Este fluido possui sólidos em suspensão que têm origem na ação de corte das formações rochosas pela broca de perfuração. Nesse sentido, este trabalho propõe o desenvolvimento de um aplicativo ca- paz de realizar a caracterização e contagem automatizada dos detritos presentes nos fluídos de perfuração de forma a permitir o aprimoramento e automação do processo de perfuração de poços de petróleo. Para isso, são aplicadas técnicas de segmentação além de combinações com filtros morfológicos permitindo identificar e classificar as partículas presentes no fluído de perfuração conforme suas dimensões. Palavras-chave Visão Computacional, Processamento de Imagens, Indústria do Petróleo, Fluído de Perfuração. 1 Introdução Desde a descoberta de indícios de petróleo na camada do pré-sal brasileiro em meados de 2006, novas tecnologias para tornar a sua extração mais segura e rentável vem sendo pesquisadas com maior intensidade. Na exploração do petróleo, uma das etapas mais onerosas, que representam entre 40% a 80% dos cus- tos, consiste na perfuração dos poços. A perfuração de um poço de petróleo de 3000 m dura aproxima- damente 3 meses de trabalhos ininterruptos e ainda assim, pode resultar em um poço seco. Entretanto isso não significa necessariamente o fracasso da ex- ploração, pois cada poço perfurado pode melhorar o conhecimento geológico da área em exploração (Al- meida, 2002). Trabalhos recentes abordam estudos sobre os equipamentos utilizados para a separação sólido- líquido do fluído de perfuração (Coelho et al., 2005) (Lobato et al., 2011) (Serapião e Mendes., 2009), (Grigorescu et al., 2008). Alguns trabalhos apresentam o desenvolvimento de algoritmos de processamento de imagem para monitorar o fluído de perfuração de poços de petróleo para detectar e analisar as características das partículas cortadas (“cascalhos”) (Guilherme et al., 2011) (Serapião et al., 2013). Dentro deste contexto, este trabalho foi desen- volvido visando obter um sistema que permite ofere- cer subsídios para permitir o aprimoramento e auto- mação do processo de perfuração de poços de petró- leo. Para isso, desenvolveu-se um aplicativo que ser- ve para analisar, por meio de processamento digital de imagens, o fluído utilizado na perfuração e que retorna do ponto de escavação, de forma a obter um sistema capaz de fazer a contagem automatizada de detritos e a determinação dos respectivos tamanhos. Com essas informações, pode-se controlar de forma mais eficaz o processo de perfuração e melhorar o sistema de filtragem usando esteira vibratória visando retirada dos detritos e reaproveitamento do fluído. Pretende-se apresentar como principal contribui- ção em relação a trabalhos anteriores (Guilherme et al., 2011) (Serapião et al., 2013) o desenvolvimento de um algoritmo que incorpore a capacidade de identificar, quantificar e também classificar as partículas presentes no fluído. Anais do XX Congresso Brasileiro de Automática Belo Horizonte, MG, 20 a 24 de Setembro de 2014 909

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CARACTERIZAÇÃO DE PARTÍCULAS EM FLUÍDO UTILIZADO NA PERFURAÇÃO DE POÇOS

DE PETRÓLEO

EDUARDO NADALETO DA MATTA1, GUSTAVO FRANCKEVICIUS GURGEL MARANHÃO

1, RICARDO DE SOUZA LOPES

ORTIZ1; WÂNDERSON DE OLIVEIRA ASSIS

1, RUBENS GEDRAITE2, ALESSANDRA DUTRA COELHO

1, LÉO KUNIGK1

1. EEM - Escola de Engenharia Mauá, IMT - Instituto Mauá de Tecnologia Praça Mauá, 1 - B. Mauá - 09580-900 - São Caetano do Sul - SP

E-mails: [email protected];[email protected];[email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]

2. Universidade Federal de Uberlândia Av. João Naves de Ávila, 2121, 38400-902 - Uberlândia, MG

E-mail: [email protected]

Abstract The recovery of drilling fluid is essential in the oil and gas drilling under the environmental and economic perspectives. This fluid has suspended solids that come from the cutting action of the rock formations by drilling bit. In this sense, this paper proposes the development of an application capable of performing automated counting and characterization of gravels present in drilling fluids to allow the improvement and automation of drilling of petroleum wells process. For this, segmentation techniques and combinations with morphological filters are applied allowing particles identify in the drilling fluid and classify based on its dimensions.

Keywords Computer Vision, Image Processing, Petroleum Industry, Drilling Fluid.

Resumo O tratamento de fluído de perfuração é de suma importância no processo de perfuração de poços de petróleo, sob o ponto de vista operacional, ambiental e econômico. Este fluido possui sólidos em suspensão que têm origem na ação de corte das formações rochosas pela broca de perfuração. Nesse sentido, este trabalho propõe o desenvolvimento de um aplicativo ca-paz de realizar a caracterização e contagem automatizada dos detritos presentes nos fluídos de perfuração de forma a permitir o aprimoramento e automação do processo de perfuração de poços de petróleo. Para isso, são aplicadas técnicas de segmentação além de combinações com filtros morfológicos permitindo identificar e classificar as partículas presentes no fluído de perfuração conforme suas dimensões.

Palavras-chave Visão Computacional, Processamento de Imagens, Indústria do Petróleo, Fluído de Perfuração.

1 Introdução

Desde a descoberta de indícios de petróleo na camada do pré-sal brasileiro em meados de 2006, novas tecnologias para tornar a sua extração mais segura e rentável vem sendo pesquisadas com maior intensidade.

Na exploração do petróleo, uma das etapas mais onerosas, que representam entre 40% a 80% dos cus-tos, consiste na perfuração dos poços. A perfuração de um poço de petróleo de 3000 m dura aproxima-damente 3 meses de trabalhos ininterruptos e ainda assim, pode resultar em um poço seco. Entretanto isso não significa necessariamente o fracasso da ex-ploração, pois cada poço perfurado pode melhorar o conhecimento geológico da área em exploração (Al-meida, 2002).

Trabalhos recentes abordam estudos sobre os equipamentos utilizados para a separação sólido-líquido do fluído de perfuração (Coelho et al., 2005) (Lobato et al., 2011) (Serapião e Mendes., 2009), (Grigorescu et al., 2008).

Alguns trabalhos apresentam o desenvolvimento de algoritmos de processamento de imagem para

monitorar o fluído de perfuração de poços de petróleo para detectar e analisar as características das partículas cortadas (“cascalhos”) (Guilherme et al., 2011) (Serapião et al., 2013).

Dentro deste contexto, este trabalho foi desen-volvido visando obter um sistema que permite ofere-cer subsídios para permitir o aprimoramento e auto-mação do processo de perfuração de poços de petró-leo.

Para isso, desenvolveu-se um aplicativo que ser-ve para analisar, por meio de processamento digital de imagens, o fluído utilizado na perfuração e que retorna do ponto de escavação, de forma a obter um sistema capaz de fazer a contagem automatizada de detritos e a determinação dos respectivos tamanhos. Com essas informações, pode-se controlar de forma mais eficaz o processo de perfuração e melhorar o sistema de filtragem usando esteira vibratória visando retirada dos detritos e reaproveitamento do fluído.

Pretende-se apresentar como principal contribui-ção em relação a trabalhos anteriores (Guilherme et al., 2011) (Serapião et al., 2013) o desenvolvimento de um algoritmo que incorpore a capacidade de identificar, quantificar e também classificar as partículas presentes no fluído.

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O princípio de funcionamento do sistema desen-volvido consiste em utilizar uma câmera IP, com acesso remoto, para capturar imagens da esteira com os cascalhos transportados pelo fluído de perfuração oriunda do poço petrolífero que está sendo escavado. A abordagem propõe o tratamento das imagens cap-turadas por meio de filtros morfológicos adequados com o objetivo de se obter melhor precisão na deter-minação das características de granulometria do ma-terial sólido contido no fluído.

Deve-se destacar que a produtividade do proces-so de perfuração depende da eficiência do adequado tratamento do fluído de perfuração com a retirada dos detritos. Assim, a análise correta dessas informações obtidas juntamente com a análise da composição do solo, proximidade da bolsa de petróleo e condições do ambiente, são de suma importância na perfuração de poços petrolíferos.

2 Perfuração de Poços de Petróleo

A exploração do petróleo é uma atividade essen-cialmente arriscada e de custo elevado. Mesmo com o alto grau de qualidade e confiabilidade dos estudos geológicos e geofísicos atuais, a certeza da existência de um reservatório só é possível após a perfuração do primeiro poço. Nesse processo utiliza-se uma sonda de perfuração composta essencialmente por uma torre de sondagem que serve como grua para baixar e içar as tubulações de aço contendo na ponta a broca de perfuração e uma casa de máquina que abriga os mo-tores responsáveis pelo acionamento da grua, da bro-ca e da bomba de fluído de perfuração.

Os fragmentos de rocha gerados durante a perfu-ração são chamados de cascalho e são recolhidos continuamente por um fluído de perfuração (Pereira, 2010). Tradicionalmente, os fluídos são classificados de acordo com o seu constituinte principal em: fluí-dos à base de gás, à base de óleo e à base de água. (Amorin, 2003). No processo analisado o fluído é constituído de uma mistura de argila, água e produtos químicos injetados por bombas para o interior da coluna de perfuração através da cabeça de injeção e retorna à superfície pelo espaço anular formados pe-las paredes do poço e pela coluna. Além de transpor-tar os detritos da rocha perfurada, o fluído também limpa, lubrifica e arrefece a broca, reduz o atrito en-tre a coluna de perfuração e as paredes do poço, man-tém a estabilidade do poço, além de evitar a erupção de gás, óleo ou água (Almeida, 2002). Por fim, o fluído de perfuração é separado dos cascalhos e, de-pois de devidamente tratado, retorna ao poço. A aná-lise contínua dos cascalhos permite detectar os pri-meiros indícios de hidrocarbonetos nas formações rochosas.

A utilização de técnicas adequadas pode reduzir os custos de manutenção de fluídos, de tratamento e descarte de resíduos. Atualmente utiliza-se um siste-ma de peneiras vibratórias para separar os sólidos

contidos no fluído. Segundo Pereira (2010), o futuro dos sistemas de controle de sólidos será aumentar a eficiência da remoção de sólidos. Para isso será ne-cessário melhorar o conjunto de peneiras. Essa me-lhoria levará, consequentemente, ao aumento da vida útil das peneiras.

Um dos principais objetivos no controle de sóli-dos é remover a maior quantidade de partículas gran-des na primeira vez que esses sólidos são bombeados para fora do poço. Segundo ASME (2004), para ava-liar a capacidade de remoção dos equipamentos é necessário considerar a origem dos sólidos e classifi-ca-los de acordo com os tamanhos como mostrado na Tabela 1.

Em condições normais, o fluído de perfuração é bombeado através da coluna de perfuração até a bro-ca, retornando pelo espaço anular até a superfície, trazendo consigo os cascalhos cortados pela broca.

Tabela1: Classificação de sólidos quanto ao tamanho

Classificação Faixa de Tamanho

(µm) Tipos de Partículas

Cascalho Maior

que 2000 Sólidos de perfuração,

cascalhos, pedras

Areia 74 a 2000

Areia, sólidos de perfura-ção

Lama 2 a 74 Barita, silte, sólidos de

perfuração finos

Colóides Menor que 2

Bentonita, argila, sólidos de perfuração ultrafinos

Fonte: Adaptado de ASME (2004) Na superfície, o fluído permanece dentro de tan-

ques, após receber o tratamento adequado. A trajetó-ria do fluído de perfuração é apresentado na Figura 1. A Figura 2 ilustra o fluído com os cascalhos cortados pela broca sendo transportados por uma esteira.

Figura 1. Trajetória do fluído de perfuração.

Fonte: Amorin (2003).

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Figura 2. Fotografia de uma esteira transportando os

detritos extraídos do fluído de perfuração A recuperação do fluído de perfuração separan-

do-o de cascalhos cortados é um assunto atual e de grande importância na operação de plataformas de perfuração de poços de petróleo, sob o ponto de vista ambiental e econômico. Normalmente, este fluído precisa ter as suas propriedades físicas readequadas para assegurar que o cascalho permaneça em suspen-são (Guerreiro, 2012). Adicionalmente, por conter produtos poluentes, o fluído não pode ser diretamente descartado.

A eficiência na remoção de sólidos pode ser computada de duas maneiras: eficiência de sólidos removidos propriamente dita e eficiência na conser-vação de líquido. Quanto maior a fração de sólidos removidos, maior a eficiência. Quanto maior a fração de sólidos no efluente de descarte, melhor é a efici-ência de remoção. Ambos os aspectos devem ser considerados (Guerreiro, 2012).

Um dos principais desafios nesse processo é ca-racterizar o tamanho das partículas e material sólido nas correntes de entrada e de saída da peneira. Assim, é possível ajustar condições operacionais, tais como: a vazão do fluído, a frequência e amplitude de vibra-ção da esteira, a inclinação da tela de filtração para melhorar a eficiência do processo de retirada dos detritos e minimizar o seu desgaste.

Por fim, além de remover fatores humanos do processo, a automação pode contribuir para melhorar a vida útil da esteira utilizada na separação e trans-porte destes detritos. Caso existam detritos muito grandes para determinado tipo de esteira o desgaste também será comparativamente maior que em uma esteira bem dimensionada.

3 Processamento de Imagem

A aplicação de técnicas de processamento de imagens no desenvolvimento de sistemas de visão computacional (Gonzalez e Woods, 2000), é uma área de pesquisa fascinante que tem produzido recen-temente resultados de grande relevância para inúme-ros segmentos da sociedade. Podemos citar, por e-xemplo, aplicações de identificação e segmentação de objetos ou imagens humanas (Fernandes e Gomes, 2002), reconstrução 3D de cenas reais, aplicações de

prototipagem rápida (RP – Rapid Prototyping) para produção de objetos com formas complexas a partir de dados tridimensionais, rastreamento em tempo real e navegação de robôs móveis ou veículos não tripulados (Crawford et al, 2004) (Martins et. al, 2006), controle de processos de manufatura ou siste-mas industriais (Denis, 2009), dentre outros.

O reconhecimento e classificação de padrões é parte essencial em um sistema de análise de imagens, e tem por objetivo analisar determinado evento ou objeto e classificá-lo dentre várias categorias prees-tabelecidas.

Em muitas aplicações o reconhecimento de pa-drões baseia na análise dos pixels de imagens colori-das. Nesse caso, as imagens são representadas por matrizes de pixels, sendo que cada uma das matrizes representam uma das cores primárias no padrão RGB (Red, Green e Blue) ou ainda combinações dessas matrizes. Em outras aplicações, mesmo que a câmera utilizada não obtenha imagens coloridas, a identifica-ção ainda assim pode ser realizada pela análise dos níveis de cinza (greyscale). No caso específico da aplicação tratada nesse trabalho, onde o objetivo de identificar as dimensões dos cascalhos pode ser reali-zada com eficiência em imagens em tons de cinza.

Uma das maneiras de transformar as matrizes de RGB em greyscale consiste na aplicação da trans-formação:

],[1140,0],[5870,0],[2989,0],[ jiBjiGjiRjiG ++=

(1) onde G é a matriz em greyscale, R, G e B são as ma-trizes no padrão RGB e i, j são respectivamente linha e coluna das matrizes, cujo número de termos depen-de da resolução da câmera utilizada.

Algumas das principais técnicas utilizadas em aplicações de processamento de imagem digital onde o objetivo é a classificação a partir das dimensões do objeto incluem a "binarização" e a "conectividade".

A "binarização" da imagem consiste na trans-formação da imagem para níveis branco e preto puro. Para isso são analisados os pixels da matriz greyscale comparando-os com um limiar (threshold) para de-terminar os níveis da imagem "binarizada" (preto ou branco); o limiar ou ponto de corte pode ser definido pela análise de histogramas.

A "conectividade" consiste na análise da vizi-nhança dos pixels da imagem "binarizada" para veri-ficar se estes estão conectados aos seus vizinhos. Para imagens bidimensionais, utilizam-se as vizi-nhanças de quatro (apenas os vizinhos mais próxi-mos), seis (apenas para grades de pixels hexagonais) ou oito (todos os vizinhos) para definir a conectivi-dade como ilustrado na Figura 3.

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Figura 3. Vizinhança de pixels em imagens digitais

3.1 Filtros para Imagens Digitais

Muitas vezes ao se capturar uma imagem digital

em um ambiente real que apresenta diferentes tonali-dades e fontes de luz diretas ou refletidas podem o-correr imperfeições e interferências indesejadas, o que poderia prejudicar o processamento da imagem em questão. Com o objetivo de remover pontos des-toantes de luz ou refinar bordas podem ser utilizados algoritmos digitais que permitem implementar diver-sos tipos de filtros. O funcionamento básico de um filtro morfológico consiste em analisar cada pixel da imagem alterando seu valor segundo um critério pré-determinado. Para realizar tal tarefa define-se um elemento estruturante com um ponto de ancoragem em seu centro. Embora o método possa produzir al-guma deterioração nas regiões de borda ainda assim, na maioria dos casos, a utilização de filtros permite melhorar bastante a qualidade do algoritmo de classi-ficação de objetos por processamento de imagens.

Os filtros utilizados neste trabalho foram os se-guintes: filtro erode, filtro majority, filtro fill e o fil-tro shrink, os quais serão explicados a seguir. É im-portante lembrar que qualquer filtro que se passe na imagem levará inevitavelmente a uma alteração da informação contida na imagem.

- Filtro de erosão (erode)- Utilizado para remo-ver pequenos detalhes irrelevantes em termos de ta-manho (Gonzalez e Woods, 2002). Esta tarefa é cumprida utilizando-se uma máscara como mostrado na Figura 4.

Figura 4. Exemplo do processo de erosão aplicado a

uma matriz binária No filtro de erosão para os conjuntos A e B, a

erosão de A por B, denotada por A B, é definido por:

A B = {z| (B)Z, ⊆ A} (2)

ou seja, a erosão de A por B é o conjunto de todos pontos z tal que B trasladado por z, está contido em A.

- Filtro majority - Tem uma função semelhante ao filtro erode e remove de forma mais branda gru-pos de pixels isolados. Também serve para remover lacunas e penínsulas em regiões de zeros ou uns. Tem também a vantagem de não alterar o tamanho destas regiões, tal como ocorre com o filtro erode. O fun-cionamento básico do filtro consiste em, para cada pixel sendo analisado, se houver cinco ou mais pixels de mesmo valor em sua vizinhança sob a máscara, o pixel mantém seu valor, caso contrário ele recebe o valor de seu inverso. Portanto o filtro é resultante de:

<

∑∑

5(B) se ,0

5(B) se ,1

Z

Zz (3)

Em oposição ao filtro erode, este filtro não apre-

senta o problema das bordas se a máscara utilizada possuir um tamanho menor que cinco por cinco, já que o valor limite do número de pixels considerados para a mudança de valor é de cinco, os pixels fictí-cios da região fora da imagem ainda serão minoria em relação aos outros pixels reais de dentro da ima-gem, exceto no único pixel em cada canto da ima-gem.

- Filtro fill - Tem o objetivo de preencher quais-quer grupos de pixels rodeados por pixels de valor oposto. Com a utilização deste filtro é possível sele-cionar áreas específicas em que se deseje mudar o valor de grupos de pixels que estejam conectados, seja por uma conectividade de 4 ou 8 para imagens bidimensionais ou de 6, 18 ou 26 para cenas tridi-mensionais. Portanto o filtro é resultante de:

... 3, 2, 1, k ;)( 1 =⊕= −C

kk ABXX I (4)

A Figura 5 mostra a máscara utilizada para o fil-

tro fill.

Figura 5. Máscara para o filtro fill

- Filtro shrink - Serve para tentar reduzir áreas

conectadas de mesmos valores por meio da remoção de pixels. Se o objeto, ou área, em questão possuir buracos, o filtro transforma-os em uma linha a meio caminho do buraco e da extremidade do objeto; se este for contíguo o filtro tenta transformá-lo num ponto. Com este filtro é possível identificar, isolar e

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tentar reparar áreas ruidosas de uma imagem, ou seja, áreas com rápidas mudanças de valor entre pixels consecutivos.

O algoritmo de realização deste filtro é apresen-tado em (Lam et al., 1992).

4 Materiais e Métodos

4.1 Hardware Para realizar o projeto foram utilizados os se-

guintes equipamentos: câmera digital e peneira vibra-tória.

A câmera digital utilizada na captura das ima-gens que serão utilizadas é uma câmera IP (Internet Protocol) Feasso™ modelo f-ipcam03. A câmera possui processador de 32 bits, sensor CMOS de alta sensibilidade e imagem VGA com resolução de 640 x 480 pixels. Permite comunicação remota com um computador com rede 802.11(Wi-FI) e 802.3 (RJ45 10 base T). A câmera foi instalada em um suporte de metal para manter a distância entre a lente e a penei-ra, garantindo assim uniformidade na aquisição das imagens em diferentes situações de teste (Figura 6). A câmera está preparada para o ambiente agressivo em que estará instalada na indústria, sendo exposta ao sol e à chuva, e no caso de plataformas de perfu-ração, ao sal carregado pelos ventos marinhos. Não é, portanto, aconselhável a instalação de um micropro-cessador desprotegido no local para executar o algo-ritmo de análise. Assim, o uso de um simples Web-Cam na aplicação não é indicado pois necessitaria da presença de algum dispositivo com uma entrada USB no local para esta funcionar corretamente.

Figura 6. Montagem para ensaios iniciais, com meno-res distâncias entre a câmera e a esteira, e nos testes finais, com instalação no teto, e mostrando também

um exemplo de imagem capturada Na aplicação utilizou-se uma rede com protocolo

TCP/IP (Transmission Control Protocol) para fazer a

ligação entre o cliente FTP (File Transfer Protocol) presente na câmera e um servidor que será instalado no computador servidor. Com a utilização deste pro-tocolo é possível fazer o envio dos arquivos presentes na câmera de modo relativamente seguro, com relati-va imunidade à perda ou corrupção da informação. O modelo de comunicação FTP adotado é realizado como ilustrado na Figura 7.

Figura 7. Modelo de conexão FTP

4.2 Software O aplicativo desenvolvido no software Matlab™

divide-se em duas partes: um kernel de processamen-to, ou seja, um núcleo central encarregado da maior parte do processamento das informações provenien-tes da imagem, e uma interface amigável para a utili-zação do usuário. O algoritmo do aplicativo de pro-cessamento de imagens obedece à sequência apresen-tada no fluxograma da Figura 8.

A interface gráfica desenvolvida (Figura 9) faz uso da ferramenta GUIDE (GUI Development Envi-ronment) incorporada ao Matlab™. Esta ferramenta é especificamente destinada à construção de interfaces de interação gráfica com o usuário final em aplicati-vos personalizados, encarregando-se de gerar todo o código de criação, manipulação e deleção de todos os elementos gráficos.

A interface gráfica inclui diversas funcionalida-des que incluem:

- calibração do sistema; - seleção da fonte das imagens a serem utilizadas

(externas, capturadas pela câmera, ou obtidas por meio de figuras armazenadas);

- seleção dos filtros a serem utilizados, a sequên-cia que deve ser adotada e o número de vezes em que cada filtro deve ser aplicado;

- seleção do modo único ou contínuo; no modo contínuo as imagens são processadas continuamente em tempo real;

- apresentação da imagem capturada e após o processamento; podendo essa última ser substituída pelo histograma ou um gráfico de barras mostrando o número de partículas identificadas nas respectivas classificações;

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Figura 8. Algoritmo completo do sistema de proces-

samento de imagem

Figura 9. Interface gráfica para o usuário - o sistema permite a calibração do número de

pixels com a respectiva dimensão no sistema real, de forma a determinar as dimensões dos cascalhos com relativa precisão; assim, após identificados os detritos no fluído de perfuração e suas correspondentes di-mensões torna possível classifica-los, tal como mos-trado na Tabela 1.

O sistema de calibração permite delimitar na i-magem capturada, usando formas padronizadas com dimensões definidas pelo usuário, a região de interes-se, sobre a qual deve ser realizado o processamento de imagem. A região de interesse é escolhida de for-ma manual de forma a delimitar a área de circulação do material a ser analisado. Essa característica permi-te eliminar regiões externas à esteira bem como ex-cluir regiões próximas à borda.

5 Resultados Experimentais

O sistema desenvolvido foi utilizado para pro-cessar imagens de diversos tipos e com número de pedras variável e com dimensões e colorações dife-rentes. Os testes foram realizados em um ambiente controlado com iluminação uniforme e a uma distân-cia entre a lente e as amostras fixa de aproximada-mente um metro e meio. As amostras presentes nestes testes não representam necessariamente os detritos provenientes da escavação de poços de petróleo, sen-do apenas pequenas rochas e pedras. Contudo, os resultados obtidos permitem avaliar a eficiência que seria obtida num sistema real.

As Figuras 10(a) a 10(c) apresentam imagens capturadas no sistema onde os círculos em amarelo delimitam a região de interesse especificada. Obser-va-se que na imagem 1(a) considerada como ideal, utiliza-se um fundo branco.Nota-se também que na Figura 10(c), propositalmente, as bordas da peneira vibratória são incluídas na análise, para observar-se o efeito da reflexão da parte metálica. As Figuras 10(d) a 10(f) ilustram o resultado obtido apenas com a con-versão para greyscale e a "binarização". Todas as 5 pedras da Figura 10(a) foram localizados com facili-dade. Contudo para as imagens 10(b) e 10(c), que contém respectivamente 43 e 72 pedras dentro da região delimitada, o resultado obtido apresentou con-tagem de 2012 e 636 pedras. Nessas imagens obser-va-se que o algoritmo não é eficiente, pois embora os objetos sejam identificados na imagem, sua classifi-cação e o tamanho determinado são muito diferentes do real. Adicionalmente as perfurações na tela da peneira vibratória são identificadas como pedras e a reflexão de luz devido à parte metálica do fundo compromete o funcionamento do algoritmo de pro-cessamento de imagem.

As Figuras 11(a) a 11(c) apresentam as mesmas imagens 10(a) a 10(c), mas processadas usando res-pectivamente combinações com os filtros erode, ma-jority, fill e shrink. O algoritmo apresentou 100% de acerto na contagem das pedras das Figuras 11(a) e 11(b), respectivamente com 5 e 43 pedras e erros de medidas das dimensões menores que 10% para a maioria das combinações de filtros adotada. Contudo, a Figura 11(c) resultou em apenas 45 pedras. O baixo índice de acerto nesse caso ocorreu porque, como as pedras estão muito próximas uma das outras e apre-sentam mesma coloração, o algoritmo identifica vá-rias pedras juntas como uma única com maior dimen-são. Devemos salientar que, na aplicação prática, com a adequada delimitação da região de interesse, se possível excluindo as regiões das bordas onde há acúmulo das pedras, esses erros podem ser minimi-zados. Assim, como os cascalhos estarão em movi-mento na esteira e o processamento é realizado on line, pode-se considerar como solução a máxima con-tagem de pedras após certo período de análise. Adi-cionalmente, uma adequada calibração do sistema, com controle rigoroso da luminosidade e evitando

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sombreamento, espera-se obter resultados melhores na aplicação real.

Figura 10. Imagens capturadas e após pré-processamento

Figura 11. Imagens processadas após utilização de

filtros combinados

Deve-se destacar que o algoritmo determina as dimensões de todas as partículas identificadas, permi-tindo sua classificação tendo como referências as características apresentas na Tabela 1 com um ótimo índice de acerto, independente da luminosidade.

6 Conclusões

O trabalho permitiu o desenvolvimento de um algoritmo de processamento de imagem que inclui diversas funcionalidades e que permite com relativa eficiência caracterizar os detritos presentes no fluído

de perfuração de poços de petróleo, mesmo com rela-tiva alteração de iluminação do local. O tempo de resposta depende do número e combinação de filtros utilizados. Contudo observou-se que o sistema con-segue processar cerca de 3 ou 4 imagens por segundo utilizando o MatlabTM, o que foi considerado sufici-ente para a aplicação. Embora eficiente, o algoritmo apresenta as seguintes limitações:

- imprecisão nas medições quando há acúmulo de detritos, sobretudo nas bordas da peneira de vi-bração;

- ainda é necessário calibração do sistema e in-tervenção do operador para selecionar a melhor com-binação de filtros, para garantir melhor eficiência no algoritmo.

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