BR112013021047B1 - Método e sistema para coletar e analisar informação operacional a partir de uma rede de componentes associados com uma commodities de energia líquida e método para monitorar o transporte de óleo cru em uma rede - Google Patents

Abstract

método e sistema para coletar e analisar informação operacional a partir de uma rede de componentes associados com uma mercadoria de energia líquida. um método para coletar e analise informação operacional a partir de uma rede de componentes associados com uma mercadoria de energia líquida compreende as etapas de: (a) medir uma quantidade da mercadoria de energia líquida em armazenamento em uma ou mais instalações de armazenamento na rede, e armazenar esses dados de medição; (b) determinar uma taxa de fluxo da mercadoria de energia líquida em uma ou mais tubulações selecionadas na rede, e armazenar esses dados de taxa de fluxo; e (c) verificar o estado operacional de uma ou mais instalações de processamento na rede, e armazenar essa informação de estado operacional; (d) analisar os dados de medição, os dados de taxa de fluxo, e a informação de estado operacional para determinar um equilíbrio da mercadoria de energia líquida na rede ou uma parte selecionada dessa em um dado tempo; e (e) comunicar informação sobre o equilíbrio da mercadoria de energia líquida a um terceiro participante do mercado.

Description

Referência Cruzada a Pedidos Relacionados

[001] O presente pedido reivindica prioridade para o Pedido de Patente Provisória U.S. No. 61/443.510 depositado em 16 de fevereiro de 2011, cuja descrição é incor-porada aqui por referência.

Campo da Invenção

[002] A presente invenção é um método e um sistema para coletar e analisar in-formação operacional a partir de uma rede de componentes associada com uma commodities de energia líquida, tal como óleo cru ou gás natural líquido (GNL).

Fundamentos da Invenção

[003] As commodities de energia líquida, tal como óleo cru, compreendem um mercado econômico multibilionário. Essas commodities são compradas e vendidas por muitas partes, e como com qualquer mercado negociado, a informação sobre as commodities negociadas é muito valiosa para os participantes do mercado. Especifi-camente, as operações dos vários componentes e instalações dos sistemas de pro-dução, transporte, armazenamento e distribuição para cada uma dessas commodities podem ter impactos significativos no preço e disponibilidade dessas commodities, tornando a informação sobre as ditas operações valiosa. Ademais, tal informação geralmente não é descrita publicamente pelos vários proprietários ou operadores de componentes, e o acesso à dita informação é então limitado.

[004] Certos dados são coletados por organizações tais como United States Energy Information Administration (“EIA”), tipicamente via pesquisas de proprietários e/ou operadores selecionados. Entretanto, o período de tempo exigido para coletar e compilar esses dados e então disseminá-los ao público ou participantes do mercado pode estar na faixa de dias a meses, de modo que os dados coletados e compilados são geralmente atrasados e de valor limitado para propósitos de negociação em curto prazo.

Sumário da Invenção

[005] A presente invenção é um método e um sistema para coletar e analisar in-formação operacional a partir de uma rede de componentes associada com uma commodities de energia líquida, tal como óleo cru ou gás natural líquido (GNL).

[006] De acordo com o método e o sistema da presente invenção, os sensores ou dispositivos de medição são implantados em vários pontos em uma rede para coletar dados. O método então geralmente compreende as etapas de: (a) medir uma quantidade da commodities de energia líquida em armazenamento em uma ou mais instalações de armazenamento na rede, e armazenar esses dados de medição em um primeiro banco de dados; (b) determinar uma taxa de fluxo da commodities de energia líquida em uma ou mais tubulações selecionadas na rede, e armazenar es-ses dados de taxa de fluxo em um segundo banco de dados na instalação de pro-cessamento de dados central; e (c) verificar o estado operacional de uma ou mais instalações de processamento na rede, e armazenar essa informação de estado operacional em um terceiro banco de dados na instalação de processamento de da-dos central; (d) analisar os dados de medição, os dados de taxa de fluxo, e a infor-mação de estado operacional para determinar um saldo da commodities de energia líquida na rede ou uma parte selecionada dessa em um dado tempo; e (e) comunicar informação sobre o saldo da commodities de energia líquida a um terceiro partici-pante do mercado.

[007] Com relação a instalações de armazenamento, em cada instalação de ar-mazenamento selecionada em uma rede particular, há uma medição da quantidade de óleo cru ou outra commodities de energia líquida em armazenamento. Por exem-plo, a maior parte do óleo cru é armazenada em grandes tanques acima do solo que ou têm: um teto flutuante, que é conhecido como Teto Flutuante Externo (EFR); ou um teto fixo com um teto flutuante interno ao tanque, que é conhecido como Teto Flutuante Interno (IFR). Assim, cada tanque em uma localização particular pode ser pesquisado usando recursos publicamente disponíveis ou inspeção visual, e toda informação relevante sobre cada tanque, incluindo informação de capacidade volu-métrica, tipo de tanque (isto é, teto flutuante ou teto fixo), e dimensões físicas, é ar-mazenada em um banco de dados. Então, em uma programação predeterminada, uma inspeção de cada tanque na localização particular que é conduzida inclui a co-leta de uma ou mais imagens fotográficas (isto é, espectro visível) ou vídeo de cada tanque, e/ou a coleta de imagens infravermelhas ou vídeo de cada tanque. As ima-gens fotográficas coletadas e as imagens infravermelhas coletadas de cada tanque são então transmitidas para uma instalação de processamento central para análise para obter uma medição da quantidade de óleo cru ou outra commodities de energia líquida em armazenamento.

[008] Com relação a tubulações, de modo a manter a pressão da commodities de energia líquida, estações de bombeamento são posicionadas ao longo de tubula-ções. As bombas usadas em cada uma dessas estações de bombeamento são tipi-camente motores de indução eletricamente acionados. De modo a executar uma determinação remota da quantidade e da taxa de fluxo em uma tubulação particular em um dado tempo, uma forma preferencial de análise é baseada em monitorar o consumo de energia elétrica em tempo real de algum número de estações de bom- beamento ao longo da tubulação selecionada. Em uma implementação exemplifica-da, um dispositivo de monitoramento é implantado e usado para monitorar uma ou mais linhas de energia fornecendo energia elétrica a cada estação de bombeamento selecionada. O dispositivo de monitoramento é principalmente compreendido de elementos de sensoriamento responsivos ao potencial elétrico e às densidades de fluxo magnético associadas om uma ou mais linhas de energia, permitindo então medições periódicas ou contínuas do potencial elétrico e das densidades de fluxo magnético associadas com uma ou mais linhas de energia, e assim uma determina-ção de energia. Os dados a partir de tais dispositivos de monitoramento são então transmitidos à instalação de processamento de dados central. Na instalação de pro-cessamento de dados central, um modelo das tubulações e das estações de bom- beamento na rede particular que é desenvolvido inclui computações do ganho ou perda de elevação entre qualquer estação de bombeamento monitorada e a próxima estação de bombeamento à jusante usando dados de elevação geográficos padrão. O diferencial de pressão entre o lado de saída ou de descarga de qualquer estação de bombeamento monitorada particular e o lado de entrada da próxima estação à jusante é então estimado. Uma faixa de possíveis taxas de fluxo para a tubulação a partir de um fluxo mínimo possível ao fluxo máximo possível para a tubulação é plo- tada versus o consumo de energia esperado equivalente na estação de bombea- mento monitorada.

[009] Uma vez que tais determinações de consumo de energia foram feitas para qualquer estação de bombeamento particular, as mudanças de energia em cada es-tação de bombeamento podem estar correlacionadas com as mudanças no fluxo através de cada estação de bombeamento. Assim, como os dispositivos de monito-ramento descritos acima permitem medições periódicas ou contínuas da energia consumida em uma estação de bombeamento particular, os dados coletados a partir desses dispositivos de monitoramento podem ser usados para determinar o fluxo através e entre as estações de bombeamento.

[010] Com relação às instalações de processamento, uma commodities de energia líquida entre em uma refinaria ou outra instalação de processamento em algum ponto na rede. No método e no sistema da presente invenção, o estado operacional de tais instalações de processamento é verificado. Um método preferencial para monitorar a operação das instalações de processamento é usar câmeras de imagem térmica fixa. Uma câmera de imagem térmica pode exigir dados térmicos e imagens gravadas de emissões e assinaturas térmicas de várias unidades chave que podem ser usadas para verificar se uma instalação de processamento está funcionando como esperado ou não.

[011] Com dados e informação sobre os três componentes fundamentais de uma rede particular - (i) instalações de armazenamento, (ii) tubulações, e (iii) instalações de processamento - é possível determinar os “saldos totais” da commodities de energia líquida. Por exemplo, os “saldos” de interesse para participantes do mercado com relação a óleo cru incluem, mas não estão limitados: à quantidade de óleo cru em armazenamento em uma dada região de mercado em um dado tempo; à quanti-dade de óleo cru fluindo para uma região de mercado a partir de regiões de mercado adjacentes; e/ou à quantidade de óleo cru sendo processado em gasolina e outros produtos do petróleo. Uma vez que tal análise tenha sido completada, a informação sobre o saldo do óleo cru ou outra commodities de energia líquida na rede pode ser comunicada aos participantes do mercado e outras partes interessadas, isto é, ter-ceiros que não teriam normalmente acesso imediato a tal informação.

Breve Descrição dos Desenhos

[012] A FIG. 1 é uma vista esquemática de uma rede exemplificada associada com a produção de óleo cru.

[013] A FIG. 2 é uma vista esquemática de uma rede exemplificada associada com o transporte e o processamento de óleo cru.

[014] A FIG. 3 é uma imagem exemplificada na qual o contorno de três tanques foi encontrado e marcado na imagem usando o método de detecção de bordas Sobel.

[015] A FIG. 4 é uma imagem exemplificada com o contorno de três tanques da FIG. 3 sobrepostos em uma subsequente imagem coletada.

[016] A FIG. 5 é um gráfico que ilustra a forma unidimensional de uma borda em uma imagem.

[017] A FIG. 6 inclui um par de máscaras de convolução 3x3 usadas em um mé-todo de detecção de bordas Sobel.

[018] A FIG. 7 ilustra como uma máscara de convolução em um método de detec-ção de bordas Sobel é aplicada a uma imagem de entrada.

[019] A FIG. 8 é um gráfico de taxa de fluxo (barris por dia) contra o consumo de energia esperado (MW) para uma estação de bombeamento exemplificada.

[020] As FIGs. 9(a)-(d) são uma série de imagens térmicas que ilustram uma di-minuição do volume de produção (“ramp-down”) de uma unidade de craqueamento catalítico fluido em uma refinaria.

[021] A FIG. 10 ilustra um núcleo de armazenamento que é conectado a três tubu-lações.

[022] A FIG. 11 é um gráfico que ilustrar como os dados medidos diretamente são ajustados usando um modelo matemático de regressão padrão aos dados de históri-co.

[023] A FIG. 12 é uma vista esquemática de outra rede exemplificada associada com a produção de óleo cru.

[024] A FIG. 13 é um fluxograma representando a funcionalidade geral de uma implementação do método e do sistema da presente invenção em conjunto com a rede exemplificada da FIG. 12.

[025] A FIG. 14 é uma representação esquemática dos componentes de núcleo em uma implementação exemplificada do método e do sistema da presente inven-ção.

Descrição Detalhada da Invenção

[026] A presente invenção é um método e um sistema para coletar e analisar in-formação operacional a partir de uma rede de componentes associada com uma commodities de energia líquida, tal como óleo cru ou gás natural líquido (GNL).

[027] Por exemplo, como o óleo cru é um combustível fóssil, ele é tipicamente perfurado ou extraído em localizações onde há depósitos ou reservatórios ocorrendo naturalmente. Uma vez coletado em tal localização (por exemplo, de um poço), o óleo cru é tipicamente bombeado diretamente para uma tubulação ou armazenado em armazenadores acima do solo (por exemplo, tanques) ou armazenadores subter-râneos (por exemplo, cavernas de domo salino). A partir de tais instalações de ar-mazenamento, ele pode então ser transportado via tubulações para refinarias ou outras instalações de processamento para processamento. Assim, há uma rede in- terconectada de poços de óleo cru, tubulações de óleo cru, instalações de armaze-namento de óleo cru, e refinarias de óleo cru.

[028] Para outro exemplo, o gás natural é extraído em localizações onde há re-servatórios ocorrendo naturalmente. O gás natural extraído é então processado em gás natural “seco” ou gás natural “úmido” em plantas de processamento, o último dos quais é chamado de gás natural líquido (GNL). O GNL é então transportado usando tubulações para GNL e armazenado em sítios de armazenamento de GNL. O GNL pode então ser separado em o que são chamados produtos de “pureza” tal como etanol, propano e butano. Esses produtos de GNL podem então ser processados em instalações de craqueamento de etileno que obtêm os produtos de NGL e os processam em matérias-primas para a indústria petroquímica tal como etileno, propi- leno, etc.

[029] De acordo com o método e o sistema da presente invenção, sensores ou dispositivos de medição são implantados em vários pontos em uma rede para coletar dados. O método então geralmente compreende as etapas de: (a) medir uma quantidade da commodities de energia líquida em armazenamento em uma ou mais instalações de armazenamento na rede, e armazenar esses dados de medição em um primeiro banco de dados em uma instalação de processamento de dados central; (b) determinar uma taxa de fluxo da commodities de energia líquida em uma ou mais tubulações selecionadas na rede, e armazenar esses dados de taxa de fluxo em um segundo banco de dados na instalação de processamento de dados central; e (c) verificar o estado operacional de uma ou mais instalações de processamento na rede, e armazenar essa informação de estado operacional em um terceiro banco de dados na instalação de processamento de dados central; (d) analisar os dados de medição, os dados de taxa de fluxo, e a informação de estado operacional para de-terminar um saldo da commodities de energia líquida na rede ou uma parte selecio-nada dessa em um dado tempo; e (e) comunicar informação sobre o saldo da com- modities de energia líquida a um terceiro participante do mercado.

[030] Como estará claro na descrição que se segue, muitas das etapas operacio-nais do método e do sistema da presente invenção, incluindo a coleta de dados e as várias etapas computacionais associadas com a análise desses dados coletados, são preferencialmente alcançadas através do uso de um programa de computador digital, isto é, instruções legíveis por computador armazenadas e executadas por um computador. Assim, a execução das rotinas e sub-rotinas exigidas pode ser feita usando técnicas e linguagens de programação padrão. Com o benefício da seguinte descrição, tal programação é prontamente alcançada por um versado na técnica.

[031] Por exemplo, com relação ao óleo cru, há uma rede interconectada de poços de óleo cru, tubulações de óleo cru, instalações de armazenamento de óleo cru, e refinarias de óleo cru. Para propósitos da subsequente discussão, e como mostrado nas FIGs. 1 e 2, uma “rede” para óleo cru pode ser assim caracterizada como tendo três componentes fundamentais: (i) instalações de armazenamento de óleo cru; (ii) tubulações de óleo cru; e (iii) refinarias de óleo cru ou outras instalações de processamento. Entender e coletar informação sobre a operação desses componen-tes e o fluxo de óleo cru entre esses componentes permite a modelagem da rede e o monitoramento das dinâmicas da rede em tempo real. Em outras palavras, obtendo certas medições físicas do óleo cru (ou outra commodities de energia líquida) em vários pontos na rede, é possível determinar os “saldos” totais do óleo cru em dife-rentes partes funcionais da rede. Por exemplo, os “saldos” de interesse para os par-ticipantes do mercado com relação ao óleo cru incluem, mas não estão limitados: à quantidade de óleo cru em armazenamento em uma dada região de mercado em um dado tempo; à quantidade de óleo cru fluindo para uma região de mercado a partir de regiões de mercado adjacentes; e/ou à quantidade de óleo cru sendo processado em gasolina e outros produtos do petróleo.

[032] Ainda com relação ao mercado de óleo cru, nos Estados Unidos, a quanti-dade de óleo cru armazenado em tanques localizados em ou terminais, núcleos de armazenamento, ou refinarias de óleo (incluindo óleo cru em trânsito em tubulações) é da ordem de 340 milhões de barris. 88.514 km (55.000 milhas) de tubulações transportam óleo cru a partir de poços de produção americanos (notavelmente nos estados do Texas, Louisiana, Oklahoma, e Wyoming), terminais de importação (no-tavelmente portos marítimos no Golfo do México), ou Overland através da fronteira do Canadá para vários mercados regionais. Esses mercados são divididos em cinco regiões grandes nos Estados Unidos conhecidas como Petroleum Administration for Defense (PAD) Districts. As tubulações de óleo cru variam em diâmetro tipicamente de 20 a 76,20 cm (oito a trinta polegadas). Tubulações inter-regionais maiores, que servem refinarias ou núcleos de armazenamento, são geralmente mais relevantes às dinâmicas do mercado gerais do que tubulações intraregionais menores. A relevân-cia do mercado de óleo cru em armazenamento varia dependendo do propósito do óleo cru sendo armazenado. Por exemplo, o óleo cru armazenado em refinarias está disponível para refinamento em qualquer ponto particular no tempo em gasolina e/ou outros produtos de petróleo. O óleo cru armazenado em núcleos de armazenamento de óleo maiores pode ser indicativo da quantidade de óleo cru sendo armazenado por especuladores financeiros ou por fornecedores para refinarias à jusante do nú-cleo de armazenamento. Outros armazenadores de tanque podem ser principalmen-te usados para manter pressões e volumes apropriados de modo a operar com su-cesso as dinâmicas de fluxo exigidas em uma tubulação particular.

Instalações de Armazenamento

[033] De acordo com o método e o sistema da presente invenção, em cada insta-lação de armazenamento selecionada em uma rede particular, há uma medição da quantidade de óleo cru ou outra commodities de energia líquida em armazenamento. Por exemplo, um método preferencial para medir a quantidade de óleo cru sendo armazenado em um tanque particular é descrito no Pedido de Patente U.S. copen- dente e cedido ao mesmo cessionário No. 13/089.674 intitulado “Method and System for Determining an Amount of Crude Oil Stored in a Particular Location”, que é aqui incorporado aqui por referência.

[034] Como descrito no Pedido de Patente U.S. No. 13/089.674, a maior parte do óleo cru é armazenada em grandes tanques acima do solo que ou têm: um teto flu-tuante, que é conhecido como Teto Flutuante Externo (EFR); ou um teto fixo com um teto flutuante interno ao tanque, que é conhecido como Teto Flutuante Interno (IFR). Assim, cada tanque em uma localização particular pode ser pesquisado usando re-cursos publicamente disponíveis ou inspeção visual, e toda informação relevante sobre cada tanque, incluindo informação de capacidade volumétrica, tipo de tanque (isto é, teto flutuante ou teto fixo), e dimensões físicas, é armazenada em um banco de dados. Então, em uma programação predeterminada, uma inspeção de cada tan-que na localização particular que é conduzida inclui a coleta de uma ou mais ima-gens fotográficas (isto é, espectro visível) ou vídeo de cada tanque, e/ou a coleta de imagens infravermelhas ou vídeo de cada tanque. Tais imagens podem ser coleta-das por meios aéreos, através do uso de câmeras fixas localizadas no solo, ou ima-gem via satélite. No caso de uma aquisição de imagem aérea, tal como sobrevoo de helicóptero, o helicóptero preferencialmente voa uma rota de voo definida e repetida e adere a uma sequência predefinida para aquisição de imagem, o que facilita a subsequente análise. Alternativamente, as câmeras de imagem térmica fixa podem tirar imagens infravermelhas em intervalos predeterminados. Em qualquer caso, as imagens fotográficas coletadas e as imagens infravermelhas coletadas de cada tan-que são então transmitidas a uma instalação de processamento central para análise.

[035] Com relação à análise de um tanque com um teto flutuante, uma forma pre-ferencial de análise é determinar a altura do teto em relação ao topo do tanque sele-cionado usando as técnicas de determinação de número de pixels de imagem pa-drão. Por exemplo, os níveis dos tanques podem ser medidos desenhando duas li-nhas verticais, tal como L1 e L2. Quando se medindo os níveis dos tanques para tanques de teto flutuante, a linha L1 é desenhada no interior do tanque a partir do topo do tanque para baixo até o topo da tampa e se aproxima da altura do teto que foi abaixado. A linha L2 é desenhada no exterior do tanque a partir do topo do tan-que para baixo até o fundo do tanque e se aproximada da altura do tanque. Os res-pectivos comprimentos das linhas L1 e L2 são então medidos. Tal medição é otimi-zada, por exemplo, assegurando-se um ângulo de câmera apropriado e distância do tanque, usando equipamento de alta resolução para aquisição de imagem, e/ou as-segurando localização consistente e apropriada das linhas L1 e L2 na imagem.

[036] Com base na altura determinada do teto (que é indicativa do nível de líquido) e na informação de capacidade volumétrica armazenada e/ou nas dimensões físicas armazenadas do tanque selecionado, a quantidade de óleo cru no tanque pode ser calculada. Por exemplo, se o teto está no ponto intermediário, isto é, a 50% da altura até o topo de um tanque de 200.000 barris, e o tanque em uma construção cilíndrica típica com um diâmetro constante da base ao topo, calcula-se que 100.000 barris de óleo cru estão no tanque. Determinado de outra forma, o nível percentual de capacidade do tanque pode ser calculado por 1 - (D1/D2), onde D1 e D2 são os respectivos comprimentos medidos de L1 e L2 em pixels de imagem. O nível percen-tual de capacidade de do tanque é então multiplicado pela capacidade do tanque para calcular o número de barris de óleo cru no tanque.

[037] Com relação à análise de um tanque com um teto flutuante, em outra forma preferencial de análise de imagem, o topo, o teto e a base de um tanque são identifi-cados ou em uma imagem fotográfica ou imagem infravermelha. Os algoritmos de detecção ou ajuste de forma elíptica automática empregando transformações mate-máticas, tal como uma transformada Hough, podem então ser usados para ajustar um plano elíptico em cada um dentre o topo, o teto, e a base do tanque. Com base na altura determinada do teto em relação à base e/ou ao topo do tanque (que nova-mente é indicativo do nível de líquido) e a informação de capacidade de volume ar-mazenado e/ou as dimensões físicas armazenadas do tanque selecionado, a quan-tidade de óleo cru no tanque pode novamente ser calculada.

[038] Com relação aos tanques com tetos fixos, o nível de líquido dentro de um tanque selecionado pode ser verificado a partir das imagens infravermelhas coletadas, à medida que a temperatura do óleo armazenado é diferente da do gás acima no tanque. Uma forma preferencial de análise para determinar a altura do nível de líquido no tanque é medir a distância em pixels do limiar líquido-gás até a base do tanque. Com base no nível de líquido verificado dentro do tanque e na informação de capacidade volumétrica armazenada e/ou nas dimensões físicas armazenadas do tanque selecionado, a quantidade de óleo cru no tanque pode novamente ser calculada.

[039] Ademais, com relação aos tanques com tetos fixos e à determinação de nível de líquido a partir das imagens infravermelhas coletadas, um método particular de análise é descrito em detalhes abaixo.

[040] Nesse método de análise particular, as imagens infravermelhas são coleta-das para cada tanque de interesse em intervalos selecionados (por exemplo, a cada cinco minutos) e transmitidas para a instalação de processamento de dados central para análise. Embora a câmera que coleta as imagens infravermelhas é preferenci-almente fixa em posição, sabe-se que há frequentemente algum movimento menor da câmera. Assim, a detecção característica é usada para encontrar a localização do tanque em cada imagem infravermelha, assegurando assim um cálculo preciso da quantidade de óleo cru no tanque.

[041] As bordas em imagens são áreas com fortes contrastes de intensidade, isto é, uma mudança significativa em intensidade de um pixel para o próximo. Há vários métodos e técnicas para detectar bordas em uma imagem, o que pode ser geralmente agrupado em duas categorias: métodos de gradiente e de Laplaciano. O método de gradiente detecta as bordas visando o máximo e o mínimo na primeira derivada da imagem. Um método de Laplaciano busca pelos cruzamentos no zero na segunda derivada da imagem para encontrar bordas.

[042] Com relação agora à FIG. 5, uma borda tem uma forma unidimensional de uma rampa. Empregando-se um método de gradiente, a derivada da forma unidi mensional mostra assim um máximo localizado no centro da borda. Com base nessa análise unidimensional, a teoria pode ser executada para duas dimensões contanto que haja uma aproximação precisa para calcular a derivada de uma imagem bidi-mensional. Nesse caso, um operador de Sobel é usado para executar uma medição de gradiente espacial bidimensional em uma imagem infravermelha particular de modo a encontrar a magnitude de gradiente absoluta aproximada em cada ponto na imagem infravermelha. Ver R. Gonzalez e R. Woods, Digital Image Processing, Ad-dison Wesley (1992), pág. 414 a 428. O método de detecção de bordas de Sobel usa um par de máscaras de convolução 3x3 (FIG. 6), uma estimando o gradiente na direção x (colunas) (Gx) e a outra estimando o gradiente na direção y (linhas) (Gy). Uma máscara de convolução é geralmente muito menor do que a imagem real. Como um resultado, a máscara é aplicada e deslizada sobre a imagem manipulando um quadrado de pixels em um tempo.

[043] Especificamente, em uso, a máscara é deslizada sobre uma área da imagem de entrada (a partir do início de uma linha), muda o valor do pixel e desloca um pixel para a direita, e então continua para a direita até que alcança o fim da linha. Ele então começa no início da próxima linha. A FIG. 7 ilustra como uma máscara de convolução em um método de detecção de bordas de Sobel é aplicada a uma ima-gem de entrada, com a máscara sendo aplicada sobre a parte esquerda superior da imagem de entrada e a equação (1) abaixo sendo usada para calcular um pixel par-ticular na imagem de saída. O centro da máscara é colocado sobre o pixel que está sendo manipulado na imagem; por exemplo, pixel (a22) é convertido em pixel (b22) por:

[044] A máscara Gx destaca as bordas na direção horizontal, enquanto a máscara Gy destaca as bordas na direção vertical. Após obter a magnitude de ambas e adici-onar, a saída resultante detecta bordas em ambas as direções.

[045] Na prática, uma imagem de detecção de bordas de Sobel é computada para cada imagem infravermelha coletada. Então, para cada imagem de detecção de borda, a localização do tanque é encontrada determinando-se o melhor ajuste a uma ou mais características. Cada característica é um conjunto de localizações de pixel onde a imagem de detecção de bordas de Sobel deveria conter uma borda e ter uma cor preta. A FIG. 3 é uma imagem exemplificada na qual o contorno de três tanques foi encontrado e marcado na imagem usando o método de detecção de bordas de Sobel, e a FIG. 4 mostra como esse contorno dos três tanques pode ser sobreposto em uma subsequente imagem coletada.

[046] Nesse método de análise particular, após encontrar a localização do tanque, o nível do tanque é computado com base em uma linha vertical começando no fundo de cada tanque, como também mostrado na FIG. 4. Cada linha vertical é verificada para cima a partir do fundo do tanque quanto à localização da próxima borda, que é a localização do nível de óleo. O número de pixels entre o fundo do tanque e a loca-lização de nível de óleo (altura em pixels) é usado para computar o percentual de tanque cheio como segue: Percentual cheio = 100 * (altura em pixels) / (altura total em pixels do tanque) (2)

[047] Ademais, nesse método particular de análise, a taxa de fluxo com relação a um certo tanque pode ser calculada pela taxa de mudança dos níveis de armazena-mento dentro do tanque:

onde Capacidade do tanque está em barris, e L_i é o percentual de tanque cheio na hora i. onde Fuxo_i < 0, então Fluxo_i é ajustado para zero uma vez que somente o óleo fluindo para um tanque está sendo considerado.

[048] Não importa qual técnica de análise é empregada, o objetivo novamente é obter uma medição da quantidade de óleo cru em armazenamento na rede particular, que é armazenado na instalação de processamento de dados central.

[049] Com relação ao armazenamento de produtos de GNL, tal como etano, pro-pano e butano, a coleta e a análise de imagem similar nos tanques verticais e hori-zontais geralmente usados para armazenar tais produtos podem ser executadas de modo a obter uma medição da quantidade do produto de GNL em armazenamento na rede particular.

Tubulações

[050] Junto com a medição da quantidade de óleo cru ou outra commodities de energia líquida em armazenamento em uma rede particular, há uma determinação da quantidade e da taxa de fluxo em tubulações selecionadas na rede particular.

[051] Por exemplo, uma grande tubulação de óleo cru inter-regional tipicamente corre por centenas de quilômetros. De modo a manter a pressão do óleo cru fluindo, as estações de bombeamento de óleo cru são tipicamente construídas a cada 128,74 a 160,93 km (80 a 100 milhas). As bombas usadas em cada uma dessas estações de bombeamento são tipicamente motores de indução eletricamente acionados, com potência (cv) na faixa de 500 a 45.000 cv. Os dados de fluxo de tubulação de óleo cru em tempo real são geralmente somente conhecidos pelos proprietários, operadores, e transportadores na tubulação. De modo a executar uma determinação remota da quantidade e da faixa de fluxo de óleo em uma tubulação particular em um dado tempo, uma forma preferencial de análise é baseada no monitoramento do consumo de energia em tempo real de algum número de estações de bombeamento ao longo de uma tubulação selecionada.

[052] Especificamente, em uma implementação exemplificada, um dispositivo de monitoramento é implantado e usado para monitorar uma ou mais linhas de energia fornecendo energia elétrica a cada estação de bombeamento selecionada. O dispo-sitivo de monitoramento (também chamado aqui de “dispositivo de monitoramento de energia”) é principalmente compreendido de elementos de sensoriamento res- ponsivos ao potencial elétrico e às densidades de fluxo magnético associadas com as uma ou mais linhas de energia, permitindo então medições periódicas ou contí-nuas do potencial elétrico e das densidades de fluxo magnético associados com as uma ou mais linhas de energia, e assim uma determinação de energia. A construção e o uso de tais dispositivos de monitoramento são descritos na Patente U.S. No. 6.771.058 cedida ao mesmo cessionário intitulada “Apparatus and Method for the Measurement and Monitoring of Electrical Power Generation and Transmission”, e Patente U.S. No. 6.714.000 intitulada “Apparatus and Method for Monitoring Power and Current Flow”, cada uma das quais é incorporada aqui por referência.

[053] Os dados de tais dispositivos de monitoramento são então transmitidos a uma instalação de processamento de dados central. Na instalação de processamen-to de dados central, um modelo das tubulações e das estações de bombeamento na rede particular que é desenvolvido inclui computações do ganho ou perda de eleva-ção entre qualquer estação de bombeamento monitorada e a próxima estação de bombeamento à jusante usando os dados de elevação geográfica padrão. O dife-rencial de pressão entre o lado de saída ou de descarga de qualquer estação de bombeamento monitorada particular e o lado de entrada da próxima estação à ju-sante é então estimado. Os cálculos de mudança de pressão também levam em conta pressões mínima e máxima típicas para a tubulação para uso como valores razoáveis de limite de computação.

[054] Por exemplo, um modelo de fluxo preferencial leva em conta o comprimento da tubulação e a mudança de elevação entre uma estação de bombeamento monito-rada e a próxima estação de bombeamento à jusante. O comprimento da tubulação, mudança de elevação, e o uso de energia são usados para estimar o diferencial de pressão entre o lado de saída da primeira estação de bombeamento e o lado de en-trada da próxima estação de bombeamento à jusante. Em outras palavras, o dife-rencial de pressão por atrito ou perda de carga (HeadLoss (H) em pés) entre quais- quer duas estações de bombeamento em uma tubulação selecionada pode ser cal-culado a partir das variáveis apresentadas abaixo. Ver Pipeline Rules of Thumb Handbook, Gulf Professional Publishing (5a Edição) (2001). Sg = Gravidade de óleo específica (API) Q = Taxa de fluxo (gal/min) H = Diferencial de carga na bomba (pés) D = Diâmetro da tubulação (pés) L = Comprimento de segmento de tubulação (pés) E = Eficiência da tubulação V = Velocidade do óleo (pés/s) KV = Viscosidade cinemática (cSt) HeadLoss = Perda de carga (pés)

[055] Os valores de taxa de fluxo (Q) estão na faixa de zero à taxa de fluxo máxima da tubulação. A taxa de fluxo (Q) está relacionada à velocidade do óleo como segue:

[056] Para obter a viscosidade cinemática, um valor CentiStokes (cSt) é baseado em uma hipótese de API e temperatura, e então é convertida em unidades de (pés2/s):

[057] A equação de Fanning é então usada para computar a queda de pressão por atrito (HeadLoss) entre as estações de bombeamento para uma dada taxa de fluxo (Q), comprimento de segmento de tubulação (L) e perfil de elevação. A equação de Fanning para expressar a queda de pressão por atrito do óleo fluindo em uma tubulação é uma função de uma perda por atrito (f) derivada do número de Reynolds (Re).

Tabela 1: Re > 2.200 (Fluxo Turbulento)

[058] A potência hidráulica exigido para bombear óleo ao longo de um segmento de tubulação é computado como segue, onde H é o diferencial de carga (pés) no lado de descarga da bomba:

[059] A eficiência da bomba (E) é estimada na faixa entre 0,25 e 0,40. A energia consumida por qualquer bomba particular pode então ser computada diretamente a partir dos cavalo vapor da bomba usando um fato de conversão de potência para unidade de energia c, que é igual a 0,000746.

[060] Usando-se as equações (12) e (13) e configurando-se H = (HeadLoss) (a partir da equação (9)), uma faixa de possíveis taxas de fluxo (Q) para a tubulação a partir de um fluxo mínimo possível para máximo possível para a tubulação é plotada versus o consumo de energia esperado equivalente na estação de bombeamento monitorada.

[061] Por exemplo, para uma tubulação U.S. principal fluindo a partir da Costa americana do Golfo até o núcleo de armazenamento U.S. principal em Oklahoma, as taxas de fluxo podem estar na faixa de 0 a 350.000 barris por dia, com o diâmetro da tubulação (D) = 0,74 m (2,44 pés). Para a estação de bombeamento monitorada na localização x, a distância da linha (L) a partir dessa estação de bombeamento até a próxima estação de bombeamento à jusante na localização y = 112,18 m (368,062 pés). Para uma taxa de fluxo intermediária típica para a tubulação de 200.000 barris por dia, a taxa de fluxo correspondente Q (galões/minuto) = 5.833,28. A viscosidade cinemática v = 0,004 centiStokes. A diferença de elevação entre a estação de bom- beamento x e a estação de bombeamento y = 107,59 m (353 pés). A perda de carga resultante (HeadLoss) é 55,19 m (181,1 pés).

[062] Um gráfico da taxa de fluxo (barris por dia) contra o consumo de energia es-perado (MW) é mostrado na FIG. 8.

[063] Uma vez que tais determinações de consumo de energia foram feitas para qualquer estação de bombeamento particular, as mudanças de energia m cada es-tação de bombeamento pode estar correlacionada com as mudanças no fluxo através de cada estação de bombeamento. Assim, como os dispositivos de monitoramento descritos acima permitem medições periódicas ou contínuas de energia consumida em uma estação de bombeamento particular, os dados coletados a partir desses dispositivos de monitoramento podem ser usados para determinar o fluxo através e entre as estações de bombeamento.

[064] Uma vez que a taxa de fluxo entre as estações de bombeamento consecuti-vas foi computada, um método preferencial de derivar o fluxo de tubulação total é computar uma média das taxas de fluxo estimadas em várias estações de bombea- mento para determinar a taxa de fluxo na tubulação como um todo. A abordagem é frequentemente usada quando menos da metade das estações de bombeamento são monitoradas em uma dada tubulação.

[065] Outro método preferencial de derivar o fluxo da tubulação total usa simula-ções de Monte Carlo para modelar o uso de energia em todas as estações de bom- beamento ao longo de uma dada tubulação e é usado quando metade ou mais da metade das estações de bombeamento são monitoradas. As simulações usam en-tradas a partir das estações de bombeamento monitoradas, bem como predições de uso de energia nas estações de bombeamento ao longo da tubulação que não são monitoradas. O uso de energia nas estações de bombeamento não monitoradas é modelado com uma distribuição uniforme a partir de zero até um uso de energia má-ximo com base no número de bombas e no tipo de bombas em cada estação de bombeamento. Para um dado valor de fluxo, cada simulação de Monte Carlo utiliza o mesmo uso de energia observado para as estações de bombeamento monitoradas e executa uma amostragem aleatória das distribuições uniformes de uso de energia para as estações de bombeamento não monitoradas. As equações (6) a (13) são usadas para simular o perfil de cabeça de pressão ao longo da tubulação inteira. Se o perfil de cabeça de pressão ao longo da tubulação vai abaixo da pressão mínima ou acima da pressão máxima, a simulação é sinalizada como inválida. O regime de fluxo na tubulação, zero barris por dia para capacidade, é dividido em um número finito de intervalos. Para cada valor de fluxo no centro de cada intervalo de fluxo, um grande número de simulações de Monte Carlo é executado e o número de simula-ções válidas é registrado. Um fluxo de tubulação geral é computado usando o se- guinte valor esperado:

onde fi é o io valor de fluxo v_i é o número de simulações válidas para f_i, e Totv é o número total de simulações válidas para todos os intervalos de fluxo.

[066] Finalmente, em certas circunstâncias, pode ser impossível ou impraticável monitorar o consumo de energia elétrica em tempo real de algum número de esta-ções de bombeamento ao longo de uma tubulação selecionada. Entretanto, seria ainda vantajoso saber se uma estação de bombeamento particular está ligada ou desligada. Consequentemente, uma câmera de imagem térmica (como aquelas usa- das para monitorar instalações de armazenamento, como descrito acima) pode ser usada para avaliar a condição ligada/desligada de uma ou mais estações de bom- beamento. Similarmente, embora os motores de indução acionados eletricamente sejam geralmente usados em estações de bombeamento, algumas bombas podem ser acionadas por motores acionados a gás ou a diesel. Tais motores tipicamente descarregam através de um ou mais chaminés, de modo que a operação e os níveis operacionais (incluindo o número de bombas ligadas ou desligadas) da estação de bombeamento podem ser também avaliados usando uma câmera de imagem térmica direcionada nas chaminés ou equipamento auxiliar. Instalações de Processamento

[067] O óleo cru entra invariavelmente em uma refinaria de óleo em algum ponto na rede para ser processado em gasolina e/ou outros produtos de petróleo, tal como diesel, combustível para aviação, óleo de aquecimento, etc. A capacidade das várias unidades na refinaria de utilizarem o óleo cru de chegada é dependente do funcio-namento apropriado de tais unidades. As refinarias são instalações altamente com-plexas que são geralmente projetadas e destinadas para funcionar o ano inteiro em uma programação de 24 horas por dia, 7 dias por semana. Entretanto, rompimentos e maus funcionamentos de equipamento nessas instalações ocorrem em uma base relativamente frequente e podem ter impacto imediato na dinâmica do mercado. Es-pecificamente, se unidades particulares em uma ou mais refinarias estão desligadas, há uma diminuição na demanda por óleo cru nas refinarias afetadas e uma diminui-ção do fornecimento de gasolina e outros produtos refinados em mercados forneci-dos por refinarias afetadas. Os assim chamados diminuição de volume de produção (“ramp-down”) e aumento de volume de produção (“ramp-up”) da unidade de refinaria são de particular interesse no mercado, mas, em adição, há também interesse nas taxas de fluxo de óleo cru em cada refinaria e a quantidade de óleo cru em ar-mazenamento em cada refinaria em qualquer dado tempo.

[068] Então, no método e no sistema da presente invenção, o estado operacional de uma ou mais instalações de processamento, tal como refinarias, na rede é verifi-cado. Com relação ao termo “instalações de processamento”, esse termo é também destinado a incluir qualquer instalação em uma rede na qual há alguma manipulação da commodities de energia líquida que pode ser monitorada, mesmo se não houver mudança na commodities de energia líquida, tal como instalações de armazenamento, transferência ou descarga de surtos. Em qualquer caso, um método preferencial para monitorar a operação de instalações de processamento é usar câmeras de imagem térmica fixas. Uma câmera de imagem térmica pode adquirir dados térmicos e gravar imagens de emissões e assinaturas térmicas de várias unidades chave que podem ser usados para verificar se a instalação de processamento está funcionando como esperado ou não.

[069] As FIGs. 9(a)-(d) são uma série de imagens térmicas que ilustram a diminui-ção do volume de produção (“ramp-down”) de uma unidade de craqueamento catalí-tico fluido (FCCU) em uma refinaria. Como refletido nas FIGs. 9(a)-(d), cada unidade primária em uma refinaria tipicamente tem uma ou mais chaminés de escape asso-ciadas com ela, que geralmente funcionam como escapes para dispositivos de aquecimento, tal como fornalhas, trocadores de calor, etc., ou escapes para disposi-tivos de controle de emissão, tal como purificadores de gás a úmido, precipitadores de pó eletrostático, etc. Em geral, se uma unidade particular estiver funcionando normalmente, um nível característico de aquecimento é observado em uma imagem térmica na chaminé. Em adição, uma emissão característica via uma fumaça ema-nando do topo da chaminé está também presente e visível. Quando a unidade é desligada, ou não operando normalmente, o aquecimento e as emissões a partir de tais chaminés são vistos como sendo ou completamente ausentes ou exibem carac-terísticas anormais (por exemplo, excesso de aquecimento ou excesso de emissões). Similarmente, à parte das chaminés, um nível característico de aquecimento pode ser observado nas imagens térmicas para muitos outros tipos de equipamentos associados com uma unidade, incluindo, mas não limitada a embarcações, tubula- ção, dutos de trabalho, trocadores de calor, fornalhas, e/ou equipamento auxiliar.

[070] Voltando às FIGs. 9(a)-(d), neste exemplo particular, a FCCU está à direita da imagem, como ilustrado pela seta. Na FIG. 9(a), a FCCU é mostrada em modo de operação normal. Como mostrado na FIG. 9(b), durante o início da diminuição do volume de produção (“ramp-down”), as emissões são vistas a partir de uma chaminé no meio da FCCU, e a própria FCCU mostra resfriamento relativo com relação às unidades vizinhas. Na FIG. 9(c), o corpo da FCCU mostra resfriamento contínuo; as chaminés de emissão permanecem quentes, mas as emissões a partir delas são reduzidas. Na FIG. 9(d), tanto a FCCU quanto a chaminé foram completamente res-friadas, e a diminuição do volume de produção (“ramp-down”) da FCCU está comple-ta.

[071] Cada unidade primária em uma refinaria também tem dispositivos de controle de emergência, tal como queimadores, chaminés de descarga, e outros dispositivos que podem queimar ou dissipar fluxos incorporados de matérias-primas, produtos químicos de processamento, e subprodutos associados no caso em que as unidades precisam ser desligadas rapidamente. Tais dispositivos de controle de emergência podem também ser usados na operação normal de tais unidades para controlar as quantidades de matérias-primas, produtos químicos de processamento, e subprodutos associados nos fluxos de processo. Esses dispositivos de emergência podem também ser observados por uma câmera de imagem térmica operando em níveis característicos (tipicamente baixos ou deligados) quando as unidades associ-adas estão operando normalmente e em níveis anormais (tipicamente emitindo em níveis anormais ou elevados) quando as unidades associadas estão experimentando problemas, estão sendo inicializadas, ou estão sendo desligadas.

[072] Em qualquer caso, as imagens térmicas tal como aquelas mostradas nas FIGs. 9(a)-(d) podem ser analisadas visualmente ou usando análise de imagem au-tomática para verificar o estado operacional das unidades principais de uma refinaria. Para discussão adicional das técnicas de análise de imagem que podem ser uti- lizadas, a referência é feita para o Pedido de Patente U.S. copendente e cedido ao mesmo cessionário No. 13/269.833 intitulado “Method and System for Providind In-formation to Market Participants About One ou More Power Generating Units Based on Thermal Image Data”, que é uma continuação do Pedido de Patente U.S. No. 12/053. 139. Cada um desses pedidos de patentes é incorporado aqui por referência.

[073] Adicionalmente, enquanto a discussão acima é dirigida a refinarias que refi-nam óleo cru em gasolina e/ou outros produtos de petróleo, a tecnologia de monito-ramento é também aplicável a tais instalações de processamento como: (a) instala-ções de destilação fracionada, onde os GNLs são separados do óleo cru para sub-sequente processamento em tais produtos como etano, propano, e butanos; (b) ins-talações de melhoramento, que processam os óleos crus brutos após extração e preparam os óleos crus para entrega e subsequente refinamento em refinarias de óleo cru; (c) instalações de craqueamento de etileno, onde os produtos de GNL e/ou líquidos de petróleo (tal como nafta) são processados em matérias-primas de indústria petroquímica tal como etileno, propileno, etc.; e (d) instalações de processamento de gás natural, que produzem GNL a partir de gás natural. Saldos

[074] Agora, tendo descrito o monitoramento dos três componentes fundamentais de uma rede particular - (i) instalações de armazenamento, (ii) tubulações, e (iii) ins-talações de processamento - é possível determinar os “saldos” totais do óleo cru ou outra commodities de energia líquida. Por exemplo, e como mencionado acima, os “saldos” de interesse aos participantes do mercado com relação ao óleo cru incluem, mas não estão limitados: à quantidade de óleo cru em armazenamento em uma dada região de mercado em um dado tempo; à quantidade de óleo cru fluindo para uma região de mercado a partir de regiões de mercado adjacentes; e/ou à quantidade de óleo cru sendo processado em gasolina e outros produtos do petróleo.

[075] Com relação novamente à FIG. 1, de modo a determinar os saldos físicos de óleo cru ou outra commodities de energia líquida em uma rede particular, os dados combinados a partir do monitoramento desses três componentes fundamentais podem ser usados para estimar os saldos físicos de interesse.

[076] Por exemplo, a FIG. 10 ilustra um núcleo de armazenamento (isto é, uma coleção de tanques de armazenamento) 100 que é conectado a três tubulações: Tu-bulação A, Tubulação B, e Tubulação C. Usando-se as técnicas de análise descritas acima, a medição da quantidade de óleo cru em cada tanque de armazenamento é feita, e então uma soma de todas as medições produz a quantidade coletiva em ar-mazenamento no núcleo de armazenamento 100 em um dado tempo. Então, uma determinação dos fluxos de entrada e fluxos de saída em tempo real de óleo no nú-cleo de armazenamento 100 pode ser feita em uma base periódica a partir dos dados coletados a partir dos dispositivos de monitoramento para as linhas de energia fornecendo energia elétrica às estações de bombeamento selecionadas ao longo de cada uma das três tubulações. Por exemplo, se a Tubulação A e a Tubulação B estão chegando, e a Tubulação C está saindo, um fluxo de entrada líquido para o núcleo de armazenamento 100 pode ser computado a partir de uma soma dos fluxos de entrada menos quaisquer fluxos de saída: FluxodeentradalíquidonoNúcleo = (Tubulação Afluxo + Tubulação Bfluxo) - Tubulação Cfluxo (15)

[077] Assim, com a medição da quantidade coletiva em armazenamento no núcleo de armazenamento 100 em um dado tempo e as subsequentes determinações periódicas de fluxos de entrada e fluxos de saída, uma determinação substancial-mente em tempo real pode ser feita como a quantidade de óleo cru em armazena-mento no núcleo de armazenamento 100 em um dado tempo. Ademais, modelagem adicional pode então ser possível para determinar os parâmetros operacionais, tal como o efeito em níveis de armazenamento no núcleo de armazenamento 100 para várias condições de operação das tubulações de chegada e de saída, o uso de certos tanques de armazenamento para conter óleo cru a partir de certas tubulações, óleo cru que está em trânsito através do núcleo de armazenamento 100 e óleo cru que fica no núcleo de armazenamento 100.

[078] Para outro exemplo, os dados coletados a partir dos dispositivos de monito-ramento para as linhas de energia fornecendo energia elétrica às estações de bom- beamento selecionadas (PS1, PS2, PS3, PS4, PS5) ao longo de cada uma das tu-bulações podem ser combinados com informação obtida a partir da análise de ima-gens térmicas de uma refinaria (não mostrada) conectada às tubulações para de-terminar os saldos de óleo cru em trânsito para a refinaria, em armazenamento na refinaria, e sendo processado na refinaria em qualquer dado tempo.

[079] Observa-se ainda que, em adição a combinar os dados medidos diretamente coletados em diferentes localizações em uma rede particular como descrito, os dados podem ser também obtidos a partir de terceiros e fontes de dados publicamente disponíveis, tal como os fornecidos pela United States Energy Information Administration (“EIA”), para entregar estimativas e previsões de parâmetros de mer-cado de interesse relacionados ao fornecedor, demanda, e armazenamento da commodities. Por exemplo, um tal parâmetro de interesse é o volume total de óleo cru em armazenamento na região de mercado PAD 2 em qualquer dado tempo. EIA publica uma quantidade para esse valor semanalmente, tipicamente na Quarta-feira de manhã às 10:30. Os dados diretamente medidos e os dados da EIA podem ser eficazmente combinados usando um modelo matemático de regressão. Especifica-mente, o modelo matemático de regressão padrão é usado para ajustar os dados diretamente medidos aos dados de inventário de armazenamento de óleo cru de PAD 2 publicados por EIA. Os inventários de óleo cru de PAD 2 determinados são então estimados usando o modelo resultante. Com relação agora à FIG. 11, em um exemplo, os dados diretamente medidos são obtidos usando as técnicas descritas acima para: (i) os níveis de armazenamento em um núcleo principal de armazena-mento da PAD 2; (ii) as taxas de fluxo de óleo cru para a PAD 2 (coletada a partir de seis tubulações entrando na região PAD 2 a partir da PAD 3); e (iii) dados operacio- nais da unidade de refinaria (coletados a partir de nova refinarias de PAD 2). Esses dados diretamente medidos são então ajustados usando um modelo matemático de regressão padrão para os dados históricos de inventário de armazenamento de óleo cru de PAD 2 pela EIA. Os inventários de óleo cru determinados com base na saída do modelo (Linha “Model” na FIG. 11) podem então ser comparados com os dados de inventário de óleo cru de PAD 2 reais (linha “PAD 2” na FIG. 11), e os inventários de óleo cru de PAD 2 podem então ser estimados usando o método resultante.

[080] Para outro exemplo, a FIG. 12 é uma vista esquemática de outra rede exemplificada associada com a produção de óleo cru. Na FIG. 12, o óleo cru origi-nado de uma plataforma de óleo 200 (ou outra fonte de produção) é entregue a uma tubulação 210. Ao longo da tubulação 210, há quatro localizações com sensores - S1, S2, S3, S4, como descrito ainda abaixo na Tabela 2. A tubulação 210 é então conectada e entrega o óleo cru a uma estação de destilação fracionada 212, que é monitorada por um sensor S5, como também descrito abaixo na Tabela 2. A partir da instalação de destilação fracionada 212, o óleo cru flui para uma instalação de armazenamento 214, que é monitorada pelo sensor(es) S6, como também descrito abaixo na Tabela 2.

[081] Finalmente, nesta implementação exemplificada, há uma entrada de dados adicional, como representada na FIG. 12 por S7. Essa entrada de dados adicional, S7, é usada para verificar ainda os dados coletados e os resultados das várias aná-lises computacionais. Especificamente, na rede exemplificada mostrada na FIG. 12, o óleo cru na instalação de armazenamento 214 é entregue a um ou mais navios em um terminal marítimo para exportação. A maior parte dos dados sobre os navios que transferirem óleo cru é publicamente conhecida e disponível, incluindo a capacidade do navio e a localização do navio via os serviços de rastreamento de navio de Sis-tema de Identificação Automático (AIS). Enquanto um navio particular está no porto no terminal marítimo, uma câmera visual ou uma câmera infravermelha pode ser usada para estimar a taxa de fluxo de óleo entregue ao navio particular através da medição da mudança no curso do navio (isto é, a mudança na posição do navio em relação à linha d’água) ao longo do tempo. Essa entrega de óleo deveria ser igual à redução no nível de óleo na instalação de armazenamento 214. É claro, tal tecnolo-gia pode ser similarmente usada quando os navios estão entregando óleo para uma instalação de armazenamento.

Tabela 2

[082] Com relação agora à FIG. 13, as saídas de S1, S2, S3 e S4 são usadas para determinar as mudanças de energia em cada estação de bombeamento na tubulação 210, que pode então ser usada para determinar a taxa de fluxo do óleo cru através da tubulação 210, como indicado pelo bloco 300 da FIG. 13, e esses dados de taxa de fluxo são armazenados em um banco de dados em uma instalação de processamento de dados central. A saída a partir de S5 é usada para determinar o estado operacional da instalação de destilação fracionada 212, como indicado pelo bloco 302 da FIG. 13, e essa informação de estado operacional é também armaze-nada no banco de dados na instalação de processamento de dados central. A saída de S6 é usada para medir uma quantidade do óleo cru em armazenamento na insta-lação de armazenamento 214, como indicado pelo bloco 304 da FIG. 13, e esses dados de medição são também armazenados em um banco de dados na instalação de processamento de dados central.

[083] Na instalação de processamento de dados central, uma análise é executada nos dados de taxa de fluxo, na informação de estado operacional, e nos dados de medição para determinar os “saldos” totais do óleo cru em diferentes partes funcio-nais da rede, como indicado pelo bloco 310da FIG. 13. Por exemplo, com relação a essa rede exemplificada, os “saldos” de interesse para os participantes do mercado incluiriam, mas não estão limitados: à quantidade de óleo cru fluindo para a rede em um dado tempo, à quantidade de óleo cru em armazenamento na rede em um dado tempo; e/ou à quantidade de óleo cru fluindo para fora da rede em um dado tempo.

[084] Com relação ainda à FIG. 13, uma vez que a análise foi completada, a in-formação sobre o saldo do óleo cru na rede pode ser comunicada aos participantes do mercado e outros terceiros interessados, isto é, terceiros que não teriam normal-mente pronto acesso a tal informação, como indicado pelo bloco 320. Observa-se e é preferencial que tal comunicação a participantes do mercado terceiros possa ser alcançada através de entrega de correio eletrônico e/ou através de exportação dos dados para um sítio da rede Internet de acesso controlado, que participantes do mercado terceiros podem acessar através de um programa navegador na Internet comum, tal como Microsoft Internet Explorer®. É claro, a comunicação de informação e dados para participantes do mercado terceiros pode também ser executada através de uma ampla variedade de outros meios de comunicação conhecidos sem abandonar o espírito e escopo da presente invenção.

[085] A FIG. 14 é uma representação esquemática de componentes centrais em uma implementação exemplificada do método e sistema da presente invenção. Como mostrado na FIG. 14, a instalação de processamento de dados central 10 inclui um primeiro banco dedados 20, um segundo banco de dados 22, e um terceiro banco de dados 24. É claro, esses bancos de dados 20, 22, 24 poderiam ser integrados em um único banco de dados na instalação de processamento de dados central 10. Ademais, a instalação de processamento de dados central 10 hospeda um programa de computador digital, isto é, instruções legíveis por computador armazenadas e executadas por um computador, que inclui módulos apropriados para executar as rotinas e sub-rotinas exigidas para executar as etapas operacionais da presente in-venção. Assim, um sistema exemplificado para determinar uma quantidade de uma commodities de energia líquida armazenada em um tanque de acordo com a presen-te invenção inclui: (a) um módulo de medição de armazenamento 40 para receber e analisar imagens coletadas de uma ou mais instalações para medir uma quantidade da commodities de energia líquida em armazenamento em cada uma das uma ou mais instalações de armazenamento, e armazenar esses dados de medição em um primeiro banco de dados 20; (b) um módulo de determinação de taxa de fluxo 42 para receber e processar medições do potencial elétrico e as densidades de fluxo magnético associadas com as linhas de energia para estações de bombeamento em uma tubulação para determinar uma taxa de fluxo da commodities de energia líquida em cada tubulação selecionada, e armazenar esses dados de taxa de fluxo em um segundo banco de dados 22; (c) um módulo de estado operacional 44 para receber e processar informação sobre um estado operacional de uma instalação de proces-samento e armazenar essa informação de estado operacional em um terceiro banco de dados 24; (d) um módulo de análise 50 para consultar os bancos de dados 20,22, 24 e analisar os dados de medição, os dados de taxa de fluxo e a informação de es-tado operacional para determinar um saldo da commodities de energia líquida na rede ou uma parte selecionada dessa em um dado tempo; e (e) um módulo de co-municação 60 para comunicar informação sobre a commodities de energia líquida a um participante do mercado terceiro.

[086] Um versado na técnica reconhecerá que modalidades adicionais e imple-mentações são também possíveis sem abandonar os ensinamentos da presente in-venção. Essa descrição detalhada, e particularmente os detalhes específicos das modalidades exemplificadas e implementações descritas aqui, é dada principalmente para clareza de entendimento, e nenhuma limitação desnecessária são entendidas a partir dessas, para modificações que se tornarão óbvias aos versados na téc- nica mediante a leitura desta descrição e podem ser feitas sem abandonar o escopo da invenção.

Claims (19)

1. Método para coletar e analisar informação operacional a partir de uma re-de de componentes associada com uma commodities de energia líquida, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende as etapas de: medir (304) uma quantidade da commodities de energia líquida em armaze-namento em uma ou mais instalações de armazenamento na rede, e armazenar es-ses dados de medição em um primeiro banco de dados (20) em uma instalação de processamento de dados central (10); determinar (300) uma taxa de fluxo da commodities de energia líquida em uma ou mais tubulações selecionadas na rede, e armazenar esses dados de taxa de fluxo em um segundo banco de dados (22) na instalação de processamento de da-dos central (10), em que como parte da etapa de determinar a taxa de fluxo da commodities de energia líquida em uma tubulação selecionada na rede, um disposi-tivo de monitoramento de energia é posicionado para monitorar linhas de energia fornecendo energia elétrica a uma estação de bombeamento particular na tubulação selecionada de modo a determinar a energia consumida pela estação de bombea- mento particular; verificar (302) um estado operacional de uma ou mais instalações de pro-cessamento na rede, e armazenar essa informação de estado operacional em um terceiro banco de dados (24) na instalação de processamento de dados central (10); analisar (310) os dados de medição, os dados de taxa de fluxo, e a informa-ção de estado operacional para determinar um saldo da commodities de energia lí-quida na rede ou uma parte selecionada dessa em um dado tempo; e comunicar (320) informação sobre o saldo da commodities de energia líquida a um terceiro participante do mercado.

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que a commodities de energia líquida é óleo cru.

3. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que o primeiro banco de dados (20), o segundo banco de dados (22), e o terceiro banco de dados (24) são integrados em um único banco de dados na instalação de processamento de dados central (10).

4. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que a etapa de medir (304) a quantidade de commodities de energia líquida em armazenamento compreende as subetapas de: conduzir periodicamente uma inspeção de um ou mais tanques de uma ins-talação de armazenamento particular, incluindo coletar uma ou mais imagens de ca-da tanque; transmitir as imagens coletadas de cada tanque à instalação de processa-mento de dados central; e analisar as imagens coletadas de cada tanque para determinar um nível de líquido para cada tanque.

5. Método, de acordo com a reivindicação 4, CARACTERIZADO pelo fato de que as imagens coletadas são imagens infravermelhas adquiridas por uma câmera de imagem térmica.

6. Método, de acordo com a reivindicação 5, CARACTERIZADO pelo fato de que um método de detectar bordas é aplicado a cada imagem coletada para encontrar a localização de tanques em cada imagem coletada e então identificar o nível de líquido em cada tanque.

7. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que, como parte da etapa de verificar (302) o estado operacional de uma ou mais instalações de processamento na rede, uma câmera de imagem térmica é posicio-nada para adquirir dados térmicos a partir de uma ou mais unidades de uma instala-ção de processamento selecionada.

8. Método, de acordo com a reivindicação 7, CARACTERIZADO pelo fato de que a câmera de imagem térmica é posicionada para adquirir dados térmicos a partir de uma ou mais chaminés da instalação de processamento selecionada.

9. Método para coletar e analisar informação operacional a partir de uma re-de de componentes associada com uma commodities de energia líquida, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende as etapas de: usar uma câmera de imagem térmica para coletar imagens em uma ou mais instalações de armazenamento na rede, transmitir as imagens coletadas para uma instalação de processamento de dados central, e analisar as imagens coletadas para medir (304) uma quantidade da commodities de energia líquida em armazenamento em cada uma das uma ou mais instalações de armazenamento, e armazenar esses dados de medição em um primeiro banco de dados (20) na instalação de pro-cessamento de dados central (10); posicionar um ou mais dispositivos de monitoramento de energia para moni-torar as linhas de energia fornecendo energia elétrica para estações de bombea- mento particular associadas com as tubulações selecionadas na rede, cada um dos um ou mais dispositivos de monitoramento de energia incluindo elementos de senso- riamento responsivos ao potencial elétrico e às densidades de fluxo magnético associadas com as linhas de energia, permitindo então uma medição de potencial elétrico e de densidades de fluxo magnético associadas com as linhas de energia, e assim uma determinação de energia consumida por cada estação de bombeamento particular, que, está então correlacionada (300) a uma taxa de fluxo da commodities de energia líquida em cada tubulação selecionada na rede, e armazenar esses dados de taxa de fluxo em um segundo banco de dados (22) na instalação de processamento de dados central (10); usar uma câmera de imagem térmica para verificar (302) um estado opera-cional de uma ou mais instalações de processamento na rede, e armazenar essa informação de estado operacional em um terceiro banco de dados (24) na instalação de processamento de dados central (10); analisar (310) os dados de medição, os dados de taxa de fluxo, e a informa-ção de estado operacional para determinar um saldo da commodities de energia lí-quida na rede ou uma parte selecionada dessa em um dado tempo; e comunicar (320) informação sobre o saldo da commodities de energia líquida a um terceiro participante do mercado.

10. Método, de acordo com a reivindicação 9, CARACTERIZADO pelo fato de que a commodities de energia líquida é óleo cru.

11. Método, de acordo com a reivindicação 9, CARACTERIZADO pelo fato de que o primeiro banco de dados (20), o segundo banco de dados (22) e o terceiro banco de dados (24) são integrados em um único banco de dados na instalação de processamento de dados central (10).

12. Sistema para coletar e analisar informação operacional a partir de uma rede de componentes associadas com uma commodities de energia líquida, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende: um módulo de medição de armazenamento (40) para receber e analisar imagens coletadas de uma ou mais instalações de armazenamento para medir uma quantidade da commodities de energia líquida em armazenamento em cada uma das uma ou mais instalações de armazenamento, armazenando tais dados de medi-ção em um primeiro banco de dados (20); um módulo de determinação de taxa de fluxo (42) para receber e processar medições de potencial elétrico e densidades de fluxo magnético associadas com linhas de energia para estações de bombeamento em uma ou mais tubulações para determinar uma taxa de fluxo da commodities de energia líquida em cada uma das ditas uma ou mais tubulações, armazenando tais dados de taxa de fluxo em um se-gundo banco de dados (22); um módulo de estado operacional (44) para receber e processar informação sobre um estado operacional de uma instalação de processamento, armazenando essa informação de estado operacional em um terceiro banco de dados (24); um módulo de análise (50) para consultar o primeiro banco de dados (20), o segundo banco de dados (22), e o terceiro banco de dados (24) e analisar os dados de medição, os dados de taxa de fluxo, e a informação de estado operacional para determinar um saldo da commodities de energia líquida na rede ou uma parte sele-cionada dessa em um dado tempo; e um módulo de comunicação (60) para comunicar informação sobre a com modities de energia líquida para um terceiro participante de mercado.

13. Sistema, de acordo com a reivindicação 12, CARACTERIZADO pelo fato de que o primeiro banco de dados (20), o segundo banco de dados (22), e o terceiro banco de dados (24) são integrados em um único banco de dados na instalação de processamento de dados central (10).

14. Método para coletar e analisar informação operacional a partir de uma rede de componentes associada com o transporte de óleo cru, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende as etapas de: usar uma câmera de imagem térmica para coletar imagens de um ou mais tanques de armazenamento na rede, transmitir as imagens coletadas para uma ins-talação de processamento de dados central, e analisar as imagens coletadas para medir (304) uma quantidade de óleo cru nos um ou mais tanques de armazenamen-to, e armazenar esses dados de medição em um primeiro banco de dados (20) na instalação de processamento de dados central (10); posicionar um ou mais dispositivos de monitoramento de energia para moni-torar as linhas de energia fornecendo energia elétrica para estações de bombea- mento particulares associadas com as tubulações selecionadas na rede, cada um dos um ou mais dispositivos de monitoramento de energia incluindo elementos de sensoriamento responsivos ao potencial elétrico e às densidades de fluxo magnético associadas com as linhas de energia, permitindo então uma medição de potencial elétrico e de densidades de fluxo magnético associadas com as linhas de energia, e assim uma determinação de energia consumida por cada estação de bombeamento particular, que, está então correlacionada (300) a uma taxa de fluxo de óleo cru em cada tubulação selecionada na rede, e armazenar esses dados de taxa de fluxo em um segundo banco de dados (22) na instalação de processamento de dados central (10); usar uma câmera de imagem térmica para verificar (302) um estado opera-cional de uma ou mais instalações de processamento na rede, e armazenar essa informação de estado operacional em um terceiro banco de dados (24) na instalação de processamento de dados central (10); analisar (310) os dados de medição, os dados de taxa de fluxo, e a informa-ção de estado operacional para determinar um saldo de óleo cru na rede ou uma parte selecionada dessa em um dado tempo; e comunicar (320) informação sobre o saldo de óleo cru a um terceiro partici-pante do mercado.

15. Método, de acordo com a reivindicação 14, CARACTERIZADO pelo fato de que o primeiro banco de dados (20), o segundo banco de dados (22), e o terceiro banco de dados (24) são integrados em um único banco de dados na instalação de processamento de dados central (10).

16. Método, de acordo com a reivindicação 14, CARACTERIZADO pelo fato de que a informação comunicada ao terceiro participante de mercado é uma quanti-dade de óleo cru em armazenamento na rede no dado tempo.

17. Método, de acordo com a reivindicação 14, CARACTERIZADO pelo fato de que a informação comunicada ao terceiro participante de mercado é uma quanti-dade de óleo cru fluindo para a rede ao longo de um dado período de tempo.

18. Método, de acordo com a reivindicação 14, CARACTERIZADO pelo fato de que a informação comunicada ao terceiro participante de mercado é uma quanti-dade de óleo cru fluindo para fora da rede ao longo de um dado período de tempo.

19. Método para monitorar o transporte de óleo cru em uma rede que inclui uma fonte de produção, uma tubulação, uma instalação de processamento, e um ou mais tanques de armazenamento, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende as etapas de: posicionar um ou mais dispositivos de monitoramento de energia para moni-torar as linhas de energia fornecendo energia elétrica para estações de bombea- mento selecionadas associadas com a tubulação que se estende entre a fonte de produção e a instalação de processamento, cada um dos um ou mais dispositivos de monitoramento de energia incluindo elementos de sensoriamento responsivos ao potencial elétrico e às densidades de fluxo magnético associadas com as linhas de energia, permitindo então uma medição de potencial elétrico e de densidades de fluxo magnético associadas com as linhas de energia, e assim uma determinação de energia consumida por cada estação de bombeamento selecionada, que, está então correlacionada (300) a uma taxa de fluxo de óleo cru na tubulação, e armazenar es-ses dados de taxa de fluxo em um primeiro banco de dados (20) na instalação de processamento de dados central (10); usar uma câmera de imagem térmica para verificar (302) um estado opera-cional da instalação de processamento, e armazenar essa informação de estado operacional em um segundo banco de dados (22) na instalação de processamento de dados central (10); usar a câmera de imagem térmica para coletar imagens de um ou mais tan-ques de armazenamento, transmitir as imagens coletadas à instalação de proces-samento de dados central, e analisar as imagens coletadas para medir (304) uma quantidade de óleo cru em um ou mais tanques de armazenamento, e armazenar os dados de medição em um terceiro banco de dados (24) na instalação de processa-mento de dados central (10); analisar (310) os dados de taxa de fluxo, a informação de estado operacio-nal, e os dados de medição para determinar um saldo de óleo cru na rede em um dado tempo; e comunicar (320) informação sobre o saldo de óleo cru a um terceiro partici-pante do mercado.

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