A FRAMEWORK FOR AUTONOMOUS UAV IN OFFSHORE MOORING TASKS

Abstract

As oil and gas exploration goes toward deeper fields in the Brazilian industry scenario, the offloading operations consolidate itself as the most viable option to drain production. However, this operation demands expensive resources, such as shuttle tankers and support boats, present operational risks, which despite managed, limited and mitigated to be as low as reasonably possible, are still present. Therefore, this research proposes to use Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in an autonomous mode to carry out the messenger line from the shuttle tanker to the FPSO or FSO instead of using a Line Handling (LH) boats (for conventional operations that use those resources) or the messenger cable launching guns (for dynamic positioning operations). This represents a viable alternative solution to reduce costs and risks in these tasks and a possibility to eliminate some meteorologic and oceanographic limiting conditions to operations, since the UAV will be susceptible only to wind conditions, and not to sea and visibility conditions like LHs are. It is presented in this work a hybrid navigation methodology based on computer vision and sensor fusion technique with Extended Kalman Filter for autonomous Unmanned Aerial Vehicles (UAV). The proposed framework was developed in ROS, tested in a realistic simulated environment considering several practical operational constraints. The same controller was tested on a physical UAV using scale ship models and also in a field test aboard a production facility to validate simulation results. The developed controller was noted to behave very well and simulations and physical tests showed robust results. Based on these tests, an economical evaluation was conducted by simulating the application of this technology in two distinct Brazilian deep water oilfield scenarios.

À medida que a exploração de óleo e gás encaminha-se a campos cada vez mais profundos no cenário da indústria brasileira, as operações de offloading se consolidam como a opção mais viável para escoar a produção. No entanto, esse tipo de operação demanda recursos caros, como navios aliviadores e barcos de apoio, e apresentam riscos operacionais que, apesar de geridos, limitados e mitigados para serem os mais baixos possíveis, ainda estão presentes. Neste contexto, esta pesquisa propõe a utilização de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) em modo autônomo para realizar a transferência do cabo mensageiro do navio aliviador para o FPSO ou FSO em vez de usar barcos de manuseio de linha (para operações convencionais que utilizam esses recursos ) ou os canhões de lançamento de cabo mensageiro (para operações de posicionamento dinâmico). Isso representa uma solução alternativa viável para reduzir custos e riscos nessas tarefas e uma possibilidade de eliminar algumas condições meteorológicas e oceanográficas limitantes às operações, uma vez que o VANT será suscetível apenas às condições do vento, e não às condições de mar e visibilidade como as embarcações de manuseio de linha. É apresentado neste trabalho uma metodologia de navegação híbrida baseada em visão computacional e técnica de fusão de sensores com Filtro de Kalman Estendido para VANTs autônomos. O framework proposto foi desenvolvido em ROS, testado em um ambiente simulado realista considerando diversas restrições operacionais práticas. O mesmo controlador foi testado em um UAV físico usando modelos de navio em escala e também em um teste de campo a bordo de uma instalação de produção para validar os resultados da simulação. Observou-se que o controlador desenvolvido se comportou muito bem e as simulações e testes físicos mostraram resultados robustos. Com base nesses testes, foi realizada uma avaliação econômica simulando a aplicação dessa tecnologia em dois cenários distintos de campos petrolíferos em águas profundas no Brasil.