O gás natural tem importância econômica por seu baixo valor e menor impacto ambiental. O gás brasileiro é produzido majoritariamente de campos offshore em lâmina d'agua profunda, nos quais estão em operação malhas de gasodutos com o objetivo de transportar este gás natural para unidades de processamento em terra. Como ferramenta de suporte a decisão são utilizados modelos de escoamento integrados a medidas de campo, que estimam variáveis em diferentes pontos do escoamento. Este trabalho tem por objetivo a estimação de estado em malha de gasoduto offshore em águas profundas, incluindo a estimação de parâmetros do escoamento, para melhoria na estimação de perfis de pressão e temperatura e maior tolerância a medidas imprecisas. Para alcançar estes objetivos, utiliza-se o filtro de Kalman. É proposto um modelo de escoamento monofásico, transiente, térmico e composicional para a reprodução da dinâmica do escoamento em uma malha de gasodutos; este modelo é utilizado no filtro estendido de Kalman para a descrição da dinâmica do sistema. São abordados casos disponíveis na literatura, de gasodutos onshore e offshore propostos, uma malha offshore simulada e uma malha de dutos real em operação, com o objetivo de verificar os cenários onde esta proposta apresenta ganhos. Os resultados mostram que a incorporação da equação da conservação da energia no modelo de propagação em dutos offshore implica na melhoria da precisão das estimativas conjuntas de estado e parâmetros do escoamento, simultaneamente para perfis de pressão e temperatura em cenários com transientes em escoamentos em águas profundas. Além disso, a abordagem foi validada com dados de campo para uma malha offshore em operação, apresentando resultados coerentes para os parâmetros estimados, bem como robustez a medidas não representativas nos sensores. Estas são as principais contribuições da Tese.

Natural gas is economically important due to its low value and less environmental impact. Brazilian gas is produced mainly from offshore fields in deep water, where pipeline networks are in operation in order to transport this natural gas to onshore processing units. As a decision support tool, flow models integrated with field measurements are used, which estimate variables at different points in the flow. This work seeks to estimate the state in an offshore gas pipeline network in deep waters, including the estimation of flow parameters, to improve the prediction of pressure and temperature profiles and greater tolerance to inaccurate measurements. To achieve these objectives, the Kalman filter is used. A single-phase, transient, thermal and compositional flow model is proposed for the reproduction of flow dynamics in a gas pipeline network; this model is used in the extended Kalman filter to describe the dynamics of the system. Available cases in the literature are discussed, as proposed onshore and offshore gas pipelines, a simulated offshore network and a real network of pipelines in operation, in order to verify the scenarios where this proposal presents gains. The results show that the incorporation of the energy conservation equation in the propagation model on offshore pipelines improves the accuracy of profiles and flow parameters simultaneously estimation, for pressure and temperature profiles in scenarios with deep water flow transients. In addition, the approach was validated with field data for an offshore network in operation, presenting consistent results for the estimated parameters, as well as robustness to the non-representative measurements on the sensors. These are the main contributions of the Thesis.