O objetivo desta Tese é apresentar um Estimador de Estado para poços de Plunger Lift com base no algoritmo de Filtro de Kalman Estendido (EKF). O estimador de estado é uma operação conjunta da aplicação para o modelo dinâmico de Plunger Lift (PL) na abordagem de Espaço de Estado e algoritmo EKF. O modelo é constituído por um conjunto de equações diferenciais e algébricas discretas  (DAEs)  e modeladas na forma de equações no espaço de estados tendo em conta os sinais de medição na presença de ruído. O algoritmo EKF é aplicado ao modelo de espaço de estado, resultando num estimador de estado capaz de processar o sinal de medição, proporcionando assim estimativas das variáveis de estado, que neste problema são a velocidade da golfada e a pressão no topo do revestimento. A simulação computacional realizada com dados de um poço real é apresentada e os resultados mostraram que o estimador estados proposto é capaz de fornecer previsões para poços de petróleo operados por PL.