A concepção dos Mapas de Conhecimento abaixo é inspirada nos “OPEN KNOWLEDGE MAPS A visual interface to the world´s scientific knowledge” criada por grupo de cientistas financiados por várias empresas tais como: ETH Zürich, Universität Wien, Knowledge Futures Group, Ludwig Boltzmann Gesselshaft e outros.
Economia da Energia
Desenvolvimento de Projetos, Produtos e Processos
Mapa do Conhecimento da Engenharia de Produção de Petróleo
(Os círculos são links com detalhamento)
Engenharia de Produção de Petróleo
A engenharia de produção de petróleo é um subconjunto da engenharia de petróleo. Os engenheiros de produção de petróleo projetam e selecionam equipamentos da subsuperfície para produzir fluidos de poços de petróleo e gás. Eles geralmente são graduados como engenheiros de petróleo.
As responsabilidades dos engenheiros de produção de petróleo incluem: Avaliar o desempenho de entrada e saída entre o reservatório e o poço; Projetar sistemas de completação, incluindo seleção de tubulação, canhoneio, controle de areia, estimulação de matriz e fraturamento hidráulico; Selecionar equipamento de elevação artificial, incluindo elevação por haste de sucção (normalmente bombeamento de viga), elevação com gás, bombas submersíveis elétricas, bombas hidráulicas de subsuperfície, bombas de cavidade progressiva e elevação por êmbolo. Selecionar (não projetar) equipamentos para instalações de superfície que separam e medem os fluidos produzidos (petróleo, gás natural, água e impurezas), preparam o petróleo e o gás para transporte até o mercado e tratam do descarte de qualquer água e impurezas. Note que, os equipamentos de superfície são projetados por engenheiros químicos e engenheiros mecânicos de acordo com dados fornecidos pelos engenheiros de produção.
Clegg, Joe Dunn, ed. (2007). Petroleum Engineering Handbook, Volume-IV Production Operations Engineering. Dallas, Texas: Society of Petroleum Engineers. p. 900. ISBN 978-1-55563-118-5.
Sanni, M. 2019. Petroleum Engineering Principles, Calculations, and Workflows. American Geophysical Union and John Wiley and Sons, Inc.
Bomba Submersível Elétrica
A bomba submersível elétrica, normalmente chamado de ESP, é um método de levantamento artificial eficiente e confiável para levantar volumes moderados a altos de fluidos de poços. Esses volumes variam de um mínimo de 150 B/D a tanto quanto 150.000 B/D (24a 24.600 m3/d). Os controladores de velocidade variável podem estender essa faixa significativamente, tanto no lado alto quanto no lado baixo. Os principais componentes do ESP incluem: um bomba centrífuga multiestágio, um motor de indução trifásico, uma seção de câmara de selagem, um cabo de alimentação e controles de superfície. Os componentes são normalmente tubos pendurados na cabeça do poço com a bomba na parte superior e o motor conectado abaixo. Existem aplicações especiais nas quais esta configuração está invertida.
Lea, J. F., Wells, M. R., Bearden, J. L., Wilson, L., & Shepler, R. (1994, January 1). Electrical Submersible Pumps: On and Offshore Problems and Solutions. Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/28694-MS
Powers, M. L. (1994, May 1). The Depth Constraint of Electric Submersible Pumps. Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/24835-PA
Scott, P. A., Bowring, M., & Coleman, B. (1991, January 1). Electrical Submersible Pumps in Subsea Completions. Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/23050-MS
Bombeamento Hidráulico
O bombeamento hidráulico é um método comprovado de elevação artificial que tem sido usado desde o início dos anos 1930. Ele oferece vários sistemas diferentes para lidar com uma variedade de condições de poço. As aplicações bem-sucedidas incluíram profundidades de configuração que variam de 500 a 19.000 pés e taxas de produção que variam de menos de 100 a 20.000 B / D. Os pacotes de superfície estão disponíveis usando bombas multiplex de 15 a 625 HP. Os sistemas são flexíveis porque a taxa de bombeamento de fundo de poço pode ser regulada em uma ampla faixa com controles de fluido na superfície. Produtos químicos para controlar a corrosão, parafina e emulsões podem ser injetados no fundo do poço com o fluido de energia, enquanto a água doce também pode ser injetada para dissolver os depósitos de sal. Ao bombear petróleo bruto pesado, o fluido de energia pode servir como um diluente eficaz para reduzir a viscosidade dos fluidos produzidos.
O fluido motorizado também pode ser aquecido para lidar com petróleo bruto pesado ou de baixo ponto de fluidez. Os sistemas de bombeamento hidráulico são adequados para poços com orifícios desviados ou tortos que podem causar problemas para outros tipos de elevação artificial. As instalações de superfície podem ter um perfil baixo e podem ser agrupadas em uma bateria central para atender a vários poços. Isso pode ser vantajoso em locais urbanos, locais offshore, áreas que requerem sistemas de irrigação (sistemas de irrigação) e áreas ambientalmente sensíveis
Clegg, Joe Dunn, ed. (2007). Petroleum Engineering Handbook, Volume-IV Production Operations Engineering. Dallas, Texas: Society of Petroleum Engineers. p. 900. ISBN 978-1-55563-118-5.
Sanni, M. 2019. Petroleum Engineering Principles, Calculations, and Workflows. American Geophysical Union and John Wiley and Sons, Inc.
Acidificação da Matriz
A acidificação da matriz se refere a um dos processos de estimulação em que o ácido é injetado no poço que penetra nos poros da rocha a pressões abaixo da pressão de fratura. A acidificação é usada para estimular um poço para melhorar o fluxo ou para remover danos. Durante a acidificação da matriz, os ácidos dissolvem os sedimentos e sólidos da lama dentro dos poros que inibem a permeabilidade da rocha. Esse processo amplia os poros naturais do reservatório, o que estimula o fluxo de hidrocarbonetos. A acidificação eficaz é guiada por limites práticos em volumes e tipos de ácido e procedimentos de modo a atingir uma remoção ideal dos danos da formação em torno do furo de poço.
Paccaloni, G. e Tambini, M. 1993. Advances in Matrix StimulationTechnology. J Pet Technol 45 (3):
256-263. SPE-20623-PA. http://dx.doi.org/10.2118/20623-PA
Matrix acidizing https://petrowiki.spe.org/Matrix_acidizing
Fraturamento hidráulico
O fraturamento hidráulico, informalmente denominado “fracking“, é um processo de desenvolvimento de poço de petróleo e gás que normalmente envolve a injeção de água, areia e produtos químicos sob alta pressão em uma formação rochosa por meio do poço. Este processo se destina a criar novas fraturas na rocha, bem como aumentar o tamanho, extensão e conectividade das fraturas existentes. O fraturamento hidráulico é uma técnica de estimulação de poço usada comumente em rochas de baixa permeabilidade como arenito compacto, xisto e alguns leitos de carvão para aumentar o fluxo de óleo e / ou gás para um poço de formações rochosas contendo petróleo. Uma técnica semelhante é usada para criar permeabilidade melhorada em reservatórios geotérmicos subterrâneos.
King, G. 2012. Hydraulic Fracturing 101: What Every Representative, Environmentalist, Regulator, Reporter, Investor, University Researcher, Neighbor and Engineer Should Know About Estimating Frac Risk and Improving Frac Performance in Unconventional Gas and Oil Wells. Presented at the SPE Hydraulic Fracturing Technology Conference, The Woodlands, Texas, 6-8 February. SPE-152596-MS. http://dx.doi.org/10.2118/152596-MS
Fisher, M. K., & Warpinski, N. R. 2011. Hydraulic Fracture-Height Growth: Real Data. Society of Petroleum Engineers. http://dx.doi.org/10.2118/145949-MS
Potocki, D. 2012. Understanding Induced Fracture Complexity in Different Geological Settings Using DFIT Net Fracture Pressure. SPE-162814.
Seleção, Projeto e Instalação de tubos
Tubulação é o conduíte de fluxo normal usado para transportar fluidos produzidos para a superfície ou fluidos para a formação. Seu uso em poços é normalmente considerado uma boa prática operacional. O uso de tubos permite um melhor controle do poço, pois os fluidos circulantes podem matar o poço; assim, os workovers são simplificados e seus resultados aprimorados.
A eficiência do fluxo normalmente é melhorada com o uso de tubos. Além disso, a tubulação é necessária para a maioria das instalações de elevação artificial. Tubulação com o uso de um packer permite o isolamento do revestimento de fluidos de poço e impede danos de corrosão do revestimento. Os multicompletamentos requerem tubos para permitir a produção e operação de zonas individuais. As regras e regulamentações governamentais geralmente exigem tubos em todos os poços. A permissão pode ser obtida para a omissão de tubos em casos especiais (completações sem tubos). Essas completações especiais normalmente são poços fluindo com invólucro relativamente pequeno. As colunas de tubulação têm geralmente tamanhos de diâmetro externo (OD) de 2 3/8 a 4 1/2 pol., Mas podem ser tão grandes quanto 20 pol. Ou tão pequenas quanto 1.050 pol.
Controle de Areia
As completações convencionais de poços em formações moles (a resistência à compressão é inferior a 1.000 psi) comumente produzem areia de formação ou “fines” com fluidos. Essas formações são geralmente geologicamente jovens (idade terciária) e rasas, e têm pouca ou nenhuma cimentação natural. “Friável” e “Não consolidadas” são dois termos comumente usados para descrever a natureza do material do reservatório. A produção de areia pode obstruir tubos, revestimentos, linhas de fluxo e vasos de superfície. Ele pode corroer equipamentos que levam à perda de controle do poço ou emissões indesejadas de fluidos. O uso de exclusão de areia de fundo de poço adequadamente projetada constrói torta de filtro que prejudica a produtividade do poço, eventualmente encerrando o influxo, muitas vezes deixando um grande volume de óleo recuperável logo além da torta de filtro. Em algumas situações, a produção proposital de areia gerenciada pode ser menos dispendiosa e recuperar mais óleo do que tentar excluí-lo. A produção intencional de areia gerenciada pode estimular o influxo várias vezes, como nas técnicas de preenchimento de cavidades .
A areia de formação produzida não tem valor econômico, a menos que a estimulação da taxa de influxo e / ou recuperação seja considerada. A produção de areia de formação de poços é tratada diariamente em uma base global. Os volumes de areia podem ser de alguns litros a várias centenas de metros cúbicos. Há uma grande variedade de dispositivos disponíveis para exclusão de areia de fundo de poço, gerenciamento de entrada, equipamento de produção, elevação artificial, separação de superfície e descarte. As decisões sobre a produção de areia não são puramente econômicas. Restrições regulatórias e ambientais passaram a desempenhar um papel significativo nas decisões de como a produção de areia será tratada.
Clegg, Joe Dunn, ed. (2007). Petroleum Engineering Handbook, Volume-IV Production Operations Engineering. Dallas, Texas: Society of Petroleum Engineers. p. 900. ISBN 978-1-55563-118-5.
Sanni, M. 2019. Petroleum Engineering Principles, Calculations, and Workflows. American Geophysical Union and John Wiley and Sons, Inc.
Canhoneio
Canhoneio é um processo usado para estabelecer um caminho de fluxo entre o reservatório próximo e o poço. Normalmente envolve iniciar um furo do poço através do revestimento e qualquer bainha de cimento na zona de produção. A eficácia desse processo depende do cuidado e desenho do procedimento de canhoneio. Como uma alta porcentagem dos poços atuais usa uma completação de poço revestido, a importância do projeto e da aplicação do processo de canhoneio não pode ser exagerado.
O canhoneio é uma peça elementar no fluxo de entrada do poço e têm impacto na eficiência total da completação. Estabelecer um caminho de fluxo ideal requer execução de uma série de etapas críticas. Essas operações críticas são usadas no design, controle de qualidade e inspeção de controle.
McLeod, H.O. Jr.: “The Effect of Perforating Conditions on Well Performance,” JPT (January 1983) 31.
Sanni, M. 2019. Petroleum Engineering Principles, Calculations, and Workflows. American Geophysical Union and John Wiley and Sons, Inc.
Clegg, Joe Dunn, ed. (2007). Petroleum Engineering Handbook, Volume-IV Production Operations Engineering. Dallas, Texas: Society of Petroleum Engineers. p. 900. ISBN 978-1-55563-118-5.
Sistemas de Completação
Os sistemas de completação são os componentes necessários para completar o poço depois de perfurado e prepará-lo para a produção. Existem muitas opções de completação disponíveis para produtores de petróleo e gás. Os sistemas de completação de poços revestidos de hoje variam de projetos relativamente simples de zona única de baixa pressão / baixa temperatura (LP / LT) a aplicações complexas de alta pressão / alta temperatura (HP / HT) que eram impensáveis com a tecnologia disponível há 50 anos atrás. Muitos dos componentes básicos parecem semelhantes aos usados no passado, mas eles foram amplamente aprimorados e seu desempenho foi otimizado para se adequar a vários ambientes.
Allen, T. and Roberts, A.P. 1993. Production Operations, fourth edition, I and II. Factors and Conditions Which Cause Seal Assemblies Used in Downhole Enviornments to Get Stuck. Baker Oil Tools—Engineering Tech Data Paper No. CS007.
Patton, L.D. and Abbott, W.A. 1985. Well Completions and Workovers: The Systems Approach, second edition, 57–67. Dallas: Energy Publications.
Clegg, Joe Dunn, ed. (2007). Petroleum Engineering Handbook, Volume-IV Production Operations Engineering. Dallas, Texas: Society of Petroleum Engineers. p. 900. ISBN 978-1-55563-118-5.
Sanni, M. 2019. Petroleum Engineering Principles, Calculations, and Workflows. American Geophysical Union and John Wiley and Sons, Inc.
Problemas de Produção de poços
Petróleo, gás, água, aço e rocha nem sempre são quimicamente inertes nas condições da produção de petróleo e gás. Suas interações mútuas, induzidas em parte por mudanças na pressão e temperatura, podem levar ao acúmulo de sólidos, tanto orgânicos quanto inorgânicos (incrustação) dentro da sistema de produção, bem como a deterioração dos metais com os quais os fluidos entram em contato (corrosão). É importante discutir esses efeitos em termos de suas causas, as dificuldades operacionais resultantes e os princípios e métodos que são usados para enfrentá-los.
“Problemas de produção de poço” devem ser considerados a partir de que os fluidos entram no poço, e até quando os fluidos chegam às instalações de armazenamento/tratamento. A eliminação de tóxicos [por exemplo, H2S, Hg e materiais radioativos de ocorrência natural (NORM)] deve ser compreendida.
Elevação artificial
A elevação artificial é um método usado para diminuir a pressão de fundo de poço de produção (BHP) na formação para obter uma taxa de produção mais alta do poço. Isso pode ser feito com uma bomba de deslocamento positivo de fundo de poço, como uma bomba de feixe ou uma bomba de cavidade progressiva (PCP) , para diminuir a pressão de fluxo na entrada da bomba. Também pode ser feito com uma bomba centrífuga de fundo de poço, que poderia ser uma parte de um sistema de bomba submersível elétrica (ESP) .
Uma pressão de fluxo de fundo de poço mais baixa e uma taxa de fluxo mais alta podem ser alcançadas com Gas Liftem que a densidade do fluido na tubulação é reduzida e o gás em expansão ajuda a elevar os fluidos. A elevação artificial pode ser usada para gerar fluxo de um poço em que nenhum fluxo está ocorrendo ou usada para aumentar o fluxo de um poço para produzir a uma taxa mais alta. A maioria dos poços de petróleo requer elevação artificial em algum ponto da vida do campo, e muitos poços de gás se beneficiam da elevação artificial para retirar os líquidos da formação para que o gás possa fluir a uma taxa mais alta.
Takacs, G.: “Ways to Obtain Optimum Power Efficiency of Artificial Lift Installations.” SPE 126544 presented at the Oil and Gas India Conference and Exhibition held in Mumbai, India, 20–22 January 2010.
Lea, J. F. – Rowlan, L. – McCoy, J.: “Artificial Lift Power Efficiency.” Proc. 46th Annual Southwestern Petroleum Short Course, Lubbock, Texas, 1999 pp52-63.
Sanni, M. 2019. Petroleum Engineering Principles, Calculations, and Workflows. American Geophysical Union and John Wiley and Sons, Inc.
Sistemas de Produção
Compreender os princípios do fluxo de fluido através do sistema de produção é importante para estimar o desempenho de poços individuais e otimizar a produtividade do poço e do reservatório. No sentido mais geral, o sistema de produção é o sistema que transporta os fluidos do reservatório subterrâneo
para a superfície, processa e trata os fluidos e prepara os fluidos para armazenamento e transferência para um comprador.
Os elementos básicos do sistema de produção incluem o reservatório; os poços; produtos tubulares e equipamentos associados; cabeças de poço, linhas de fluxo e equipamentos de processamento; além de equipamento de elevação artificial.
Mach, J., Proano, E., and Brown, K.E. 1979. A Nodal Approach for Applying Systems Analysis to the Flowing and Artificial Lift Oil or Gas Well. Paper SPE 8025 available from SPE, Richardson, Texas.
Xiong, Hongjie. “Optimizing Cluster or Fracture Spacing: An Overview.” The Way Ahead. Society of Petroleum Engineers. 25 May 2017. https://www.spe.org/en/twa/twa-article-detail/?art=3007
Sanni, M. 2019. Petroleum Engineering Principles, Calculations, and Workflows. American Geophysical Union and John Wiley and Sons, Inc.
Mapa do Conhecimento da Logística Offshore
(Os círculos são links com detalhamento)
Logística Offshore
De uma maneira geral, quando se pensa no cotidiano dos sistemas de produção no mar, muitos vezes damos especial atenção à tecnologias que fornecem a produção de petróleo no mar. No entanto, para que isso aconteça de forma satisfatória, é fundamental uma logística de alto padrão. Uma plataforma, seja ela de perfuração ou ainda um barco de operações, necessita, de insumos do processo, de energia, de água e alimentos, em larga escala.
Uma plataforma de grande porte pode ter barcados mais de 150 profissionais. Todo alimento, equipamentos e demais insumos (tubos, produtos químicos, equipamentos e ferramentas) são transportados por modernas embarcações. Quanto aos profissionais que trabalham, são quase todos transportados por helicópteros. O conjunto dessas operações, além de operações especiais, tais como o manuseio de âncoras e a instalação de equipamentos submarinos, executados para suportar todas essas tarefas damos o nome de logística offshore, ou como também é também chamada de apoio marítimo.
Mendes, Diego Agra. An empirical analysis and proposal of a new model of logistic planning for cargo shipping to Petrobras fields in Santos Basin. Rio de Janeiro, 2018. 95p. Dissertação de Mestrado.
FERREIRA FILHO, V. J. M., Gestão de Operações e Logística na Produção de Petróleo. 1.ed. Universidade Federal do Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, abr. 2015. 415 p.
Cadeia de Suprimento
As organizações não trabalham isoladas, cada uma atua como cliente na compra de materiais de seus próprios fornecedores, e então atua como fornecedor quando entrega materiais para seus próprios clientes. Um atacadista, por exemplo, atua como cliente ao comprar mercadorias de fabricantes e, em seguida, como fornecedor ao vender mercadorias para lojas de varejo. Um fabricante de componentes compra matérias-primas de seus fornecedores, monta-os em componentes e repassa os resultados para outros fabricantes. A
maioria dos produtos passa por uma série de organizações à medida que viajam entre fornecedores originais
e clientes finais.
As pessoas usam nomes diferentes para essas cadeias de atividades e organizações. Quando eles enfatizam as operações, referem-se ao processo; quando enfatizam o marketing, chamam é um canal
logístico; quando eles olham para o valor agregado, eles chamam de cadeia de valor, quando eles vêem como as demandas dos clientes são satisfeitas, eles chamam isso de cadeia de demanda. Quando enfatizando a movimentação de materiais o termo mais geral usado é cadeia de suprimentos. UMA CADEIA DE SUPRIMENTOS consiste na série de atividades e organizações que movimentam os materiais em sua jornada de fornecedores iniciais para clientes finais.
Waters, D. Logistics: An Introduction to Supply Chain Management, Palgrave Macmillan. 2003
Gestão da cadeia de Suprimento
A cadeia de suprimentos é uma rede interligada de negócios que abrange desde o armazenamento da matéria prima até o produto final no ponto de consumo. Os elementos básicos da gestão da cadeia são: produção, fornecedor, estoque, localização, transporte e informação. Em relação à produção o foco deve estar no que o cliente está procurando e na demanda solicitada pelo mercado. No que se refere ao fornecedor a organização deve determinar como e quando serão produzidos os bens. Sobre o estoque a empresa deve conseguir um equilíbrio entre trabalhar com um grande estoque que tem um alto custo para a organização ou nenhum estoque.
A decisão de onde implantar a fábrica depende da demanda de mercado e da satisfação dos clientes também deve considerar os incentivos fiscais é importante ter em mente que é
aproximadamente 30% dos custos de um produto é compreendido pelo transporte então usar o modo de transporte correto é crucial. A empresa deve utilizar as informações adquiridas internamente e de seus clientes finais para melhorar o seu processo de gerenciamento da cadeia de suprimentos. São inúmeras as vantagens de um bom fluxo de cadeia de suprimentos onde a empresa pode se destacar pela diminuição do estoque de produtos e também pelo aumento no número de produtos acabados através de melhor programação e planejamento para assegurar que os materiais estarão à disposição quando necessário pelos clientes.
UEMAnet https://www.youtube.com/watch?v=qtaZ05hSJ-c
Waters, D. Logistics: An Introduction to Supply Chain Management, Palgrave Macmillan. 2003‘
Logística integrada x Logística Tradicional
A seguir, são apresentadas as diferenças entre Logística integrada e Logística Tradicional. O modelo tradicional é uma logística com vários fornecedores, enquanto na logística integrada o cliente está em contato direto com uma empresa só, a qual centraliza toda a logística da operação. No modelo tradicional a empresa de E&P precisa integrar todos os fornecedores, no modelo de logística integrada a empresa de E&P tem um único fornecedor. No modelo tradicional a empresa de E&P é responsável por planejar, organizar e controlar toda a operação logística.
Na logística integrada essa responsabilidade é delegada, e obviamente acompanhada através de reuniões de planejamento e desempenho. Então, a empresa contratada tem que ter um bom desempenho. No modelo tradicional a embarcação é contratada por tempo, enquanto no modelo de logística integrada a contratação é por entregas nas plataformas e SLA (acordo de nível de serviço). No modelo tradicional existe um risco maior de desempenho para empresa de
E&P, visto que o barco é contratado por tempo independente do que ele vai fazer. No caso da logistica integrada a empresa de logistica só recebe se entregar a carga, e sendo assim o risco é compartilhado.
UEMAnet https://www.youtube.com/watch?v=qtaZ05hSJ-c
Waters, D. Logistics: An Introduction to Supply Chain Management, Palgrave Macmillan. 2003
Bases de Apoio Offshore
Uma base de apoio offshore presta todo o tipo de apoio às operações nas plataformas marítimas, tais como
suprimento de fluidos de perfuração, cimento, tubos, combustível, água e mantimentos para as tripulações etc. As bases de apoio são responsáveis pelo suprimento das embarcações. Nas bases, as embarcações de transporte descarregam a carga trazida das unidades marítimas (carga essa chamada de backload) e carregam carga geral, água e diesel, fluidos de perfuração e granéis sólidos que suprirão as unidades marítimas. No Brasil, a maior base de apoio offshore é o Terminal Alfandegado de Imbetiba, que abastece toda a Bacia de Campos. Construído em 1978, tem capacidade de receber 6 embarcações simultaneamente, com calado (altura de água necessária para o navio flutuar livremente ou, por outras palavras, a altura do espaço ocupado pelo navio dentro de água) de até 8 metros. E necessário ressaltar que este é um terminal privativo, no qual apenas embarcações autorizadas pela Petrobras podem operar. As embarcações ficam ancoradas à espera de programação. A partir do momento em que são programadas, elas esperam vaga em um dos berços do terminal para efetuar as operações de descarga do backload e carregamento dos itens programados.
FERREIRA FILHO, V. J. M., Gestão de Operações e Logística na Produção de Petróleo. 1.ed. Universidade Federal do Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, abr. 2015. 415 p.
Logística 4.0
Logística 4.0 é um termo coletivo para tecnologias e conceitos de organização da cadeia de valor. Muitas das tecnologias emergentes, nos dias de hoje, têm um papel crucial na Logística 4.0. Por exemplo, sistemas ciber-físicos monitoram processos físicos, geram cópias virtuais do mundo físico e tomam decisões descentralizadas dentro dos processos logísticos . Os sistemas ciber-físicos se comunicam e cooperam entre si, e com humanos em tempo real por meio da IoT.
O uso coletivo de códigos de barras, tecnologia de identificação por radio frequência (RFID), sensores, sistemas de posicionamento global (GPS) e outras tecnologias avançadas de rede para fins de processamento de informações e comunicação em rede compõem o conceito de Logística 4.0. O termo Logística 4.0 indica a aplicação específica da Indústria 4.0 na área de logística. Logística 4.0 é induzida pelas novas tecnologias e sua aplicação na logística. Cada tecnologia de informação e comunicação gera uma solução inovadora em uma área específica da logística.
Logística 4.0 refere-se a sistemas logísticos que consistem em subsistemas independentes onde o comportamento dos subsistemas depende de outros subsistemas circundantes. A definição da Logística 4.0 combina dois aspectos: processual (os processos da cadeia de suprimentos são objeto das ações da Logística 4.0), e ferramentas e tecnologias que suportam os processos internos nas cadeias de suprimentos .
Paksoy,T., Sadia Samar Ali, S.S., e Kochan, C.G. – Logistics 4.0: Digital Transformation of Supply Chain Management. CRC Press 2020
Logística integrada
A logística integrada é a integração de todos os processos de logística. Na logística integrada o foco não está apenas no operacional, o objetivo é acompanhar toda a cadeia de suprimentos desde a matéria-prima até a chegada ao cliente. Na prática significa integrar as equipes e melhorar o fluxo da informação. Cabe ao gestor gerenciar e integrar os processos internos da logística com os outros interessados, ou seja, os fornecedores, clientes e parceiros, os quais também estão nesse processo e precisam fazer parte da interação. Na logística integrada a base de tudo é a comunicação.
O ponto chave da logística integrada é que a informação esteja disponível a todos os interessados e de preferência em tempo real. Isso permite que as ações e resoluções de problemas aconteçam com muito mais rapidez e eficiência. Para facilitar as interatividade o ideal é implantar um sistema de gestão logística que centralize todas as informações em uma única base. Dessa forma a informação fica acessível a todos os envolvidos. É interessante que esse sistema integre não apenas com as áreas internas da empresa mas também com os outros envolvidos que são os fornecedores, transportadores e clientes. A troca de informação entre as empresas é fundamental para o bom andamento da logística. Na logística integrada a empresa de E&P tem contato com uma única empresa que centraliza toda a operação logística.
O Futuro da Logística Offshore – Workshop IBP – CBO-Petrobras-IBP – https://www.youtube.com/watch?v=r_miJ1h1vgE
Meira, Y. (Active Corp) – Logística Integrada – https://www.youtube.com/watch?v=JTbPHIt1rN4
Número Ótimo de viagens
A logística das operações offshore de petróleo e gás é criticamente importante para o sucesso da produção e distribuição de petróleo, mas não tem sido amplamente abordada na literatura acadêmica devido à complexidade das operações e à dificuldade de correlacionar o uso de embarcações de serviço à atividade offshore. Os estudos acadêmicos da logística offshore tem focado em modelos quantitativos de movimentação de navios e helicópteros, design de frota, gestão da informação, tomada de decisão de terceirização, sustentabilidade, barreiras de mercado, questões espaciais e política de localização de instalações .
O estudo da logística da indústria offshore upstream tem sido diversificado, mas não teoricamente unificado ou bem desenvolvido. Modelos e análises com suporte empírico também não foram buscados. Como resultado, o número de viagens denavios de abastecimento offshore necessárias para suportar um tipo específico de atividade não é bem conhecido. contudo, esta informação básica é necessária para abordar uma variedade de questões acadêmicas, de planejamento e políticas.
O Futuro da Logística Offshore – Workshop IBP – CBO-Petrobras-IBP – https://www.youtube.com/watch?v=r_miJ1h1vgE
Meira, Y. (Active Corp) – Logística Integrada – https://www.youtube.com/watch?v=JTbPHIt1rN4
KAISER, M. J. Offshore Service Vessel activity forecast and regulatory modeling in the U.S. Gulf of Mexico, 2012-2017. Marine Policy, v. 57, p. 132–146, 2015.
KAISER, M. J.; SNYDER, B. An empirical analysis of offshore service vessel utilization in the US Gulf of Mexico. International Journal of Energy Sector Management, v. 4, n. 2, p. 152-182, 2010.
Política de atendimento às Unidades Marítimas
A política de atendimento é um assunto recorrente no transporte offshore. Alguns autores discutem a terceirização da logística em um estudos de caso feitos na Noruega. Em varias empresas as pessoas que trabalham no gerenciamento do terminal de suprimentos têm pouco conhecimento em logística, principalmente quando comparado ao conhecimento em outras atividades da indústria de óleo e gás e/ou comparado ao conhecimento de profissionais que trabalham em empresas de logística. Existe a falta de prioridade da disciplina logística no dia-a-dia da operação, dado que essa não é a atividade principal da empresa, e que profissionais de logística poderiam agregar valor à companhia com ferramentas matemáticas mais novas.
Esse é um caso muito parecido com o cenário brasileiro de poucos anos atrás (em alguns pontos ainda atuais), quando a logística era basicamente executada por pessoas que haviam deixado a área de E&P para trabalhar na área logística sem passar por cursos ou treinamentos específicos mais elaborados. Com isso, a prioridade única sempre foi atender a operação no menor prazo possível, sem se atentar para os custos logísticos que invariavelmente eram menores que a possível parada de uma plataforma.
Mendes, Diego Agra; Cyrino Oliveira, Fernando Luiz. Análise empírica e proposta de novo modelo de planejamento logístico do transporte marítimo de cargas para os campos da Bacia de Santos da Petrobras. Rio de Janeiro, 2018. 95p. Dissertação de Mestrado
MILAKOVIĆ, A.; EHLERS, S.; WESTVIK, M. H. Offshore upstream logistics for operations in arctic environment. Maritime-Port Technology and Development, p. 163–170, 2015.
Programação de Embarcações
A operação offshore apresenta processo extenso, com diversos grupos de cargas com prioridades distintas que são embarcadas em diferentes tipos de embarcações e portos (dependendo da escala da operação). Dessa forma, caso o planejamento seja realizado de forma descentralizada por cada uma das áreas operacionais, o processo irá apresentar problemas, tais como: Cargas expedidas sem prazo adequado de atendimento, Baixo aproveitamento de contentores, atraso nas cargas que serão embarcadas, atraso no carregamento em virtude do atraso das cargas, e outras. Para que essas falhas não ocorram, é fundamental que exista uma área de Planejamento e Controle que tenha a visão do processo como um todo e que consiga planejá-lo de forma a integrar e sincronizar todos os elos da cadeia. Essa sincronização deve ser realizada a partir da programação de expedição e de utilização, da definição de janelas de entrega, da organização da área portuária, da programação do convés e definição da embarcação.
Ares, G.. Logística de apoio offshore – integração e sincronização da cadeia de atendimento às unidades marítimas – ILOS Especialistas em Logística e Supply Chain. 2013
DE ALMEIDA, M. R. Algoritmos genéticos aplicados à programação de embarcações de apoio às operações offshore. XLI SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, p. 1015-1026, 2009.
Dimensionamento de frota
O Brasil passou de uma nação com uma pequena produção de petróleo, no inicio dos anos 70, para uma nação auto-suficiente nos dias de hoje. A maior parte desta produção vem de campos marítimos, e a tendência é que esta produção aumente nos próximos anos. As plataformas e navios sondas (chamados de unidades marítimas), envolvidos diretamente nas atividades de exploração e produção, necessitam de uma série de suprimentos: equipamentos variados, água, óleo diesel, lama, cimento, tubos de perfuração e produção e alimentos.
O transporte desses materiais é feito por embarcações de suprimento que possuem características operacionais que diferem em termos de tipo, tamanho, velocidade e capacidade de carga. Existe a necessidade prática de dimensionar a frota de navios supridores a serem contratados para períodos subseqüentes. Este problema, que se enquadra no nível de decisão tático-estratégico, consiste em definir, entre as embarcações disponíveis, uma composição para frota de navios supridores que vai efetuar a operação de suprimento das unidades marítimas para os próximos anos. O custo dessa operação é muito alto, e mesmo uma pequena melhoria nos custos fixos e operacionais pode gerar uma grande economia de capital.
RIBEIRO, L. S., IACHAN, R. Dimensionamento da Frota de Supridores para Plataformas de Petróleo, XLI SBPO – Pesquisa Operacional na Gestão do Conhecimento, 2009.
Roteamento
O Planejamento de Rotas Marítimas refere-se ao agendamento de uma embarcação para realizar uma atribuição de transporte e decidir sobre o caminho apropriado entre os portos. Com foco no serviço de transporte de mercadorias e passageiros, o planejamento de rotas refere-se a como projetar o serviço de
transporte, incluindo a seleção do navio, horário, velocidade e trajeto entre os portos.
O roteamento, essa é uma tarefa difícil na logística offshore devido aos diversos tipos de carga entregues, heterogeneidade da frota, aleatoriedade, prioridade de entrega devido à legislação ou necessidade, problemas de mau tempo no mar, restrições de área de convés, porto, falta de informação de demanda etc. O problema em geral envolve um local de partida (porto). Uma boa solução deve garantir um alto nível de serviço a um custo mínimo.
Mendes, Diego Agra; Cyrino Oliveira, Fernando Luiz. Análise empírica e proposta de novo modelo de planejamento logístico do transporte marítimo de cargas para os campos da Bacia de Santos da Petrobras. Rio de Janeiro, 2018. 95p. Dissertação de Mestrado
LOPES, P. H. M. Uma Solução para o Problema de Roteamento de Embarcações de Apoio “Offshore” Através da Metaheurística RTR. Dissertação de mestrado, Universidade Federal do Rio de Janeiro, 2011.
AAS, B.; GRIBKOVSKAIA, I.; HALSKAU, ø.; SHLOPAK, A. Routing of supply vessels to petroleum installations. International Journal of Physical Distribution and Logistics Management, v. 37, n. 2, p. 164-179, 2007.
Mapas de Conhecimento da Ciência de Dados Aplicados na Indústria de Petróleo & Gás
(Os círculos são links com detalhamento)
Ciência de Dados Aplicados na Indústria de Petróleo & Gás
Os métodos baseados em dados servem como ferramentas robustas para transformar dados em conhecimento. Os dados históricos geralmente não tem sido utilizado de forma eficaz na análise de processos por falta de dados bem organizados, onde há um enorme potencial de transformar terabytes de dados em conhecimento. Com os avanços e implementação modelos orientados a dados tornaram-se mais amplamente utilizados em análise, modelagem preditiva, controle e otimização de diversos processos. No entanto, a indústria em geral ainda é cética quanto ao uso de métodos baseados em dados, uma vez que são soluções baseadas em dados em vez de abordagens tradicionais baseadas na física; até embora a física e a geologia frequentemente façam parte dessa metodologia.
Observa-se que o uso bem-sucedido de métodos orientados a dados exige um forte entendimento dos processos de Engenharia de Petróleo e dos métodos convencionais baseados na física, juntamente com uma boa compreensão de Estatística tradicional, Mineração De Dados, Inteligência Artificial e Aprendizado De Máquina. Os métodos baseados em dados começam com uma abordagem para identificar os problemas e suas soluções. Mesmo que os métodos baseados em dados forneçam grandes soluções em alguns processos desafiadores e complexos, que são novos e/ou difíceis de definir com os métodos convencionais existentes, como mencionado anteriormente, ainda existe um ceticismo da indústria quanto ao uso desses métodos. Maiores detalhes podem ser vistos na referência abaixo.
Balaji, K. , Rabiei, M., Suicmez, V., Canbaz, CH., Agharzeyva, Z., Tek, S. , Bulut, U., and Temizel, C.. “Status of Data-Driven Methods and their Applications in Oil and Gas Industry.“. SPE-198012eophysical Union and John Wiley and Sons, Inc.
Aplicações de Ciência de Dados em Perfuração
Há um progresso significativo no campo da perfuração, especialmente nas áreas de controle de risco, taxa controlada de penetrações e assim por diante. A seguir são introduzidos alguns casos importantes (todos esses casos são detalhados na referência que está abaixo): (1) O Support Vector Machine foi usado para simular o desempenho de diferentes tipos de reologia de fluidos de perfuração sob diferentes condições ambientais. A verificação cruzada (cross verification) provou existir uma boa aproximação entre a previsão e os resultados do laboratório; (2) O Suporte Vector Machine Transdutivo também foi usado para mapear alvos potenciais de perfuração durante a exploração usando informações de deposição; (3) A Bayesian Belief
Network (BNN) foi aplicada na análise eficiente de risco e incerteza envolvida na gestão da pressão durante a perfuração.
Esta análise considera certos fatores para medir a incerteza usando parâmetros de probabilidade; (4) BBN foi aplicada para construir um sistema especialista em perfuração com base em vários parâmetros do reservatório e dos fluidos; (5) Um sistema foi desenvolvido para prever as circunstâncias que levam a um offshore blowout, especialmente durante a perfuração de pressão, e perfuração desequilibrada; (6) Um estudo semelhante analisa a confiabilidade dos controles do sistema após simular as condições de kick usadas na perfuração de pressão medida; (7) Análise dos componentes principais foi aplicada na determinação de locais economicamente viáveis para novos poços. Esses casos e muitos outros estão detalhados na referência abaixo
Balaji, K. , Rabiei, M., Suicmez, V., Canbaz, CH., Agharzeyva, Z., Tek, S. , Bulut, U., and Temizel, C.. “Status of Data-Driven Methods and their Applications in Oil and Gas Industry.“. SPE-198012
Aplicações de Ciência de Dados na Engenharia de Produção de Petróleo
A produção é uma área da indústria do petróleo onde existe uma grande quantidade de dados e métodos baseados em dados que podem revelar muitas informações. A seguir são introduzidos alguns casos importantes (todos esses casos são detalhados na referência que está abaixo): (1) Há uma tendência geral de modelagem de dados, em tempo real, obtidos por meio de vários instrumentos de sensoriamento remoto. Existem trabalhos importantes relacionados ao sensoriamento remoto, usando métodos e configurações de
Support Vector Machine (SVM) e métodos em conjunto sobre como dados baseados em sensores remotos podem ser modelados usando a tecnologia SVM; (2) Técnicas Baseadas em Dados foram aplicadas na medição virtual de tubulações; (3) Técnicas de SVM foram usadas para classificar, com um alto grau de precisão, as condições que levam ao início da produção de areia durante a produção de hidrocarboneto;
(4) A metodologia SVM foi comparada com outras técnicas mais comumente usadas de Inteligência Artificial para prever o avanço de água (water breakthrough) em reservatórios fraturados; (5) O SVM foi testado como uma alternativa para um software de simulação de reservatórios para simular o desempenho de um simulador de gás natural, ele foi capaz de obter um alto grau de desempenho, otimizando os parâmetros SVM usando algoritmo evolucionário e continuamente otimizando o algoritmo evolucionário. (6) Um sistema
Bayesian Belief Network levando em consideração classes de permeabilidade da capa de rocha foi desenvolvido como um proxy para o vazamento de dióxido de carbono em locais de sequestro salino devido a aumento dos locais de injeção.
Balaji, K. , Rabiei, M., Suicmez, V., Canbaz, CH., Agharzeyva, Z., Tek, S. , Bulut, U., and Temizel, C.. “Status of Data-Driven Methods and their Applications in Oil and Gas Industry.“. SPE-198012
Aplicações de Ciência de Dados no Gerenciamento de Reservatórios
Gerenciamento de Ativos em escala de reservatórios, ou seja, Gerenciamento de Reservatórios é uma dos mais inovadores campos onde a Ciências de Dados, tem sido aplicada. A seguir são mostrados algumas aplicações (detalhes dessas aplicações estão no artigo de referência). (1) Uma metodologia de Caracterização de Reservatório de gás natural foi desenvolvida aplicando uma metodologia de Bootstrapping
em conjunto para prever melhor os parâmetros do reservatório para uma melhor seleção de recursos e melhoria do controle de poço; (2) O Sistema De Inferência Neuro-fuzzy Adaptativo Híbrido foi usado para melhorar o posicionamento de poços, otimizando o modelo de simulação de reservatório existente com Particle Swarm; (3) Uma Metodologia usando o Extreme Gradient Boosting foi usada para simular o posicionamento de poços e a conectividade poço a poço, aplicando em múltiplos casos de injeção de fluido. O modelo indicou uma melhoria significativa entre as previsões da proxy e resultados da simulação
do reservatório; (4) A Análise de Dados foi aplicada na otimização rápida do sistema de completação de poços, a metodologia fornece uma abordagem integrada de Big Data para criar proxies permitindo melhor capacidades de tomada de decisão para os operadores; (5) Uma metodologia de re-fraturamento de poço para seleção de poço candidato usando metodologia de Rede Neural para o campo Zhonyuan; (6) Outra área
dentro da gestão de reservatórios com várias áreas aplicáveis para Inteligência Artificial é rejuvenecimento de campos maduros.
Balaji, K. , Rabiei, M., Suicmez, V., Canbaz, CH., Agharzeyva, Z., Tek, S. , Bulut, U., and Temizel, C.. “Status of Data-Driven Methods and their Applications in Oil and Gas Industry.“. SPE-198012
Aplicações de Ciência de Dados na Recuperação Avançada de Petróleo (EOR)
Alguns dos trabalhos realizados no campo da Recuperação Avançada De Petróleo são apresentados a seguir (detalhes dessas e outras aplicações estão nos artigos de referência): (1) Foram desenvolvidos métodos de mínimos quadrados com base em Support Vector Machine (SVM) para trabalhar conjuntamente com software comercial na simulação de recuperação de injeções químicas; (2) Estudos também foram feitos para usar SVM para prever o efeito das nano-partículas na redução do efeito de arrasto no fluxo de hidrocarbonetos em reservatórios; (3) Um estudo foi conduzido para modelar a seleção de candidatos bem como o desempenho de poços tratados com gel usando técnicas Bayesianas ingênuas e Bayesian Belief Network (BNN); (4) Uma BBN semelhante foi desenvolvido para screening de procedimentos de EOR em diferentes campos. (5) Foi desenvolvido um algoritmo SVM para prever o comportamento de fraturas e dos gases e foi comparado com algoritmos baseados em outros métodos de Inteligência Artificial. (6) A previsão de holdup (retenção) de óleo em reservatórios de duas fases foi indicada usando mínimos quadrados SVM, onde os parâmetros para SVM foram otimizados usando Algoritmos Genéticos; (7) Foram propostos algoritmos que podem decidir com precisão a técnica de EOR apropriada (injeção de vapor, combustão, injeção de CO2 e N2,…) a ser usado com base nas características do reservatório e do fluido (permeabilidade, profundidade, API, e viscosidade). Também previu a probabilidade de sucesso de cada método EOR.
Noshi, C. I., Assem, A. I., & Schubert, J. J. (2018). The Role of Big Data Analytics in Exploration and Production: A Review of Benefits and Applications. SPE 193776-MS.
Balaji, K. , Rabiei, M., Suicmez, V., Canbaz, CH., Agharzeyva, Z., Tek, S. , Bulut, U., and Temizel, C.. “Status of Data-Driven Methods and their Applications in Oil and Gas Industry.“. SPE-198012
Aplicações de Ciência de Dados em Tubulações
Técnicas baseadas em dados têm sido usadas significativamente para entender o estado da tubulação sob diferentes condições, bem como os riscos envolvidos nessas condições. A seguir são mostrados alguns estudos (nas referências existem detalhes desses e outros estudos) : (1) Sistemas de previsão de falhas de duto foram projetados para reduzir a intervenção humana, de maneira que foram combinadas Transdutores Ultrassônicos de longo alcance com Algoritmo Support Vector Machine (SVM) baseado em dados em tempo real. Esse sistema foi hábil para dar melhores percepções das circunstâncias das falhas; (2) Foram desenvolvidos métodos de Árvores De Decisão em conjunto, que em combinação com Bayesian Belief Network (BNN) e Algoritmos Genéticos foram usados para planejar o problema de inspeção ideal de dutos, nesse sistema a BBN foi usado para simular o crescimento da corrosão em dutos enquanto o Algoritmo Genético melhorou a eficiência da Árvore De Decisão; (3) Um Modelo BBN foi usado para abordar a relação de causa-efeito para analisar o risco associado a oleodutos offshore.
Isso envolveu a integração de modelagem estrutural interpretada, que foi usada para descrever o modelo complexo, com a BBN; (4) Pesquisas foram desenvolvidas gerando uma Árvore De Decisão para analisar e classificar vários fatores envolvidos nas causas de tensão, corrosão e rachaduras nas tubulações sob diferentes condições ambientais e de carregamento (loading). Essas pesquisas são detalhadas nas referências abaixo.
Noshi, C. I., Assem, A. I., & Schubert, J. J. (2018). The Role of Big Data Analytics in Exploration and Production: A Review of Benefits and Applications. SPE 193776-MS SPE-193776-MS
Balaji, K. , Rabiei, M., Suicmez, V., Canbaz, CH., Agharzeyva, Z., Tek, S. , Bulut, U., and Temizel, C.. “Status of Data-Driven Methods and their Applications in Oil and Gas Industry.“. SPE-198012
Internet das Coisas (IoT) aplicações em Petróleo e Gás
O IoT refere-se à rede complexa de software, entidades físicas e virtuais que são incorporadas ou implementadas em dispositivos. Aqui os dispositivos incluem sensores, smartphones, tablets, computadores, produtos eletrônicos, wearables e muitos outros. Esses dispositivos ou entidades são referidos como coisas na IoT. No paradigma IoT, espera-se que essas entidades sejam capazes de se comunicar e trabalhar em conjunto com entidades semelhantes através de canais de comunicação, tais como a Internet ou, caso contrário, desempenhar as suas funções, de forma mais eficiente e eficaz. A indústria de Petróleo e Gás não pode ficar imune ao impacto da IoT. Essa indústria tem uma das operações industriais mais complexas que existe. As quais tem componentes de todas as indústrias, em escala muito maior, contudo com duas grandes diferenciações que não existem em outros setores – sendo uma o risco e outra a regulamentação. Ou seja, a indústria de Petróleo e Gás é uma das indústrias mais altamente regulamentadas que vão desde o escrutínio de autoridades locais a órgãos reguladores globais. Um simples erro nas operações pode ser fatal em termos de vida humana; portanto, a indústria concentra-se muito em saúde, segurança e ambiente (HSE), e uma segurança mais alta de HSE deriva estratégias de negócio e, em seguida, a receita e os lucros. A Indústria do Petróleo enfrenta desafios extremos, sejam em recursos convencionais ou recursos não convencionais. Independentemente da fase do ciclo de vida de óleo e gás, há muitos desafios na indústria de O&G. Nos dias de hoje tem sido desenvolvidas pesquisas para enfrentar esses desafios aplicando IoTs. A seguir é mostrada uma figura com a Arquitetura Técnica Esquemática De Iot.
Priyadarshy, S (2017) – Internet of Things and Data Analytics Handbook, First Edition. Edited by Hwaiyu Geng. John Wiley & Sons, Inc. Published 2017 by John Wiley & Sons, Inc.
Aplicações de Ciência de Dados na Caracterização De Reservatórios e Petrofísica
Várias técnicas de Ciência de Dados tem sido aplicadas na Caracterização de Reservatórios e Petrofísica. A seguir são introduzidos alguns casos importantes (todos esses casos e diversos outros são detalhados na referência que está abaixo): (1) A lógica fuzzy e as redes neurais tem sido aplicadas com sucesso na Caracterização de Reservatórios fraturados; (2) Algoritmos Random Forest Tree apoiado pela operação Naïve Bayesian tem sido usadas para análise de permeabilidade de campos de petróleo. (3) Arvores de decisão tem sido aplicadas para interseção e corredores de fratura próximos ao poço. (4) As propriedades PVT do gás, bem como a interação óleo-gás foram modeladas usando Support Vector Machine e Decision Tree. (5) Sistemas de Support Vector Regression tem sido aplicadas na geração de perfil sônico, para análise das zonas de sobrepressão na Bacia de Anardarko. (6)Algoritmos de Support Vector Regression apoiado por um Algoritmo Evolucionário foram usados para obter o melhor estimativas de hidrocarboneto e perfis obtidos de um reservatório. (7) Estimativa do Conteúdo Orgânico Total (TOC) de um reservatório obtida de dados de perfis é outro exemplo bem sucedido da aplicação da Aprendizagem de Máquina. (8) O algoritmo Bayesian Belief Network Supervisionado, foi hábil para aprender de perfis e gerar um modelo para separar reservatórios, sem cortes especificados pelo usuário (picking out reservoirs, without user specified cut-offs). O método Support Vector Machine em conjunto, de forma semelhante ao algoritmo Random Forest Tree, foi usado para previsão de valores de porosidade e permeabilidade.
Balaji, K. , Rabiei, M., Suicmez, V., Canbaz, CH., Agharzeyva, Z., Tek, S. , Bulut, U., and Temizel, C.. “Status of Data-Driven Methods and their Applications in Oil and Gas Industry.“. SPE-198012
As diferenças entre Ciência de Dados, Inteligência Artificial,
Aprendizagem de Máquina, e Aprendizagem Profunda
Inteligência Artificial, Aprendizagem De Máquina, e Ciência De Dados estão todos relacionados entre si. Eles são frequentemente usados de forma intercambiável. No entanto, todos esses três campos são distintos dependendo do contexto. A Figura mostra a relação entre Inteligência Artificial, Aprendizado De Máquina, Aprendizagem Profunda e Ciência de Dados.
Deshpande, B., e Kotu, V. Data science: concepts and practice [Second edition], 2019. Elsevier
Estratégias de Grandes Projetos de
Inteligência Artificial em Empresas de E&P
Cooperação com empresas de TI tem sido adotadas por empresas de Petróleo e Gás para desenvolvimento de projetos de Inteligência Artificial, ver quadro abaixo.
Kuang, L., Liu, H., Ren, Y., Luo, K., Shi, M., Su, J. and Li, X. (2021) Application and development trend of artificial intelligence in petroleum exploration and development. Volume 48, Issue 1, February 2021, Pages 1-14.
Petróleo e Gás 4.0
Recentemente, com o desenvolvimento da “Indústria 4.0”, o “Petróleo e Gás 4.0” também foi colocado em pauta nos últimos dois anos. Algumas empresas e especialistas acreditam que o “Petróleo e Gás 4.0” pode mudar completamente o patamar da indústria de petróleo e gás , o que pode trazer enormes benefícios porque acelera a digitalização e a inteligência da indústria de petróleo e gás. No entanto, o “Petróleo e Gás 4.0” ainda está em sua infância. O objetivo principal do “Petróleo e Gás 4.0”, é usar tecnologia digital avançada para alcançar maior valor no setor. As principais características do “Petróleo e Gás 4.0” são: Digitalização; Automação; Modularização, e “Intelligentization” (tornar procedimentos e dispositivos mais inteligentes). As tecnologias mais importantes são: Big data; IoT; Gêmeo digital; Tecnologias de comunicação sem fio; Realidade aumentada (AR) e dispositivo vestível; Tecnologia Blockchain e Outras tecnologias. As áreas de aplicação onde o “Petróleo e Gás 4.0” pode ser mais impactantes são: (1) Upstream – Exploração sísmica, Campo petrolífero inteligente; (2) Midstream – Tubulação inteligente, Manutenção de equipamentos; (3) Downstream – Refinaria Inteligente e Vendas. Alguns autores concluem que a essência do “Petróleo and Gas 4.0” é um sistema de inteligência orientado a dados baseado na alta digitalização.
Lu, H., Guo, L., Azimi, M., & Huang, K. (2019). Oil and Gas 4.0 era: A systematic review and outlook. Computers in Industry, 111, 68-90.
Metodologia e Técnicas de Ciência de Dados
Técnicas de Aprendizagem de máquinas para Ciência de Dados
Linguagens de Programação de Ciência de Dados
Existem vários desafios no setor de Petróleo e Gás, onde o Aprendizagem de Máquina pode fornecer insights e soluções orientados por dados. No entanto, antes de implementar essas soluções, é necessário aprender a codificar os algoritmos de aprendizado de máquina aplicáveis. Isso torna necessário entender uma linguagem de programação de computador antes de mergulhar na Aprendizagem de Máquina. Existem várias linguagens de programação que são usadas para desenvolver soluções e aplicativos de Aprendizagem De Máquina em todos os setores. Phyton, R, Java, C/C++, Julia, Scala, Go, Lua e outras estão entre algumas das principais linguagens usadas para desenvolver algoritmos e aplicativos de Aprendizagem De Máquina. Dessas linguagens, Python teve a maior comunidade de praticantes de Aprendizagem De Máquina a partir de 2019.
De maneira que, faz sentido aprender Python para trabalhar com algoritmos de Aprendizagem De Máquina, dado o rico ecossistema de Aprendizagem De Máquina e a comunidade vibrante que o Python oferece.
Belyadi, H. (2001) – Data Science Workshop – Oil & Gas Machine Learning Applications using Python. https://www.youtube.com/watch?v=03s5xDDHvzU&t=6s
Pandey Y.N., Rastogi A., Kainkaryam S., Bhattacharya S., Saputelli L. (2020) – Machine Learning in the Oil and Gas Industry. Apress, Berkeley, CA.