• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Gerenciamento digital campos petroleo dof
 

Gerenciamento digital campos petroleo dof

on

  • 569 views

 

Statistics

Views

Total Views
569
Views on SlideShare
565
Embed Views
4

Actions

Likes
0
Downloads
13
Comments
0

1 Embed 4

http://www.linkedin.com 4

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft Word

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Gerenciamento digital campos petroleo dof Gerenciamento digital campos petroleo dof Document Transcript

    • COPPE/UFRJ “TCC” Trabalho de Conclusão de Curso Gerenciamento Digital de Campos de PetróleoPós Graduação Executiva em Petróleo e Gás13 de Março de 2007 / 28 de fevereiro de 2008 18ª Turma Coordenadora: Suzana Kahn Ribeiro
    • Flávio Ferreira da FonteResumo do Trabalho apresentado à COPPE/UFRJ como parte dos requisitosnecessários para a obtenção do Diploma de Especialização em Pós GraduaçãoExecutiva em Petróleo e Gás Natural. GERENCIAMENTO DIGITAL DE CAMPOS DE PETRÓLEO Flávio Ferreira da Fonte Fevereiro/2008 Orientador: Prof. Gilberto Ellwanger Este trabalho tem por objetivo analisar as tecnologias emergentes que estãosendo empregadas no Gerenciamento Digital Integrado de Campos de Petróleo, quevisam maximizar a produção, aumentar o índice de recuperação de hidrocarbonetos eotimizar os custos de exploração e produção. 2
    • Currículo Resumido O autor, Flávio Ferreira da Fonte, trabalha na Oracle desde 2004. É Consultor deVendas Sênior e especialista em soluções de tecnologias Oracle para os clientesPetrobras, PEMEX e PDVSA. Em Junho de 2007 participou do treinamento global daOracle para a Indústria de Óleo e Gás. Atuou também no desenvolvimento de ummodelo de inteligência de negócios voltada para a área de Upstream. Trabalhou na Petrobras, na área de Tecnologia da Informação, no período de2000 a 2004, tendo atuado em sistemas específicos da área de Abastecimento,participado da implantação do Portal de Compras da Petrobras, chamado Petronect eda Certificação ISSO-9001 da TI. Graduado em Tecnólogo em Processamento de Dados, o autor também concluiuos cursos de especialização de Análise de Sistemas e pós-graduação do IAG Master,ambos ministrados pela PUC-RIO. 3
    • Agradecimento Agradeço a minha família e aos colegas de trabalho da Oracle, Andres Prieto, DavidShimbo, Miguel Cruz, Eduardo Lopez, Elizabeth Faria, João Fernandez e SamySzpigiel pelo apoio recebido. 4
    • Índice do Trabalho1. Introdução..............................................................................................................................................62. Análise das principais tecnologias utilizadas nos projetos de “Digital Oilfields”.................................7 2.1.Obtenção de informações em tempo real.........................................................................................7 2.2.Gerenciamento das Informações....................................................................................................12 2.3.Computação de Alto Desempenho.................................................................................................13 2.4. Centros de comando e monitoração remotos................................................................................14 2.5 Sistemas para análise e simulação de reservatórios de hidrocarbonetos.......................................16 2.6. Sistemas para análise e suporte à decisão.....................................................................................183. Conclusões...........................................................................................................................................24Referências ..............................................................................................................................................26 5
    • 1. Introdução A geopolítica mundial, a dependência massiva de combustíveis fósseis, oquestionamento sobre a duração das reservas mundiais de hidrocarbonetos, entreoutros fatores, têm ocasionado uma escalada do preço do barril do petróleo. Com o preço do petróleo acima de US$60 o barril, as companhias passaram ainvestir mais na pesquisa e desenvolvimento de novas tecnologias. Podemos citarcomo exemplo a Chevron, que nos últimos 5 anos gastou mais de US$ 5 bilhões deseu orçamento com tecnologias, voltadas não somente para área de automaçãoindustrial, como também para a área de tecnologia da informação. Apesar desta evolução tecnológica, a indústria do petróleo ainda vive umaescassez de recursos de infra-estrutura, tais como sondas de perfuração eplataformas de produção, o que acarreta uma grande demanda pelos recursosdisponíveis no mercado, que passam a ser alugados ou construídos por valoresmaiores que o usual, aumentando assim os custos associados às operações deExploração e Produção (E&P). Com este cenário estabelecido, onde é necessário encontrar um ponto deequilíbrio entre receitas e custos, as grandes companhias petroleiras passaram cadavez mais a inovar e executar projetos com uso intensivo de tecnologias de automaçãoe informação na área de E&P, visando mitigar riscos, acelerar a produção, aumentaros índices de recuperação das reservas e otimizar os custos. Estes projetos receberam a denominação no idioma inglês de “Digital Oilfields” [1]ou “Gerenciamento Digital de Campos de Petróleo”. Como exemplos temos: a Shell,com o Smart Fields; a BP, com o Fields of Future (que prevê atingir a meta de 1 bilhãode barris incrementais por uso de novas tecnologias) e a Chevron, com o i-Field. No Brasil, a Petrobras está executando um programa de E&P similar, chamadoGeDIg. Este programa estabelece o gerenciamento integrado dos processosprodutivos do E&P, através do uso objetivo da informação, automação, modelagem etecnologias de simulação, para adicionar valor aos ativos de E&P. 6
    • Neste projeto estão sendo avaliadas tecnologias, buscando estabelecer padrões e“benchmarks”, que sejam mais adequados e rentáveis para cada campo de petróleo,seja ele onshore ou offshore[2]. Os principais tópicos analisados pelo GeDIg são: os testes de softwares providospelas companhias de serviço (Halliburton/ Landmark, Schlumberger, etc); mapear erecomendar novos processos e fluxos de trabalho (workflows); implementar centrosde operações remotos; avaliar completações inteligentes; avaliar automação deelevação artificial e bancos de dados em tempo real. Nos projetos de “Digital Oilfields” as tecnologias mais utilizadas estão voltadaspara a obtenção de informações em tempo real, gerenciamento das informações,computação de alto desempenho, sistemas para visualização, análise e simulação dereservatórios, centros de comando e monitoração remotos, sistemas para análise esuporte à decisão, detalhadas no próximo item.2. Análise das principais tecnologias utilizadas nos projetos de “Digital Oilfields”2.1.Obtenção de informações em tempo real Eventos diversos gerados no mundo real, como por exemplo, o de monitorar ofuncionamento de uma turbina, precisam ser capturados e mapeados em umaplataforma tecnológica que permita a monitoração, a análise e a tomada de decisões omais rápido possível. Diversas tecnologias emergentes tais como identificação por rádio freqüência(RFID), sensores, Wi-Max, satélites estão sendo utilizadas para auxiliar na obtençãodestas informações. Para a aquisição de dados de poços de petróleo em tempo real,as companhias estão modernizando suas instalações e infra-estrutura, atualizandoválvulas e instalando sensores e fibras óticas em plataformas e risers. Durante a fase de perfuração dos poços de petróleo os sensores são utilizadospara obterem informações sobre a perfuração em tempo real. Através deles podem serlidos a pressão anular próxima da broca, a densidade de circulação, o torque, avibração, etc. 7
    • Com essas informações os engenheiros podem realizar perfurações com maioreficiência e menor danos às formações rochosas. Os desafios neste caso para uso de sensores são as altas temperaturas, aspressões encontradas, os materiais e fluidos corrosivos que colocam em risco aconfiabilidade e durabilidade dos sensores. Na fase de produção, tipicamente, estes sensores monitoram a produção de óleo,gás e água versus tempo e volume cumulativo; diferença de pressão na superfícieversus na cabeça do poço; eficiência do fluxo de subida artificial; etc. Como exemplo do uso destes sensores na indústria do petróleo, temos acompanhia norueguesa Statoil que mantém, em sua sede, na Noruega, um sistemachamado TurboWatch, fornecido pela empresa Shipcom Wireless [3], que monitoramais de 200 equipamentos em oito plataformas de petróleo no Mar do Norte. Estesistema realiza a coleta de informações de diversas máquinas e alimenta outrossistemas de negócio e de manutenção da empresa. A figura 1 identifica as oitoplataformas da Statoil que utilizam o sistema TurboWatch. FIGURA 1 8
    • Os sensores podem ser instalados na cabeça do poço, na coluna de produção eem outros locais e os dados coletados por estes são transferidos para sistemassupervisórios especializados chamados de SCADA (Supervisory Control and DataAquisition). No sistema SCADA cada sensor é visto como uma “Tag” única, ou seja,um identificador único, sob a qual são alocados e inseridos os dados. Além do sistema SCADA, algumas companhias utilizam outras camadas desoftware para manter um histórico destas medidas obtidas. Normalmente a primeirainterface com o SCADA é feita por um sistema historiador. Um dos sistemashistoriadores utilizado atualmente chama-se OSI/PI, da empresa OSIsoft [4]. Contudo, além desta camada historiadora, as empresas também utilizam umsistema gerenciador de banco de dados, no qual são armazenadas, em tabelasrelacionais, todas as informações referentes aos campos e poços. Atualmente o Banco de Dados Relacional Oracle [5] é o mais utilizado paraarmazenar estas informações críticas e fundamentais para as companhias petroleiras. A figura 2 demonstra o fluxo das informações entre os sistemas SCADA, OSI/PI eo Gerenciador de Banco de Dados. FIGURA 2 9
    • A figura 2 também mostra que é necessário ter uma camada de aplicações quefaça a interface com o usuário. Neste caso, o uso de um portal personalizado naIntranet da companhia é extremamente recomendado para atender a necessidade dereunir todos os sistemas e aplicações que o usuário precisará utilizar em um únicoponto de interação, com uma interface de acesso padronizada. Este tipo de portal de informações pode ser desenvolvido pela própria empresa,visando atender seus requisitos específicos ou pode ser fornecido por companhiasespecializadas e com tecnologias própria (Landmark [6], Schlumberger [7], etc). A figura 3 mostra um centro de controle de processos offshore, fornecido pelaempresa ABB. FIGURA 3 Cada tipo de poço (maduro, óleo leve, óleo pesado, águas profundas, etc) pode teruma automação diferenciada, que vai desde simples monitoração de superfície até aocontrole de subsuperfície com completação inteligente [8]. 10
    • No projeto GeDIg da Petrobras, uma das localizações piloto escolhidas foi a docampo de Carapeba (que é um campo maduro composto por 3 poços comcompletação seca [8]), situado na parte nordeste da Bacia de Campos, que recebeuautomação de subsuperfície e emprego de sensores nos poços. A figura 4 detalha a configuração do campo de Carapeba. FIGURA 4 Em Carapeba, estão sendo monitorados os índices de produtividade, pressão nabase do poço, total fluxo versus tempo, pressão e temperatura versus profundidade,alertas para produção abaixo do ponto ótimo, etc. Os poços que fazem uso destas tecnologias de monitoração, acompanhamento econtrole (MAC) são denominados Poços Inteligentes ou como no idioma inglês“Intelligent Wells”. Nos chamados Poços Inteligentes o emprego da tecnologia possibilita: a reduçãode intervenções e do tempo de reparo, o aumento da detecção pro - ativa decondições anormais, a descoberta de causa raiz de problemas, a redução oueliminação de falhas, a priorização e a otimização de atividades, a otimização do usode recursos como tripulações e equipamentos, a aceleração da produção por acesso amais zonas de forma simultânea e a mitigação de riscos. 11
    • 2.2.Gerenciamento das Informações Dependendo da tecnologia utilizada nos poços, da quantidade de sensores emoperação e dos intervalos de medições empregados, podem ser gerados mais de 10Gb (Gigabytes) de dados por dia, em um simples campo de petróleo offshore, o que éuma grande preocupação para os CIOs (Chief Information Officer) das empresas depetróleo. Neste contexto, o gerenciamento do ciclo de vida da informação passa a tergrande importância para as companhias petroleiras. É necessário entender quaisdados são ativos, históricos ou que devem ser arquivados em meios mais econômicos. Com o emprego correto destas técnicas, é possível economizar espaço nos meiosde armazenamento digital e também economizar grandes somas com uso de meios dearmazenamento mais baratos. Outra grande preocupação diz respeito à disponibilidade destes dados para osusuários, atendendo aos níveis de serviço acordados e aos níveis segurançanecessários. Para garantir a performance no acesso a estes dados, devem ser realizados,periodicamente estudos de capacidade e atualização tecnológica (hardware esoftware) do ambiente no qual estão hospedados. Todo usuário para ter acesso aos dados, deverá passar por um fluxo de segurançadas informações, no qual a sua credencial digital será autenticado (identificação deusuário, senha, biometria, etc), sendo também verificado neste momento qual o nívelpermitido de acesso às informações. As informações confidenciais devem ter uso restrito e, se possível devem sermantidas de forma criptografada. Possíveis acessos a dados sigilosos ou confidenciais via Internet, devem serrealizados utilizando recursos de VPN (Virtual Private Network) ou outros protocolosseguros (exemplo HTTPS). 12
    • Sistemas de auditoria e rastreabilidade do uso das informações, devem sermantidos para que em caso de tentativa de uso ou alterações indevidas, sejamrapidamente disparados alertas para os administradores de segurança dasinformações. Quanto à questão da padronização dos dados, algumas iniciativas estão sendodesenvolvidas por fabricantes e organizações, visando criar modelos de dadoscomuns para a indústria, tais como o WITSML (que é um padrão voltado para dadosde perfuração), o PRODML (que é um padrão para dados de produção), o MIMOSA(que é voltado para monitoração) e ainda um novo padrão chamado PPDM. Também é necessário que as empresas tenham soluções para recuperação dedesastres, ou seja, caso aconteça um desastre no site principal onde estãoarmazenados os dados, um site secundário deverá ser rapidamente acionado parasuprir as necessidades dos usuários, garantindo o menor tempo de interrupçãopossível. Atualmente a Oracle fornece soluções de gerenciamento de dados, segurança dasinformações e recuperação de desastres para diversas companhias petroleiras.2.3.Computação de Alto Desempenho A quantidade de dados gerados nos projetos de “Digital Oilfields”, mais anecessidade de diversos times de geofísicos e engenheiros, acessarem este enormevolume de informações em tempo real, obrigaram as companhias petroleiras a utilizarservidores de alta performance para o processamento de dados, com capacidade eescalabilidade capazes de acompanhar o crescimento das aplicações de E&P. Os sistemas necessários para atender esta demanda, foram denominados desistemas de computação de alto desempenho. O termo computação de alto desempenho, no inglês High PerformanceComputing , refere-se à utilização em paralelo de clusters de computadores demúltiplos processadores ligados em um único sistema interconectado. 13
    • Um elevado nível de conhecimento técnico é necessário para montar e utilizaresses sistemas, porém eles podem ser criados a partir de componentes existentes nomercado. Devido à sua flexibilidade, alta capacidade de processamento, e relativamentebaixo custo, os sistemas HPC cada vez mais dominam o mundo da supercomputação. O uso de computação de alto desempenho tem se mostrado bastante eficientepara as aplicações de E&P, principalmente para as áreas de visualização e simulaçãode reservatórios e aplicações voltadas para geologia e geofísica. As empresas Landmark, SGI [9], Oracle e Sun [10] têm adotado e difundido o usode computação de alto desempenho.2.4. Centros de comando e monitoração remotos A indústria do petróleo passou por grandes transformações nos últimos anos. Hojeestá em franco crescimento mundial, mas ainda faltam recursos humanos paraatender as necessidades dessas empresas. As empresas petroleiras normalmente têm suas áreas produtivas em regiõesinóspitas, como em alto mar, em desertos, ou em locais de difícil acesso onde muitaspessoas qualificadas não gostariam de trabalhar. Também existem situações em que são necessários conhecimentos deespecialistas, que caso precisassem se deslocar até o local do problema, o tempo dedeslocamento inviabilizaria o emprego e a eficiência de determinadas soluções. As companhias petroleiras estão investindo fortemente em centros de comando emonitoração remotos, de forma que os especialistas, engenheiros, geocientistas eoutros times diversos, não precisem se deslocar até a área de produção. As diversas equipes, com conhecimentos diversos, interagem em um centro decomando remoto, ocasionando uma troca de experiências muito maior e a resoluçãode problemas em um tempo menor. 14
    • Como exemplo do uso com sucesso deste tipo de tecnologia temos a empresaStatoil.Na plataforma Kristin, situada a 240 Km da costa da Noruega, a Statoileconomizou no primeiro ano do uso deste tipo de tecnologia USD $36,5 milhões emcustos de operações, minimizando o número de empregados na plataforma, númerode deslocamentos, maximizando a segurança, obtendo soluções mais rápidas eaumentando a qualidade de vida de seus empregados.[11] A figura 5 mostra o Centro de operações dos gerentes da plataforma Kristin, quefica conectado, continuamente, ao centro de comando onshore. FIGURA 5 No Brasil, a Petrobras já faz uso desta tecnologia no seu projeto de “DigitalOilfields”, chamado GeDIg, no qual foram implementados 2 (dois) Centros de Decisão. Nestes centros, equipes multidisciplinares atuam de forma colaborativaacompanhando a produção, detectando problemas, propondo soluções e atuando nosprocessos decisórios que foram previamente desenhados. As equipes destes centrosinteragem com as equipes que estão nas plataformas em tempo real. A figura 6 mostra um dos centros de controle remoto da Petrobras. 15
    • FIGURA 6 As empresas petroleiras passaram a adotar o nome de Operações Integradas paraeste novo conceito, onde diferentes departamentos offshore e onshore trabalham deforma integrada, aumentando a produtividade e eficiência.2.5 Sistemas para análise e simulação de reservatórios de hidrocarbonetos Uma das áreas da indústria de E&P, que mais avançou foi a de modelagem esimulação de reservatórios. Grandes melhorias foram incorporadas nos softwares existentes, de forma que osmodelos estruturais dos reservatórios possam ser construídos garantindo a maioracuracidade possível. O modelo estrutural de um reservatório é muito importante, porque neles sãorealizados cálculos de reserva, predições de produção e planos de desenvolvimentode campos. Até bem pouco tempo atrás, na região do Mar do Norte, devido à baixa precisãodos modelos existentes, as companhias de serviço eram obrigadas a realizar maisfuros que o necessário e revisar constantemente as suas previsões, ocasionandoatrasos e custos extraordinários para colocação em produção de campos de petróleo. 16
    • O modelo estrutural, que é construído inicialmente a partir dos dados sísmicos, érefinado para a construção de um modelo geológico, onde são inseridas as falhas eestruturas existentes, representando o reservatório em uma visão em 3D. Devido à sua extrema importância estes modelos devem ser sempre atualizadoscom os dados do campo, permitindo que sejam feitas simulações do comportamentodo reservatório sob influência de diversos fatores. A maioria dos projetos de “Digital Oilfields” fazem uso intensivo dos softwares devisualização e simulação de reservatórios, obtendo dados dos poços e campos nomenor intervalo de tempo possível, de modo que estes sistemas possam ser vistoscomo sistemas de gerenciamento de reservatórios em tempo real. Os dados disponíveis são carregados continuamente nos simuladores, permitindoalcançar um melhor modelo computacional dos reservatórios e a realização deprevisões mais próximas da realidade. A partir dos modelos existentes podem ser montados diferentes cenários paraavaliar medidas e seus possíveis resultados. Além disto, a partir dos dados históricos, podem ser analisados os padrõesencontrados e realizar predições como, por exemplo, entrada de areia no poço. Afigura 7 exemplifica uma tela de um simulador de reservatórios da empresa Roxar [12]. FIGURA 7 17
    • 2.6. Sistemas para análise e suporte à decisão A indústria de exploração e produção de petróleo vem criando uma série de novosconceitos. Um dos conceitos em uso atualmente é quanto à existência de um “CicloRápido” e de um “Ciclo Lento” de tratamento de informações, dependente dasnecessidades do negócio e das operações. Exemplificando este conceito, podemos classificar as informações de operaçõesde poços de petróleo (vazão, pressão, temperatura, etc), como pertencentes ao “CicloRápido”. Estes tipos de informações precisam ser disponibilizados e analisados o maisrápido possível. Já as informações do “Ciclo Lento” podem ser disponibilizadas em um prazo maior,por exemplo, informações mensais de custos realizados de projetos de E&P. A disponibilização e uso de informações em tempo real sobre o comportamentodos poços de petróleo, intervenções realizadas, detalhamento de perdas em cadapoço, custos de materiais e mão de obra por fornecedores para cada intervenção,passaram a ser imprescindíveis para as operações de E&P e são a base para atomada de decisões. O volume destas informações é cada vez maior e podemos dizer que pertencemao ciclo rápido. A tarefa de analisar estes dados, sem softwares especializados pode tomar umtempo muito grande e valioso dos engenheiros no campo. Para disponibilizar as informações corretas, para as pessoas certas, no temponecessário, as companhias de petróleo estão investindo fortemente em projetos deuso de softwares de Inteligência de Negócios, tanto para as informações do CicloRápido, quanto para as informações do Ciclo Lento. De acordo com a Wikipedia [13], Inteligência de Negócio é um termo degerenciamento de negócios, que se refere às aplicações e tecnologias que sãoutilizadas para obter, prover acesso e analizar dados e informações de acordo com asoperações das companhias. 18
    • A Inteligência de Negócios pode auxiliar as companhias a ter um conhecimentomelhor dos fatores que afetam seus negócios e auxiliar na tomada de decisões, e éatualmente uma das principais necessidades das companhias de E&P. Uma solução de Inteligência de Negócios é composta de um armazém de dados(“Datawarehouse”, “DataMarts”) e ferramentas para analisar e mostrar os seusresultados para os usuários através de relatórios analíticos. Existem várias ferramentas no mercado para construção destes relatórios, quevariam de acordo com a necessidade dos usuários. Estes relatórios podem serdisponibilizados em portais Web, onde também são colocados indicadores importantes(produção de óleo e gás, alarmes de produção abaixo do ponto ótimo, etc). Os dados para a montagem destes relatórios podem ter origens diversas, taiscomo sistemas especializados da Landmark ou Schlumberger, Bancos de Dados dasempresas petroleiras, sistemas ERP (Oracle e-Business Suíte, J D Edwards, etc). As companhias British Petroleum e OXY, já iniciaram projetos de Inteligência deNegócios, para o chamado ciclo rápido de informações. A BP, para as suas operações no Golfo do México, está analisando o uso de umasolução de inteligência de negócio que integre informações oriundas de seus diversossistemas e publique na web relatórios diversos que auxiliem no aumento daprodutividade e redução de custos de uma forma geral. Este tipo de sistema pode ser configurado para que diferentes pessoas possam tervisões diferentes dos dados operacionais e corporativos, de acordo com anecessidade do trabalho ou função que executam. Cada funcionário que utiliza osistema faz parte de um grupo ou perfil que ao conectar-se tem disponibilizado umatela com as operações a quais está autorizado e deve usar no seu dia a dia. Desta forma evita-se que aconteça um excesso de dados e informações para opessoal de campo. A figura 8 mostra um painel web, customizado para o usuário, utilizado paraacompanhar a produção de óleo, gás e água. O usuário interage com o gráfico e podeter uma visão mais detalhada, de acordo com a sua necessidade. 19
    • Neste exemplo a produção está declinando e se o usuário desejar pode ter umavisão mais detalhada (Figura 9), bastando apenas clicar na linha do gráfico. As consultas das figuras 8 e 9 foram construídas utilizando o software OracleBusiness Intelligence Enterprise Edition. Com este software é possível customizardiferentes visões com diferentes tipos de gráficos. FIGURA 8 FIGURA 9 20
    • As ferramentas de Inteligência de Negócios também podem prover uma série degráficos (Figura 10), que conjugados às informações textuais e links, auxiliam noentendimento das informações. FIGURA 10 Outra funcionalidade importante para este tipo de ferramentas é a integração como pacote Microsoft Office. Os relatórios e gráficos construídos na ferramenta deInteligência de Negócios podem ser abertos e utilizados no Excel e no Powerpoint(Figura 11). FIGURA 11 21
    • Com estas novas ferramentas de Inteligência de Negócio, os engenheiros podemanalisar o desempenho dos ativos, identificarem quais poços não estão produzindo deacordo com o planejado, analisar custos e acessar em tempo real os indicadoreschaves para os negócios Estes indicadores chaves incluem receitas e lucro por barril,custos de elevação, etc. De uma maneira visual e de forma muito mais rápida do que através da análise dediversos relatórios numéricos, estes mapas de desempenho podem auxiliar aaumentar a compreensão de uma determinada situação operacional. Estes painéispermitem aos operadores tomarem decisões melhores e mais rápidas, promovendoainda operações mais seguras. Informações originadas em diversas localizações geográficas e departamentos dacompanhia, que anteriormente levavam semanas para serem agrupadas, agora sãorapidamente analisadas, a partir de um único painel de controle. As aplicações de Inteligência de Negócios continuam a evoluir e estão seintegrando aos sistemas GIS (Geographical Information Systems) das companhias,fazendo a ligação entre dados e a sua localização específica em um mapa. Com este tipo de integração, podem ser construídas aplicações para rastreamentode furacões, segurança de pessoal, acompanhamento da produção, etc. (vide Figura12) FIGURA 12 22
    • Quanto às informações pertencentes ao ciclo longo, destacamos àquelasrelacionadas ao orçamento e acompanhamento de gastos, receitas versus despesas,relatórios financeiros destinados à agencias governamentais e SEC, etc. Para estes tipos de informações, existem softwares especializados de Inteligênciade Negócio, que facilitam as tarefas executadas pelos usuários, aumentam aprodutividade e provêm informações gerenciais detalhadas para melhorar a tomada dedecisão. Normalmente estes sistemas são integrados aos já utilizados no ciclo rápido deinformações. Outra necessidade da área de exploração e produção é a realização de análisesdetalhadas sobre os dados existentes, para descobrir padrões e predizer situações. Com este objetivo as empresas estão aplicando a técnica chamada Mineração deDados, ou no idioma inglês “Data Mining”. Esta técnica vem sendo empregada para identificar áreas a serem perfuradas,otimizar resultados de fraturas hidráulicas em poços, selecionar candidatos à fraturahidráulica versus tratamento químico, antecipar anomalias, etc. Existem basicamente 2 tipos de “Data Mining”: o Descritivo e o Preditivo. No Descritivo, realiza-se um processo exploratório dos dados procurandodescobrir padrões que se repetem e relacionamentos existentes nas diferentescaracterísticas dos dados. No Preditivo, busca-se, a partir de um modelo, antecipar possíveis fatos ecaracterísticas [14]. As ferramentas de “Data Mining” fazem uso intensivo de algoritmos estatísticos.Dentre os existentes podemos citar os de Atribuição de Importância, Classificação ePredição, Regressão, Clusters, Regras de Associação, Extração de Características,Text Mining, BLAST, Arvores de Decisão e Modelos SVM. 23
    • 3. Conclusões A indústria do petróleo vem passando por uma fase sem precedentes dedesenvolvimentos tecnológicos com sua rápida aplicação no campo. Os avanços atuais estão permitindo que as companhias petroleiras consigamaumentar os índices de recuperação de reservas e acelerar a produção. As reservas de óleo de uma forma global têm crescido graças às novastecnologias e a melhor definição dos campos existentes. Fontes alternativas e de custos mais elevados, tais como óleo pesado da bacia doOrinoco, “Oil Sands Tar” do Canadá, passaram a ter viabilidade econômica nestaépoca em que o preço do petróleo vem quebrando recordes a cada semana. Companhias como a Petrobras e a Chevron, graças ao uso de tecnologias citadasneste trabalho, já chegaram à fronteira de águas ultra-profundas, abaixo da camadado sal. As grandes companhias petroleiras estão focadas em programas de redução decustos e aumento de produtividade, com isto vêm conseguido atingir seus objetivosoperacionais e financeiros. O lucro líquido da Exxon Mobil foi de USD 40 bi em 2007; aChevron lucrou USD 18 bi e a ConocoPhilips USD 11 bi em 2007.[15] Usar tecnologia por si só, não leva nenhuma empresa aos melhores resultados.Também é necessário o investimento intensivo no capital humano. Somente com uma força de trabalho bem treinada e motivada é que se podecontinuar tendo estes índices excepcionais. Atualmente um dos maiores desafios para a indústria de óleo e gás é o de atrair eo de formar talentos. As companhias petroleiras estão investindo fortemente emprogramas de capacitação, nas parcerias com instituições de ensino e nas joint-ventures com empresas desenvolvedoras de tecnologias. A troca de experiências e colaboração em escala global está ocasionando umaumento do número de comunidades eletrônicas voltadas para a indústria de óleo e 24
    • gás; o uso de blogs e wikis para disseminação de experiências e o uso de ambientesvirtuais, como o “Second Life”, para promoção de empresas e de novas tecnologias. Dentro deste contexto a SPE (Society of Petroleum Engineers), o IBP (InstitutoBrasileiro de Petróleo Gás e Biocombustíveis) e a COPPE/UFRJ (Instituto Luiz AlbertoCoimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia) têm prestado valiosacontribuição. Segundo o Vice Presidente da Chevron, Donald L. Paul, deveremos ter em breveuma nova geração de aplicações de visualização de sísmica e modelagem dereservatórios, grandes avanços na robótica submarina e ainda como fronteira finalpara a indústria, a exploração e produção de petróleo offshore no Ártico [16]. A indústria deverá continuar a atender as necessidades globais crescentes porenergia. As empresas continuarão buscando melhorar a performance dos seus ativos e docapital investido nos novos desenvolvimentos, expandir e diversificar os recursosenergéticos base e o uso de tecnologia será preponderante nos próximos anos. 25
    • ReferênciasJacobs – “Digital Oil Field of the Future Lessons from Other Industries” CambridgeEnergy Research Inc (CERA)Lima e outros - SPE PAPER 112191 – GEDIG Carapeba – A journey from IntegratedIntelligent Field Operation to Asset Value Chain Optmizationwww.shipcomwireless.comwww.osisoft.comwww.oracle.comwww.halliburton/landmarkwww.schlumberger.comJosé Eduardo Thomas – Fundamentos de Engenharia do Petróleowww.sgi.comwww.sun.comDigital Energy Journal (Nov & Dec 2007 issue)Digital Energy Journal (Jun 2006 issue)Wikipedia – www.wikipedia.comShahab D Mohaghegh – SPE PAPER 84441 – Essential Components for a DataMining Tool for the Oil & Gas Industry.O Globo – 04 de Março de 2008Jornal of Petroleum Technology - October 2007 – Special Comemorative Issue 26
    • ReferênciasJacobs – “Digital Oil Field of the Future Lessons from Other Industries” CambridgeEnergy Research Inc (CERA)Lima e outros - SPE PAPER 112191 – GEDIG Carapeba – A journey from IntegratedIntelligent Field Operation to Asset Value Chain Optmizationwww.shipcomwireless.comwww.osisoft.comwww.oracle.comwww.halliburton/landmarkwww.schlumberger.comJosé Eduardo Thomas – Fundamentos de Engenharia do Petróleowww.sgi.comwww.sun.comDigital Energy Journal (Nov & Dec 2007 issue)Digital Energy Journal (Jun 2006 issue)Wikipedia – www.wikipedia.comShahab D Mohaghegh – SPE PAPER 84441 – Essential Components for a DataMining Tool for the Oil & Gas Industry.O Globo – 04 de Março de 2008Jornal of Petroleum Technology - October 2007 – Special Comemorative Issue 26