Técnicas de otimização no segmento upstream: planejamento da infra-estrutura em campos de exploração de petróleo offshore.

• Ano de defesa: 2004
• Autor(a) principal: Carvalho, Maria Cristina Alves
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Continental shelf; Estruturas offshore; Offshore structures; Oil (Exploration); Petróleo (Exploração); Plataforma continental
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-02022026-105300/

O petróleo é atualmente o recurso natural não-renovável que proporciona a maior parte da energia total consumida no mundo. A atuação do Brasil no cenário mundial é de fundamental importância, pois o país detém a tecnologia de exploração de águas profundas e destaca-se também no número de perfurações. Desta forma, o presente trabalho tem o objetivo de desenvolver modelos e técnicas de otimização que resolvam problemas de dimensão real aplicados ao segmento upstream, que se refere a todas as atividades de exploração e produção de hidrocarbonetos, particularmente o desenvolvimento de uma metodologia sistemática para o planejamento de infra-estrutura de exploração de petróleo em alto-mar. O critério de desempenho adotado é de maximização do valor presente líquido que é composto de receitas de óleo e gás e de custos de instalação de plataformas, perfuração e conexão de plataformas a poços. Este objetivo é particularmente importante nas indústrias de petróleo, devido às grandes quantias de dinheiro e os longos horizontes de tempo envolvidos. Este trabalho parte do modelo de programação mista-inteira linear (MILP) proposto por Tsarbopoulou (Dissertação de Mestrado, University College London, 2000) e apresenta sua reformulação. O modelo contém decisões discretas e contínuas ao longo de mútliplos períodos de tempo, tais como a determinação do número de plataformas a serem instaladas e as conexões entre poços e plataformas que devem ser estabelecidas dentro deum campo de petróleo conhecido. No entanto, com o objetivo de resolver problemas de maior dimensão em relação àqueles apresentados na literatura, empregou-se uma estratégia de agregação/desagregação. Esta estratégia se baseia em um algoritmo que apresenta dois sub-problemas. O primeiro determina a atribuição dos poços a plataformas e o segundo resolve o problema de temporização, considerando fixas as atribuições encontradas no sub-problema anterior. ) Com o objetivo de reduzir o tempo computacional ainda mais, desenvolveu-se uma heurística que limita a distância máxima de atribuição entre poços e plataformas. A introdução de restrições não lineares ao modelo foi realizada para representar o comportamento da pressão dos reservatórios em função do óleo deles retirado. Fez-se uso da função de aproximação linear por partes com o objetivo de evitar não-convexidades comuns em problemas não-lineares. No entanto, em função do compromisso entre precisão na representação do modelo e esforço computacional, manteve-se a representação linear do decréscimo da pressão nos modelos subseqüentes. A consideração de que a dependência da pressão não esteja unicamente relacionada ao tempo mas também por reservatório conduziu a uma reformulação do modelo mantendo a consistência entre a queda de pressão do campo e por reservatório. Além disso, foi realizada análise de sensibilidade para verificação da viabilidade do modelo segundo às atuais restrições tecnológicas para remoçãode petróleo e gás. A adição de restrições de investimento por período de tempo no planejamento de infra-estrutura de exploração do petróleo torna a solução do modelo bastante complexa e por esta razão uma técnica denominada de Horizonte Rolante foi aplicada ao modelo MILP. Esta técnica considera que o sub-problema de temporização seja resolvido a cada período separadamente fixando-se os valores das variáveis de alocação obtidos para o período seguinte. O efeito cascata da estratégia torna o problema combinatoriamente menos complexo e assim, é possível obter resultados para problemas de dimensão real com tempo computacional razoável, os quais que não se conseguiam resolver anteriormente. Foram adicionados ainda ao modelo restrições inteiras que impedem a repetição de conjuntos de plataformas e cortes em função da disponibilidade orçamentária por período que eliminam soluções desnecessárias.