[pt] A exploração e produção (EeP) offshore de óleo e gás envolve várias operações complexas e importantes, como perfuração, avaliação, completação e manutenção de poços. A maioria dessas tarefas requer o uso de sondas, um recurso custoso e escasso que as companhias de petróleo precisam planejar e programar corretamente. Na literatura, este problema é chamado de Programação de Sondas. Todavia, existem poucos estudos relacionados aos poços marítimos e às atividades de perfuração e nenhum destes com funções objetivo e restrições realistas, como orçamento. Por isso, muitas empresas de petróleo têm fortes dificuldades no planejamento das sondas, resultando em grandes custos para elas. Com o objetivo de preencher essa lacuna, esta dissertação estuda um problema de programação de sondas em uma empresa petroleira e propõe um método híbrido para determinar a frota de sondas e seu cronograma, que minimize o orçamento da empresa. Dois modelos de programação matemática – um para minimização das sondas e outro para minimizar seu orçamento com variações da unidade de tempo utilizada (dia ou semana) – e várias heurísticas – usando algoritmos de busca local e variable neighborhood descent (VND) com três estruturas de vizinhança e duas estratégias de busca (first e best improvemment) e métodos construtivos- foram desenvolvidos e testados em duas instâncias (uma pequena e uma grande), baseadas em dados reais da empresa do caso de estudo. As três estruturas de vizinhanças são baseadas em movimentos de insert, uma delas não permite alterar as datas de alocação das tarefas na solução inicial, outra permite adiar tarefas e a última as posterga.Os resultados indicaram a dificuldade no desempenho dos modelos matemáticos nas grandes instâncias e uma forte capacidade das heurísticas para encontrar soluções similares com muito menos esforço computacional. Na instância pequena, o modelo exato para minimizar o orçamento encontrou soluções um pouco melhores que a heurística (diferença de entre 0,4 por cento e 5,6 por cento), embora necessitando de mais esforço computacional, principalmente os modelos com unidades de tempo em dias. Porém, na instância maior, as soluções da programação matemática possuíram altos gap (mais de 11 por cento) e altos tempos computacionais (pelo menos 12 horas), tendo o modelo matemático mais completo sido incapaz de encontrar soluções inteiras viáveis ou limites inferiores depois de mais de um dia rodando. Enquanto isso, as heurísticas foram capazes de encontrar soluções similares ou até melhores (desvios de -6 por cento e 14 por cento em relação a melhor solução exata) em um tempo muito menor, tendo 70 das 156 heurísticas desenvolvidas superado os modelos matemáticos. Além disso, os melhores resultados heurísticos foram utilizando algoritmos de variable neighborhood descent (VND) com estruturas de vizinhanças que realizavam movimentos de insert de tarefas em sondas existentes ou novas e permitiam postergar ou adiantar as tarefas das sondas. A abordagem hibrida foi comparada também com uma abordagem puramente heurística, tendo a primeira obtido melhores resultados. Por fim, os resultados demonstram que o método híbrido proposto combinando o modelo matemático que minimiza o número de sondas com as heurísticas de busca local é uma ferramenta de suporte a decisão rápida e prática, com potencial para reduzir milhões de dólares para as empresas petroleiras do mercado offshore, com capacidade para encontrar cronogramas próximos da solução ótima com pouco esforço computacional, mesmo em instâncias grandes onde a maioria dos métodos exatos é muito complexa e lenta. / [en] The offshore exploration and production (EandP) of Oil and Gas involves several complex and important operations and relies, mostly, in the use of rigs, a scarce and costly resource that oil companies need to properly plan and schedule. In the literature, this decision is called the Rig Scheduling Problem (RSP). However, there is not any study related to offshore wells and drilling activities with realistic objective functions. Aiming to fulfill this gap, this dissertation studies a rig scheduling problem of a real offshore company and proposes a matheuristic approach to determine a rigs fleet and schedule that minimizes the budget. Two mathematical models – one for rigs fleet minimization and another one that minimizes the rigs budget – and several heuristics – using local search (LS) and variable neighborhood descent (VND) algorithms with three neighborhood structures and also constructive methods – were developed and tested in two instances based on real data of the studied company. In the small instance, the programming model found slightly better solutions than the heuristic, despite requiring more computational effort. Nevertheless, in the large instance, the mathematical programming solutions present large gaps (over 11 percent) and an elevated computational time (at least 12 hours), while the heuristics can find similar (or even better) solutions in a shorter time (minutes), having 70 of 156 heuristics outperformed the mathematical models. Last, the matheuristic combination of the simplest mathematical model with the heuristics has found the best known solutions (BKS) of the large instance with a moderate computational effort.

[pt] Na indústria do petróleo e gás, uma das atividades de maior importância é a intervenção em poços para serviços de manutenção, a qual é necessária para garantir a produção de petróleo. Estas intervenções são realizadas por sondas workover que são disponibilizadas para atender uma grande quantidade de poços segundo um itinerário. Nesta tese são propostos três modelos de programação linear inteira para abordar eficientemente o problema de intervenção em poços terrestres de petróleo. O primeiro modelo determina o itinerário de um conjunto de sondas homogêneas, visando minimizar a perda total de produção. Este modelo é um aprimoramento do modelo proposto por Costa e Ferreira Filho (2004). O segundo modelo é uma extensão do anterior e considera também o dimensionamento de uma frota de sondas heterogênea, procurando minimizar o custo de perda de produção e o custo de aluguel de sondas. O terceiro modelo é uma abordagem estocástica que estende o segundo modelo e consiste em dimensionar uma frota de sondas considerando o tempo de intervenção incerto. A incerteza do tempo de intervenção é representada mediante a geração de cenários, usando para este fim os métodos de Monte Carlo, Redução de Cenários e Quasi-Monte Carlo. Os testes de estabilidade propostos por Kaut e Wallace (2003) são aplicados para avaliar os métodos de geração de cenários e estabelecer o número de cenários adequados para resolver o problema. Para avaliar o desempenho dos modelos propostos, diversos experimentos computacionais foram realizados em instâncias de pequeno, médio e grande porte. Todas as instâncias são baseadas em casos reais no Brasil. Os resultados mostram que os modelos propostos foram capazes de resolver todas as instâncias utilizadas, inclusive aquelas de grande porte, demonstrando serem eficientes quando comparadas com várias metaheurísticas, pois produzem soluções exatas em um curto tempo computacional. Uma análise do impacto nas soluções quando ocorre uma mudança no preço de petróleo e no horizonte de planejamento também é realizada. A metodologia de resolução empregada no terceiro modelo mostrou que o método Quasi-Monte Carlo proporcionou os melhores cenários para representar a incerteza e também o potencial do modelo para resolver problemas de grande porte. / [en] In the oil and gas industry, one of the most important activities is the intervention in wells for maintenance services, which is necessary to ensure the production of oil. These interventions are performed by workover rigs that are available to serve a large number of wells according to a schedule. In this thesis, we proposed three integer linear programming models to efficiently address the problem of intervention in onshore oil wells. The first model determines the schedule of a set of homogeneous rigs, with the objective of minimizing the total production loss. This model is an improvement of the model proposed by Costa and Ferreira Filho (2004). The second model is an extension of the previous one and also considers the sizing of a heterogeneous rig fleet, with the objective of minimizing the production loss cost and the rig rental cost. The third model is a stochastic approach that extends the second model and consists of sizing a rig fleet considering the uncertainty in the intervention time. The uncertainty in the intervention time is represented by the generation of scenarios, using for this purpose the Monte Carlo, Scenario Reduction, and Quasi-Monte Carlo methods. The stability tests proposed by Kaut and Wallace (2003) are applied to evaluate the scenario generation methods and to establish the number of appropriate scenarios to solve the problem. To evaluate the performance of the proposed models, several computational experiments were performed in small, medium and large instances. All instances are based on real cases in Brazil. The results show that the proposed models were able to solve all of the instances considered, including the large instances, proving to be efficient when compared to various metaheuristics, as they produce exact solutions in small computational time. An analysis of the impact on the solutions when there is a change in the oil price and the planning horizon is also carried out. The resolution methodology employed in the third model showed that the Quasi-Monte Carlo method provided the best scenarios to represent the uncertainty and also the potential of the model to solve large-scale problems.