[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.