[pt] A análise de requisitos desempenha um papel fundamental no processo de desenvolvimento de software. Neste sentido, representações de cenários baseados em linguagem natural são muitas vezes utilizados para descrever especificações de requisitos de software (SRS). Cenários descritos usando linguagem natural podem ser ambíguos e, às vezes, imprecisos. Este problema é parcialmente devido ao fato de que os relacionamentos entre os cenários são raramente representados explicitamente. Como os cenários são utilizados como entrada para as actividades subsequentes do processo de desenvolvimento de software (SD), é muito importante facilitar a sua análise; especialmente para detectar defeitos devido a informações erradas ou falta de informação. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em Redes de Petri e técnicas de Processamento de Linguagem Natural como uma forma eficaz para analisar os cenários adquiridos, e que toma descrições textuais de cenários (em conformidade com um metamodelo definido neste trabalho) como entrada e gera um relatório de análise como saída. Para facilitar a análise automática, os cenários são transformados em Redes de Petri (Lugar/Transição) equivalentes. Os cenários e suas Redes de Petri resultantes podem ser analisados automaticamente para avaliar algumas propriedades relacionadas à desambiguidade, completeza, consistência e corretude. Os defeitos identificados podem ser rastreados até os cenários, permitindo a sua revisão. Nós também discutimos como desambiguidade, completeza, consistência e corretude das SRSs baseadas em cenários podem ser decompostas em propriedades relacionadas, e definimos heurísticas para encontrar indicadores de defeitos que prejudicam estas propriedades. Avaliamos nosso trabalho, aplicando a nossa abordagem de análise em quatro estudos de caso. Essa avaliação compara os resultados obtidos pela nossa abordagem automatizada contra os resultados obtidos por um processo de inspeção e com trabalhos relacionados. / [en] Requirements analysis plays a key role in the software development process. Natural language-based scenario representations are often used for writing software requirements specifications (SRS). Scenarios written using natural language may be ambiguous, and, sometimes, inaccurate. This problem is partially due to the fact that relationships among scenarios are rarely represented explicitly. As scenarios are used as input to subsequent activities of the software development process (SD), it is very important to enable their analysis; especially to detect defects due to wrong information or missing information. This work proposes a Petri-Net and Natural Language Processing (NLP) based approach as an effective way to analyze the acquired scenarios, which takes textual description of scenarios (conform to a metamodel defined in this work) as input and generates an analysis report as output. To enable the automated analysis, scenarios are translated into equivalent Place/Transition Petri-Nets. Scenarios and their resulting Petri-Nets can be automatically analyzed to evaluate some properties related to unambiguity, completeness, consistency and correctness. The identified defects can be traced back to the scenarios, allowing their revision. We also discuss how unambiguity, completeness, consistency and correctness of scenario-based SRSs can be decomposed in related properties, and define heuristics for searching defect indicators that hurt these properties. We evaluate our work by applying our analysis approach to four case studies. The evaluation compares the results achieved by our tool-supported approach, with an inspection based approach and with related work.

[pt] O medidor de vazão de fluido multifásico (MM) se desenvolveu impulsionado principalmente pela necessidade da indústria de óleo e gás em medir a vazão da produção dos poços que comumente é composta por petróleo, gás e água. Em outubro de 2015, a Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP) publicou o Regulamento Técnico de Medição de Fluido Multifásico para Apropriação de Petróleo, Gás Natural e Água que apresenta os requisitos através de planos que as empresas operadoras de óleo e gás precisam preparar e submeter para obter a autorização para aplicar o MM na medição para apropriação. Contudo, esse regulamento não especifica a metodologia que deve ser utilizada no denominado plano de verificação de desempenho para avaliar desempenho do MM no campo, cabendo a cada operadora desenvolver a sua metodologia para esse fim e apresentar a ANP. Este trabalho propõe e aplica uma metodologia para verificação de desempenho para MM com resultados de testes realizados em laboratório com fluidos reais e em campo de produção de petróleo e gás. É observado que testes com tempo curto de duração, inferior a 1000 segundos, tendem a gerar incertezas mais elevadas do que testes com longa duração, com mais de 1000 segundos, como os realizados na plataforma. Sendo assim, os resultados de incerteza de medição maiores gerados no laboratório com tempos de integração curtos podem ser considerados mais conservativos que os resultados dos testes realizados na plataforma. / [en] The multiphase flowrate (MM) was driven by the necessity of the oil and gas industry to measure the production flow of the wells that are commonly composed of oil, gas and water. In October 2015, the National Agency for Petroleum, Natural Gas and Biofuels (ANP) published the Technical Regulation for Measurement of Multiphase Fluid for Petroleum, Natural Gas and Water produced, which presents the requirements through plans that oil and gas companies need to prepare and submit for authorization to apply the MM in the measurement for allocation. However, this regulation does not specify the methodology that should be used in the so-called performance verification plan to evaluate the performance of the MM in the field, it being incumbent on each operator to develop its methodology for this purpose and present the ANP. This work proposes and applies a methodology for performance verification for MM with test results performed in the laboratory with real fluids and in oil and gas field. It was observed that short duration tests, below 1000 seconds, tend to generate higher uncertainties than long tests, higher than 1000 seconds, such as those performed on the platform. Thus, the higher measurement uncertainty results generated in the laboratory with short integration times can be considered more conservative than the results of the tests performed in the platform.