Now a day, petroleum companies are looking for a way to calculate the best economic and time consuming alternative to move a group of ships between platforms, refineries and consuming centers. In the following research is introduced a solution to this problem through a system which optimize the main variables involved. Variables such as scheduling and road have been taken into account. The variable scheduling defines the road that each ship must follow. Meanwhile, the optimization of the route is based on traveling time between each points, uploaded and downloaded time, storing capacity at each point, etc. The following system has been tested in two real cases showing a good performance. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Hoje em dia, as empresas petroleiras enfrentam o desafio de conhecer qual é a melhor forma de movimentar uma frota de navios cargueiros sem que isso signifique um aumento de custo, entre outras. Neste trabalho será apresentada uma solução para este, mediante o desenvolvimento de um sistema que permita calcular as rotas para transporte de petróleo bruto de plataformas marítimas a refinarias, bem como transporte dos derivados do petróleo de refinarias a centros consumidores. Para a solução do sistema, foi realizado um scheduling no qual determina-se a rota que cada navio deve realizar para que o petróleo sea entregue, buscando a rota que conduza ao melhor caminho, sendo considerado o tempo de deslocamento, carga e descarga do produto, além do limite de armazenamento de produto em cada plataforma, entre outros parâmetros.

Um sistema de inferência fuzzy (SIF) para avaliação do grau de impacto da contaminação ambiental gerada por vazamentos em Postos Revendedores de Combustíveis (PRC) foi desenvolvido neste trabalho. Para obtenção do Índice de Impacto Ambiental por Vazamento em Postos Revendedores de Combustíveis (IIAVPRC) foram usadas dezessete variáveis linguísticas de entrada: tipo do contaminante, volume vazado, área impactada, estado físico do contaminante, existência de barreiras de contenção, topografia do terreno, emissão de gases, proximidade de rios/córregos, proximidade de poços artesianos, espessura do aquífero, precipitação anual, potencial de inundação, proximidade com áreas residenciais, proximidade com áreas comerciais, proximidade com áreas rurais e de agronegócio, proximidade de escolas e/ou creches e proximidade com áreas de preservação ambiental - agrupadas em índices parciais, de acordo com a fonte do contaminante, a propagação do contaminante e o local da contaminação. O método de inferência fuzzy de Mamdani foi utilizado para mapeamento das variáveis linguísticas de entrada e saída, usando uma base composta por 112 regras, baseada no conhecimento de especialistas e funções de pertinência triangulares. Quanto maior o IIAV-PRC - que varia entre 19,9 e 100 - maior o grau de contaminação da área estudada, indicando uma maior urgência no processo de decisão sobre a intervenção/remediação da área contaminada. O SIF desenvolvido foi utilizado com sucesso em estudo de caso de vazamento de 3.000 litros de óleo diesel, decorrente do rompimento da tubulação do sistema de abastecimento subterrâneo de combustível de um PRC, localizado na região metropolitana do Recife, estado de Pernambuco, Brasil, apresentando IIAV-PRC igual 63,7 - classificado como passivo ambiental grave. Os resultados obtidos sugerem que o IIAV-PRC pode ser utilizado - por órgãos fiscalizadores e/ou consultores e/ou arrendatários e/ou proprietários e/ou distribuidoras - como ferramenta de apoio à avaliação de impactos ambientais gerados por vazamentos em PRC e à tomada de decisões sobre ações de remediação das áreas impactadas. / A fuzzy inference system (FIS) to assess the environmental impact of contamination level generated by leaks in Stations Fuel Dealers (SFD) was developed in this work. An Environmental Impact Index for Leak in Stations Fuel Dealers (EIIL-SFD) were obtained using seventeen input linguistic variables: type of contaminant, leaked volume, impacted area, the contaminant physical condition, existence of containment barriers, topography land, greenhouse gas emissions, proximity to rivers/streams, proximity of wells, thickness of the aquifer, annual precipitation, flood potential, proximity to residential areas, proximity to shopping areas, proximity to rural areas and agribusiness, proximity to schools and/or nurseries and proximity to areas of environmental preservation - grouped in partial indexes, according to the source of the contaminant, the propagation of the contaminant and the site of contamination. The fuzzy inference Mamdani method was used for mapping input and output linguistic variables, using a base composed of 112 rules, based on expert knowledge and triangular membership functions. The higher the EIIL-SFD which range between 19.9 and 100 - greater the degree of contamination of the study area, indicating a greater urgency in decision-making on intervention/remediation of the contaminated area. The SIF developed was used successfully in case study of 3000-liter diesel fuel leak, due to the pipeline disruption of the underground fuel supply system of a SFD, located in the metropolitan region of Recife, state of Pernambuco, Brazil, presenting EIIL-SFD equal 63.7 - classified as serious environmental damage with a fine of application. The results suggest that the IIAV-PRC can be used - by regulatory agencies and/or consultants and / or tenants and / or owners and / or distributors - as a support tool for the assessment of environmental impact generated by leaks in PRC and the taking decisions about remediation actions of impacted areas.

Made available in DSpace on 2017-06-01T18:20:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 flavio_henrique_souza_santos.pdf: 1812228 bytes, checksum: 6932c64bdae7190088289c5556e3498d (MD5) Previous issue date: 2015-04-06 / A fuzzy inference system (FIS) to assess the environmental impact of contamination level generated by leaks in Stations Fuel Dealers (SFD) was developed in this work. An Environmental Impact Index for Leak in Stations Fuel Dealers (EIIL-SFD) were obtained using seventeen input linguistic variables: type of contaminant, leaked volume, impacted area, the contaminant physical condition, existence of containment barriers, topography land, greenhouse gas emissions, proximity to rivers/streams, proximity of wells, thickness of the aquifer, annual precipitation, flood potential, proximity to residential areas, proximity to shopping areas, proximity to rural areas and agribusiness, proximity to schools and/or nurseries and proximity to areas of environmental preservation - grouped in partial indexes, according to the source of the contaminant, the propagation of the contaminant and the site of contamination. The fuzzy inference Mamdani method was used for mapping input and output linguistic variables, using a base composed of 112 rules, based on expert knowledge and triangular membership functions. The higher the EIIL-SFD which range between 19.9 and 100 - greater the degree of contamination of the study area, indicating a greater urgency in decision-making on intervention/remediation of the contaminated area. The SIF developed was used successfully in case study of 3000-liter diesel fuel leak, due to the pipeline disruption of the underground fuel supply system of a SFD, located in the metropolitan region of Recife, state of Pernambuco, Brazil, presenting EIIL-SFD equal 63.7 - classified as serious environmental damage with a fine of application. The results suggest that the IIAV-PRC can be used - by regulatory agencies and/or consultants and / or tenants and / or owners and / or distributors - as a support tool for the assessment of environmental impact generated by leaks in PRC and the taking decisions about remediation actions of impacted areas. / Um sistema de inferência fuzzy (SIF) para avaliação do grau de impacto da contaminação ambiental gerada por vazamentos em Postos Revendedores de Combustíveis (PRC) foi desenvolvido neste trabalho. Para obtenção do Índice de Impacto Ambiental por Vazamento em Postos Revendedores de Combustíveis (IIAVPRC) foram usadas dezessete variáveis linguísticas de entrada: tipo do contaminante, volume vazado, área impactada, estado físico do contaminante, existência de barreiras de contenção, topografia do terreno, emissão de gases, proximidade de rios/córregos, proximidade de poços artesianos, espessura do aquífero, precipitação anual, potencial de inundação, proximidade com áreas residenciais, proximidade com áreas comerciais, proximidade com áreas rurais e de agronegócio, proximidade de escolas e/ou creches e proximidade com áreas de preservação ambiental - agrupadas em índices parciais, de acordo com a fonte do contaminante, a propagação do contaminante e o local da contaminação. O método de inferência fuzzy de Mamdani foi utilizado para mapeamento das variáveis linguísticas de entrada e saída, usando uma base composta por 112 regras, baseada no conhecimento de especialistas e funções de pertinência triangulares. Quanto maior o IIAV-PRC - que varia entre 19,9 e 100 - maior o grau de contaminação da área estudada, indicando uma maior urgência no processo de decisão sobre a intervenção/remediação da área contaminada. O SIF desenvolvido foi utilizado com sucesso em estudo de caso de vazamento de 3.000 litros de óleo diesel, decorrente do rompimento da tubulação do sistema de abastecimento subterrâneo de combustível de um PRC, localizado na região metropolitana do Recife, estado de Pernambuco, Brasil, apresentando IIAV-PRC igual 63,7 - classificado como passivo ambiental grave. Os resultados obtidos sugerem que o IIAV-PRC pode ser utilizado - por órgãos fiscalizadores e/ou consultores e/ou arrendatários e/ou proprietários e/ou distribuidoras - como ferramenta de apoio à avaliação de impactos ambientais gerados por vazamentos em PRC e à tomada de decisões sobre ações de remediação das áreas impactadas.