[pt] A produção de petróleo possui alta relevância em âmbito brasileiro e
mundial. Por outro lado, a incerteza do setor presume alta variabilidade nas
previsões de produção de óleo, e exerce um impacto significativo nas decisões. O
estudo contempla analisar o cenário da bacia geográfica de Campos, em estudo de
caso aplicado em empresa nacional de óleo e gás, com objetivo de aprimorar a
previsão de produção de óleo. Para isso, são empregados métodos de simulação,
clusterização e previsão, sendo integrados com julgamento humano. Busca-se
inferir as incertezas inerentes às atividades, analisar os principais riscos envolvidos
e subsidiar a definição das metas de produção. Com esse intuito, foi desenvolvida
uma modelagem orientada a dados, por meio da criação de um simulador com
linguagem de programação em R. Os dados compreendem os anos de 2017 a 2021,
e a projeção é realizada para o ano de 2022. O modelo incorpora julgamento
humano durante o processo, permitindo que os especialistas realizem
modificações no resultado das previsões, agregando sua experiência e informações
exclusivas. A análise de série temporal avalia oito métodos de previsão, seu
resultado mostra que a entidade do potencial produtivo apresenta menor erro do
que na eficiência, e o método TBATs obteve o menor erro na predição. A análise
do planejamento das paradas e entrada dos novos poços é realizada por meio de
análise gráfica, observando os principais riscos relacionados. Por fim, o simulador
apresenta proposta para auxiliar na definição das metas de produção, ele verifica
a probabilidade para alcançar a meta com base nos resultados das simulações. / [en] Oil production has Brazilian and World importance. However, the
randomness of the sector results a high variability in oil production forecasts. This
variability has a significant impact on decisions. The study analyzes the
challenging scenario at geographic Campos basin, in a case applied in a national
energy company. The objective is to improve the risk analysis associated with the
achievement of oil production targets. Simulation, clustering, and time series
forecasting methods are employed, integrating into human judgment. It tries to
infer the uncertainties inherent of the activities to increase the accuracy of oil
production forecasts, analyze the main risks involved, and subsidize the definition
of production targets. A data-driven model is developed, creating a simulator with
R language. The data used the years 2017 to 2021, and the projection is made for
the year 2022. Human judgment is incorporated into the model during the process,
specifying the input parameters to enable experts to make modifications based on
the predictions, adding their unique experience and information. The time series
analysis eight prediction methods, the results show that the oil potential presents
less error than in the production efficiency, and TBATS was the prediction method
that obtained the lowest prediction error. The main risks related to the maintenance
planning and the entry of new wells are identified through graphical analysis.
Finally, the simulator presents a possible solution to help define production goals,
it verifies the probability of reaching the goal based on the simulation results.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:64630 |
| Date | 06 November 2023 |
| Creators | VITOR HUGO PINHEIRO MARQUES |
| Contributors | FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA, FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA, FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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