Tratamento de informações imperfeitas na análise de risco de prospectos em exploração petrolífera

• Main Author: Schoeninger, Cintia
• Other Authors: Universidade Federal de Santa Catarina
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Florianópolis, SC 2012
• Subjects: Informatica; Ciência da computação; Sistemas especialistas (Computação); Lógica nebulosa; Petróleo - Prospecção; Processo decisorio
• Online Access: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/85893

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. === Made available in DSpace on 2012-10-21T00:53:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 203178.pdf: 4340833 bytes, checksum: 7264d7a112c2ce25f75c80f291181d69 (MD5) === A exploração petrolífera é uma atividade econômica onde são investidos bilhões de dólares na expectativa de encontrar-se petróleo, que é uma das fontes de energia mais utilizadas no mundo. A exploração petrolífera é uma tarefa difícil porque envolve tomada de decisão sobre informações imperfeitas, isto é, muitos dos dados disponíveis são incertos, imprecisos, vagos, etc. Apesar do alto investimento feito pelas companhias petrolíferas em ferramentas que auxiliem o processo exploratório, este ainda possui muitas variáveis incertas. Além disso, percebe-se a presença de fatores, como a experiência, a capacidade de argumentação e até mesmo certa dose de intuição da equipe que estuda o local do provável poço, dificultando a representação do conhecimento na exploração petrolífera. Este trabalho surgiu como fruto de um projeto denominado RCSUEX Representação da Certeza de Sucesso Exploratório, desenvolvido pelo Laboratório de Conexionismo e Ciências Cognitivas (L3C) da Universidade Federal de Santa Catarina, UFSC para a Petrobras, a partir da necessidade desta última em estruturar a representação do conhecimento incerto no Processo de Exploração Petrolífera. O objetivo do Projeto RCSUEX é desenvolver um Sistema Especialista que estime os riscos da exploração petrolífera, sobre dados geológicos e dados estatísticos para um novo poço, com o propósito de sistematizar a argumentação e medir a probabilidade de sucesso da descoberta de uma acumulação de petróleo. Este trabalho estuda os métodos de raciocínio da Inteligência Artificial, buscando um método mais adequado ao tratamento da imperfeição das informações do Processo Exploratório. Analisa-se a aplicabilidade de algumas metodologias e justifica-se a adoção da Lógica Nebulosa como metodologia capaz de representar as incertezas presentes neste Processo. Descreve-se, então, a implementação de um sistema especialista nebuloso-probabilístico capaz de representar a probabilidade de sucesso de exploração petrolífera.