Oportunidades
Esta RFI tem como objetivo obter informações sobre a viabilidade da qualificação, até TRL 6 (API17Q), do Sistema Submarino de Armazenamento e Injeção de Produtos Químicos até junho de 2026.
Objetivo 1: Realizar adaptação dos parâmetros e procedimentos da métrica Hybrid Model com base em subsídios e dados referentes aos ambientes marinhos nacionais, priorizando os ecossistemas onde há maior interface com as atividades de petróleo e gás. Poderão também ser propostas outras abordagens além da mencionada, de modo a complementar um conjunto de métricas com aplicação para diferentes situações. Objetivo 2: Realizar três aplicações piloto em unidades pré-selecionadas pela PETROBRAS de diferentes tipologias e bacias. Os insumos técnicos para realização dos testes piloto serão fornecidos pela PETROBRAS, e a existências destes subsídios será critério de escolha das unidades. Não haverá atividades de campo. Objetivo 3: Elaboração de manuais práticos com as premissas, instruções e fontes de dados para plena aplicação da métrica, assim como ferramenta digital web com vistas a sua aplicação. Objetivo 4: Desenvolvimento de um método para avaliação da equivalência entre habitats marinhos com vistas a comparar diferentes áreas para offset, com base nas variáveis utilizadas na métrica Objetivo 5: Apoio técnico-científico para o desenvolvimento de novos módulos para a métrica, incluindo aspectos da biodiversidade até então não representados, como: diversidade faunística, ecologia funcional, serviços ecossistêmicos e indicadores genéticos/moleculares de qualidade ambiental. Tais tópicos poderão ser desenvolvidos com base em inputs fornecidos por parcerias com outras instituições a serem firmadas pela PETROBRAS. Objetivo 6: Aplicação da métrica no contexto da Margem Equatorial. Para tanto, deverão ser previstos recursos para a avaliação da infraestrutura marinha relacionada à exploração e produção em um dos blocos que compõem a Margem Equatorial a ser priorizado futuramente, cujos dados de projeto necessários serão fornecidos oportunamente.
Desenvolver metodologias e entregas de valor associadas ao desafio da criação de um assistente de análises de dados de natureza geofísica. Para atingir esse objetivo serão necessárias pesquisas metodológicas em diversas áreas de inteligência artificial, associados com desenvolvimentos metodológicos em geofísica. Dentre as áreas de estudos podem-se destacar: - Busca semântica em bases de dados geofísico; - Ontologia de dados de natureza geofísica; - Desenvolvimento/integração de processamento de linguagem natural; - Desenvolvimento de um motor de inferências para geração de análises baseadas nas buscas; - Criação de uma camada de metadados com análises expeditas; - Desenvolvimento de análises expeditas para a formulação da camada de metadados; - Criação de IA para assistências avançadas e integração com o estado da arte em assistentes que utilizam Generative Pre-trained Transformer; - Estudo do fluxo de trabalho dos especialistas no processo de tratamento de dados sísmicos; - Estudo e caracterização das principais bases de dados sísmicos; - Caracterização dos principais padrões de anomalias e ruídos em dados sísmicos e técnicas usualmente utilizadas para suas remoções; - Desenvolvimento de solução para rotulagem manual de anomalias em dados sísmicos; - Desenvolvimento de rotulagem automática de anomalias em dados sísmicos utilizando-se de técnicas de aprendizagem de máquinas; - Estudo de emprego de técnicas de Big Data visando melhorar o desempenho computacional das soluções desenvolvidas ao longo do projeto; - Proposição e desenvolvimento de um assistente cognitivo para sugerir técnicas com suas respectivas configurações para tratamento de sinais sísmicos, utilizando-se da rotulagem previamente realizada nos dados.
O desafio é automatizar tarefas repetitivas realizadas pelo sondador e assistente do sondador a partir da virtualização de comandos enviados aos equipamentos (guincho de perfuração, iron roughneck, sistemas de manuseio de tubos, mesa rotativa, top drive, bombas de lama entre outros) das sondas marítimas, para a perfuração e a manobra de tubulares. O objetivo é obter consistência, aumento de desempenho e segurança nas operações.
Oportunidade Petronect: 7004176458
1. Mapear a área proposta por Francini-Filho et al. (2018)* como o “Grande Sistema Recifal da Amazônia (GARS)” exclusivamente dentro dos limites da bacia sedimentar da Foz do Amazonas, identificando eventuais descontinuidades. A investigação deverá ser feita utilizando métodos sonográficos (ecobatímetro multifeixe, sonar de varredura lateral) e sísmica rasa, além de realizar a chamada “verdade de fundo” através de ROV (Remotely Operated Vehicle), considerando, ainda, a redundância de equipamentos; 2. Identificar os processos de gênese de formações carbonáticas da porção do “Grande Sistema Recifal da Amazônia (GARS)” situada na bacia sedimentar da Foz do Amazonas a partir de métodos diretos e indiretos, bem como avaliação do contexto paleoceanográfico em que se formaram, possibilitando gerar um amplo modelo de interpretação da composição e história evolutiva de áreas recifais e ecossistemas mesofóticos entre os estados do Amapá e Pará; 3. Descrever a estrutura de comunidades e aspectos do funcionamento ecológico de ambientes recifais mesofóticos ao longo da porção do “Grande Sistema Recifal da Amazônia (GARS)” situado na bacia sedimentar da Foz do Amazonas, contemplando filmagem e coleta com ROV de algas calcárias, corais, esponjas e demais componentes da megafauna bentônica; 4. Descrever a composição e comportamento da fauna demersal associada ao “Grande Sistema Recifal da Amazônia (GARS)” através de métodos visuais de oportunidade durante os transectos dedicados à caracterização da megafauna bentônica (ROV e/ou outros dispositivos de aquisição de imagens), visando estimar os serviços ecossistêmicos prestados pelos ambientes recifais aos recursos pesqueiros da bacia da Foz do Amazonas; *: Francini-Filho et al. Perspectives on the Great Amazon Reef: Extension, Biodiversity, and Threats. Front. Mar. Sci., 23 April 2018. Sec. Coral Reef Research. Volume 5 - 2018 | https://doi.org/10.3389/fmars.2018.00142
Desenvolvimento de abordagens de impressão 3D, síntese e reprodução de meios porosos considerando compatibilidade com composição de rochas a serem estudadas (arenitos e carbonatos). De forma adicional, deverá ser desenvolvido e implementado, sistema que permita a realização de testes de injeção de água produzida sintética, que seja correlata a composição real (presença de óleo e sólidos), como forma de avaliação do impacto em laboratório deste tipo de interação. O sistema também deverá permitir testes de interação reativos de CO2 ou água carbonatada com a rocha sintética (no caso de carbonatos, considerando inclusive a possibilidade de ensaios com pressão), como forma de avaliação de efeitos de reatividade com o meio, considerando a água a ser injetada.
Nesse trabalho são esperados estudos na área de otimização ligados ao problema de FWI que incluam principalmente: - Desenvolvimento de métricas em FWI; - Desenvolvimento de novos métodos de inversão, baseados em modelagem completa do fenômeno ondulatório; - Desenvolvimento de métodos de busca em linha mais adequados aos problemas de FWI; - Desenvolvimento de métodos de aproximação de Hessiana, ou de sua inversa, com aplicação em FWI; - Avaliação de métodos de inversão FWI em outros domínios, como, por exemplo, domínio da frequência, bases do tipo Wavelet e bases do tipo Bézier; - Avaliação de soluções iniciais e indicação de possíveis problemas de viabilidade na inversão; - Avaliação de técnicas de inversão FWI multiescala; - Avaliação de técnicas com redução de abertura, variação de offset, durante a inversão; - Avaliação e desenvolvimento de metodologias baseadas em fonte-contraste.
A Petrobras tem necessidade de inspecionar a armadura mais externa de tração de seus dutos flexíveis (sem isolamento térmico) buscando a detecção e dimensionamento de trincas geradas em um processo de corrosão sob tensão (CST em português ou SCC, do inglês Stress Corrosion Cracking).
Oportunidade Petronect: 7004206723