Simulação do sistema logístico de inspeção de integridade...

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Simulação do sistema logístico de inspeção de integridade dos risers e equipamentos submarinos

Lucas de Oliveira Castro Ferreira Rodrigues

2018



Projeto de Graduação apresentado ao

Curso de Engenharia Naval e Oceânica da

Escola Politécnica, Universidade Federal

do Rio de Janeiro, como parte dos

requisitos necessários à obtenção do título

de Engenheiro Naval e Oceânica.

Orientador: Jean-David Job Emmanuel

Marie Caprace

Rio de Janeiro

Março de 2018



PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE

ENGENHARIA NAVAL E OCEÂNICA DA ESCOLA POLITÉCNICA DA

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS

NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE ENGENHEIRA NAVAL E

OCEÂNICA.

Examinada por:

________________________________________________

Prof. Jean David Job Emmanuel Marie Caprace, Ph.D.

________________________________________________

Prof. Floriano Carlos Martins Pires Junior, D.Sc.

________________________________________________

Prof. Marcelo Igor Lourenço de Souza, D.Sc

________________________________________________

Prof. Luiz Felipe Assis, D.Sc.

RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL

Março de 2018

i

Rodrigues, Lucas de Oliveira Castro Ferreira

Simulação do sistema logístico de inspeção de integridade

dos risers e equipamentos submarinos / Lucas de Oliveira

Castro Ferreira Rodrigues - Rio de Janeiro: UFRJ / Escola

Politécnica, 2018.

Orientador: Jean David Job Emmanuel Marie Caprace

XI, p. 102 :Il.; 29,7 cm

Projeto de Graduação - UFRJ / POLI / Engenharia Naval e

Oceânica, 2018.

Referências Bibliográficas: p. 87 - 92.

1. Inspeção. 2. Risers e equipamentos submarinos. 3.

Simulação de Eventos Discretos. 4. Variáveis

estocásticas. 5. Altura de onda. I. CAPRACE, Jean

David Job Emmanuel Marie II Universidade Federal do

Rio de Janeiro, UFRJ, Escola Politécnica, Curso de

Engenharia Naval e Oceânica. III. Sistema logístico de

inspeção de integridade dos risers e equipamentos

submarinos.

ii

AGRADECIMENTOS

Agradeço eternamente ao meu irmão Gabriel Rodrigues (in memoriam) que

sempre me deu forças para viver e buscar meus sonhos.

Agradeço aos meus pais e a toda minha família, que me deu oportunidade de

estudar na UFRJ e ter uma vida feliz e amigável. Aos meus amigos mais próximos de

toda a minha vida, por acreditarem em mim.

Agradeço ao Gabriel Monteiro por ser uma peça fundamental para eu me

formar engenheiro naval e ao professor Jean Caprace por ser um ótimo orientador.

Agradeço a todos meus amigos da UFRJ pela força e motivação para continuar

em frente.

iii

Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica / UFRJ como

parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro Naval e

Oceânica.



Março / 2018

Orientador: Jean-David Job Emmanuel Marie Caprace

Curso: Engenharia Naval e Oceânica

O crescimento da produção e exploração de petróleo em alto mar tem elevado a utilização de risers flexíveis e rígidos. A costa brasileira é repleta de unidades flutuantes projetadas para realizar tais tarefas e, os risers, são a conexão entre elas e o poço e entre os terminais. Portanto, é de grande importância o monitoramento da integridade estrutural dos risers e dos equipamentos envolvidos no escoamento do petróleo, pois para todo o processo envolve-se um custo e uma complexidade de operação, tornando-se necessário o uso de simulações computacionais, aperfeiçoando do planejamento, para sua otimização. Este trabalho analisa resultados significativos a respeito da frequência de inspeção, a quantidade de RSV’s em operação e o custo, através de um processo iterativo de simulação computacional, considerando o estado de mar e suas limitações para diversos cenários possíveis. O estudo é realizado a partir de dados probabilísticos a respeito da frequência de operação de inspeção dos risers/equipamentos utilizando regras específicas, onde, com isso, é possível gerar um banco de dados visando a velocidade de inspeção e seu tempo de ciclo, contando com a subida e descida do ROV, os critérios de operação navio/ROV e as limitações de estado de mar. As incertezas do modelo quanto a atrasos na operação de inspeção são implementadas através de variáveis estocásticas. Com as condições de onda considerados como mau tempo e a limitação de operação citadas acima, têm-se as distribuições capazes de determinar quando a operação deverá ser suspendida e a janela de tempo até que a inspeção seja retomada. Com os dados, modelos de simulação de diversos cenários poderão ser testadas, cuja a variante trata-se da quantidade de risers/equipamentos e seus tipos em operação em conjunto com a quantidade de plataformas e terminais. Conclui-se com a adição dos custos a este modelo previamente desenvolvido, considerando todos os cenários propostos e um determinado número de iterações, fornecendo resultados como os custos de inspeção, a quantidade de ROV’s necessária e o tempo das operações. Palavras-Chave: inspeção; risers e equipamentos submarinos; simulações de evento

discreto; variáveis estocásticas; altura de onda;

iv

Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of

the requirements for the degree of Engineer.

Logistic System simulation of integrity inspection of the rises and submarine equipment


March / 2018

Advisor: Jean-David Job Emmanuel Marie Caprace

Course: Naval Architecture and Marine Engineering

The growth of offshore oil production and exploration has increased the use of flexible

and rigid risers. The Brazilian cost is full of floating units designed to demand these

works, and the rises, are connexions between them and the well between the

terminals. For this reason is so important the monitoring of structural integrity of the

rises and of the equipment involved in the outflow of oil, because for all the process

involves a cost and a complexity of operation, becoming necessary the use of

computational simulations, improving the planning, for your optimization. This work

analyse significant results regarding the frequency of the inspection, the quantity of

RSV’s in operation and the cost, through of an iterative process of computational

simulations, considering the sea station and your limitations for many kind of possible

scenery. The study is based on probabilistic data regarding the operating frequency of

inspection of the rises/equipment using specific rules, where, therewith, is possible

create a data base aiming the speed of the inspection and its cycle time, counting on

the rise and fall of the ROV, the criteria of ship / ROV operation and the limitations of

sea state. The uncertain of the model regarding the delay in the operations of the

inspections are implemented through the stochastic variables. With the conditions of

the considerable wave, like bad weather and the limitation of the operations said

above, have distribution capable to determine when the operation should be

suspended and the window time until that the inspection will be restarted. With the

data, simulations models of the several scenery could be tested, which variant it is the

quantity of risers/equipment and its types in operation together with the quantity of

platforms and terminals. It concludes with the addition of costs to this previously

developed model, considering all scenery proposed and a determined number of

iterations, providing results such as inspection costs, the quantity of ROV’s necessary

and the time of the operations.

Keywords: Inspection, rises and submarine equipment, simulation of discreet event,

stochastic variables, wave height

v

Índice Geral

1. Introdução .............................................................................................................. 1

1.1. Contexto Histórico .......................................................................................... 1

1.2. Objetivo .......................................................................................................... 4

1.3. Estrutura do Projeto ........................................................................................ 5

1.4. Revisão Bibliográfica ...................................................................................... 6

1.4.1. Problemas Modelados por Simulação de Eventos Discreto ..................... 6

1.4.2. Problemas com Inspeção e Manutenção ............................................... 14

2. Metodologia ......................................................................................................... 15

2.1. Estrutura ....................................................................................................... 16

2.2. Inspeção ....................................................................................................... 19

2.3. RSV .............................................................................................................. 24

2.4. ROV ............................................................................................................. 26

2.4.1. Classificação de ROV ............................................................................ 27

2.5. Modelo .......................................................................................................... 28

2.6. Dados de entrada ......................................................................................... 30

2.6.1. Cenário 1 ............................................................................................... 32

2.6.2. Cenário 2 ............................................................................................... 40

2.6.3. Cenário 3 ............................................................................................... 49

2.6.4. Resumo ................................................................................................. 54

2.7. Características e Simplificações ................................................................... 55

2.8. Meteorologia ................................................................................................. 57

2.9. Time Charter e Diesel ................................................................................... 65

3. Resultados ........................................................................................................... 68

3.1. Resultados Cenário 1 ................................................................................... 73



3.4. Comparando os Cenários ............................................................................. 81

vi

4. Conclusão ............................................................................................................ 85

5. Bibliografia ........................................................................................................... 87

6. Anexo .................................................................................................................. 93

6.1. Campo de Júpiter ......................................................................................... 93

6.2. FPSO............................................................................................................ 94

6.3. Separadores (SSAO) .................................................................................... 99

6.4. Equipamentos Submarinos ......................................................................... 102

vii

Índice de Figuras

Figura 1 - Produção de Petróleo no Brasil Fonte: www.anp.org.br ................................ 1

Figura 2: Região do pré-sal (Fonte: https://diariodopresal.wordpress.com) ................... 2

Figura 3 - Fases do fluxo de caixa básico de um projeto de petróleo. Onde: E -

exploração; A - avaliação; D – desenvolvimento; P – produção. O eixo vertical acima

da origem representa a entrada de receita, enquanto que abaixo da origem estão os

custos de investimentos [6]. .......................................................................................... 4

Figura 4 - Desenvolvimento de um modelo de simulação (Chwif e Medina 2007) ......... 9

Figura 5 - Processo de estruturação e resolução da metodologia MCDA (Belton e

Stewart, 2001) ............................................................................................................ 10

Figura 6 – Simulação de eventos discretos ................................................................. 18

Figura 7 - Plataforma Flutuante de Produção com SCR Steel - Catenary Riser (Fonte:

PETROBRAS N-1487) ................................................................................................ 24

Figura 8 - Multi-Purpose Offshore Construction & ROV Support Vessels (RSV’s)

(Fonte: https://www.offshoreenergytoday.com) ........................................................... 25

Figura 9 - PSV 4000 (Fonte: http://www.seaboats.net) ............................................... 25

Figura 10 - Tipos de ROV (Fonte: Google) ................................................................. 26

Figura 11 - ROV de trabalho (Fonte: Google imagens) ............................................... 28

Figura 12 - Fluxograma da simulação de inspeção ..................................................... 31

Figura 13 - Layout Cenário 1 ...................................................................................... 33

Figura 14 - Layout do Cenário 1 de acordo com o Webplot Digitizer ........................... 34

Figura 15 - Cenário com 4 FPSO's ............................................................................. 35

Figura 16 - Ilustração do sistema de injeção de gás e água referente ao FPSO A ...... 37

Figura 17 - Mapa das posições dos FPSO, manifolds e injeção de gás ...................... 39

Figura 18 - Layout dos elementos no campo com posição do FPSO e manifolds ....... 41

Figura 19 - Arranjo do campo no cenário híbrido ........................................................ 41

Figura 20 - Arranjo com 2 FPSO, 6 separadores submarinos e 12 clusters manifolds na

produção ..................................................................................................................... 42

Figura 21 – Injetores de gás indicados pelas estrelas em branco ............................... 43

Figura 22 - Layout do Cenário 2 de acordo com o Webplot Digitizer ........................... 44

Figura 23 - Layout do sistema submarino referente ao separador S1 ......................... 46

Figura 24 - Layout do sistema submarino referente ao FPSO ..................................... 47

Figura 25 – Layout do cenário 3 subsea to shore ....................................................... 50

Figura 26 - Layout do cenário 3 de acordo com o Webplot Digitizer ........................... 51

Figura 27 - Tabela para calcular o comprimento base ................................................ 52

Figura 28 - As posições relativas e as distâncias parciais do pipeline 1 ...................... 52

viii

Figura 29 - As posições relativas e as distâncias parciais do pipeline 2 ...................... 53

Figura 30 - Distância total dos pipelines 1 e 2 em metros ........................................... 53

Figura 31 - Tabela de frequência de inspeção ............................................................ 54

Figura 32 - Em cinza, campo de Júpiter em relação à Santos e ao Rio de Janeiro

(Fonte: http://www.engimark.com.br) .......................................................................... 58

Figura 33 - Distribuição discreta para ondas de 3 metros ........................................... 61

Figura 34 - Distribuições do software QUEST (Fonte: QUEST) .................................. 62

Figura 35 - Condição de bom tempo, terceiro trimestre, distribuição Gama para altura

de onda de 3 metros ................................................................................................... 63

Figura 36 - Critério de seleção AD .............................................................................. 64

Figura 37 - Contratos de afretamento (Fonte: COPPE, UFRJ) .................................... 65

Figura 38 - Banco de Imagem TN Petróleo ................................................................. 94

Figura 39 - Você sabe o que é um FPSO? (Fonte: http://www.petrobras.com.br [51]) 95

Figura 40 - Esso Saba FPSO Brasil (Fonte: http://www.aukevisser.nl/esso/id508.htm)

................................................................................................................................... 96

Figura 41 - Standardized FPSO topsides facility configuration. The more hazardous

facilities are farthest from the accommodations and shaded red. Other facilities

decrease in level of operational risk from bow to stern. (Fonte: http://www.offshore-

mag.com) .................................................................................................................... 97

Figura 42 - Turret interno FPSO (Fonte:https://www.2b1stconsulting.com/turret/) ....... 98

Figura 43 - Turret externo FPSO (Fonte: https://www.themanufacturer.com/) ............. 99

Figura 44 - Visão artística do sistema de separação instalado no campo de Marlim . 100

Figura 45 - SSAO's diferentes módulos .................................................................... 101

Figura 46 - Arranjo esquemático de sistemas de produção (completação seca e

molhada) [52] ............................................................................................................ 102

Figura 47 - Seção transversal de um umbilical (Fonte:

http://www.subseapedia.org/w/index.php?title=Umbilicals) ....................................... 103

Figura 48 - Manifold (Fonte: http://www.petrobras.com.br)........................................ 104

Figura 49 - Árvore de Natal (Fonte: http://www.petrobras.com.br/) ........................... 105

Figura 50 - Riser com configuração em catenária [52] .............................................. 106

Figura 51 - Riser flexível [52] .................................................................................... 107

ix

Índice de Gráficos

Gráfico 1 - ABEAM, dezembro de 2013 (Fonte: http://www.abeam.org.br) ................... 3

Gráfico 2 - Coeficiente de correção do tempo de navegação ...................................... 29

Gráfico 3 - Comportamento do Time-Charter, MRM.................................................... 67

Gráfico 4 - Preço do Diesel ......................................................................................... 68

Gráfico 5 - Custo total por simulação .......................................................................... 72

Gráfico 6 - Influência meteorológica de altura de onda de 3.5 metros ......................... 73



Gráfico 9 - Custos anuais do Processo de inspeção para altura de onda de 3.5 m ..... 75

Gráfico 10 - Custos anuais do Processo de inspeção para altura de onda de 4.0 m ... 75


Gráfico 12- Influência meteorológica de altura de onda de 3.5 metros ........................ 77

Gráfico 13 - Influência meteorológica de altura de onda de 4.0 metros ....................... 77







Gráfico 20 - Estatística descritiva da média de atraso de inspeção entre os cenários 81

Gráfico 21- Estatística descritiva do atraso mínimo de inspeção entre os cenários .... 82

Gráfico 22 - Estatística descritiva do atraso máximo de inspeção entre os cenários ... 82

Gráfico 23 - Estatística descritiva da soma total dos tempos de inspeção entre os

cenários ...................................................................................................................... 83

Gráfico 24 - Estatística descritiva do desvio padrão dos tempos de inspeção entre os

cenários ...................................................................................................................... 83

Gráfico 25 - Estatística descritiva da média dos tempos de inspeção entre os cenários

................................................................................................................................... 83

Gráfico 26 – Comparação de tempo de fundeio com o tempo de viagem e inspeção . 84

Gráfico 27 - Comparação de tempo de fundeio com o tempo de viagem .................... 84

Gráfico 28 - Comparação de tempo de fundeio com o tempo de viagem .................... 85

x

Índice de Tabelas

Tabela 1 - tabela de frequência em anos de inspeção externa ................................... 20

Tabela 2 - Avaliação da Classe de Probabilidade de Ocorrência (POR). (Nota: O nível

de confiança é função do modelo de degradação, histórico de inspeção e experiência

anterior.) ..................................................................................................................... 21

Tabela 3 - Avaliação da Classe de Consequência de Ocorrência (COR). (Nota: A

classe de consequência de ocorrência (COR) é avaliada após consideração das

medidas ...................................................................................................................... 22

Tabela 4 - Matriz de Risco (MR). (Nota: Abordagem linear do risco para o nível

estratégico de monitoramento/inspeção) .................................................................... 22

Tabela 5 - Nível de Monitoramento/Inspeção .............................................................. 22

Tabela 6 - Definição do Nível de Monitoramento/Inspeção ......................................... 23

Tabela 7 - Propriedades adotadas para o RSV ........................................................... 28

Tabela 8 - Relação de comprimentos das linhas de produção entre ANM, manifolds e

risers ........................................................................................................................... 35

Tabela 9 -Diâmetro e tipos de linhas de produção ...................................................... 36


risers de injeção de água ............................................................................................ 36

Tabela 11 - Diâmetro e tipos de linhas de injeção de água ......................................... 37

Tabela 12 - Relação de comprimentos das linhas de produção entre ANM e risers de

injeção de gás............................................................................................................. 39

Tabela 13 - Diâmetro e tipos de linhas de injeção de gás ........................................... 40


risers ........................................................................................................................... 44

Tabela 15 - Distâncias das linhas de produção ........................................................... 45

Tabela 16 - Diâmetro e os tipos de linhas de produção .............................................. 45

Tabela 17 - Relação de comprimentos das linhas de produção antre ANM, manifolds e

risers de injeção de água ............................................................................................ 46

Tabela 18 - Diâmetro e tipos de linhas de injeção de água na produção após o

separador ................................................................................................................... 47

Tabela 19 - Relação de comprimentos das linhas de injeção de água direta do FPSO

................................................................................................................................... 48

Tabela 20 - Diâmetro e tipos de linhas de injeção de água direta do FPSO ................ 48

Tabela 21 - Relação de comprimentos das linhas de injeção de gás direta do FPSO . 48

Tabela 22 - Diâmetro e tipos de linhas de injeção de gás direta do FPSO .................. 49

xi

Tabela 23 Resumo esquemático dos equipamentos submarinos ............................... 55

Tabela 24 - Tabela indicativa da quantidade de simulações ....................................... 56

Tabela 25 - Tipos de pesquisa de inspeção (Fonte: https://www.subsea7.com) ......... 59

Tabela 26 - Escala Beaufort (Fonte: https://en.wikipedia.org/wiki/Beaufort_scale) ...... 60

Tabela 27 - Mau tempo de 3 metros por Bernouilli ...................................................... 61

Tabela 28 - Mau tempo de 4 metros por Bernouilli ...................................................... 61

Tabela 29 - Mau tempo de 4.5 metros por Bernouilli ................................................... 61

Tabela 30 - Distribuição Gamma de tempo bom e ruim para altura de 2 metros ......... 64



Tabela 33 - Distribuição Gamma de tempo bom e ruim para altura de 4.5 metros ...... 65

Tabela 34 - Validação da simulção do modelo entre a distância do modelo e a

distância calculada ..................................................................................................... 69

Tabela 35 - Validação da simulção do modelo entre o tempo de inspeção do modelo e

a triângular proposta ................................................................................................... 69

Tabela 36 - Validação da simulção do modelo entre o tempo de Imersão/Emersão do

modelo e a triângular proposta ................................................................................... 69

Tabela 37 - Cálculo de custo total de cada simulação ................................................ 70

1

1. Introdução

1.1. Contexto Histórico

A exploração e produção de petróleo, apesar das grandes mudanças ocorridas

no setor energético, é ainda um dos setores de grande influência na economia de cada

país, havendo uma grande competitividade entre os grandes países tais quais os EUA

e a Arábia Saudita. No Brasil, a exploração offshore começou em 1966 e em 1968 foi

descoberto o primeiro campo, chamado de Guaricema, através da plataforma P-1.

Figura 1 - Produção de Petróleo no Brasil Fonte: www.anp.org.br

Entretanto, só começou a produção comercial do petróleo no ano de 1977, um

ano após a confirmação na Bacia de Campos. Após tal feito, a exploração offshore no

Brasil ganhou bastante força e assim foi possível descobrir outros campos gigantes

como a Albacora (1984), Marlim (1985) e Roncador (1996), assim como a bacia de

Santos (2005). Nessa bacia, contém o campo petrolífero de Lula, atualmente o campo

do pré-sal de maior importância [1]. Desde então, a exploração avançou para águas

rasas e profundas, que hoje representam a maior parte do volume produzido.

O petróleo pré-sal está localizado abaixo de uma camada de sal nas

profundezas do leito marinho, ou seja, variam entre 1000 a 2000 metros de lâmina

d’água e entre 4000 a 6000 metros de profundidade no subsolo, incluindo uma

camada que varia de 200m a 2.000m de sal [2].

2

Figura 2: Região do pré-sal (Fonte: https://diariodopresal.wordpress.com)

Para que haja a exploração nessa profundidade, os equipamentos submarinos

exigidos são de extrema complexibilidade e de alta tecnologia. Os dutos, por exemplo,

podem apresentar defeitos ao longo de suas vidas uteis devido a um ou mais

mecanismos de falha de material [3]. Ou seja, as condições dos equipamentos em

geral necessários para a produção têm que ser a melhor possível.

Uma pesquisa realizada pelo Wall Street Journal (2010) mostrou que entre os

anos de 2009 e 2010 houve um grande aumento no número de incidentes envolvendo

vazamentos em vários países, entre eles se destacam o Reino Unido, Noruega e

Austrália, com o percentual de aumento de um ano para o outro respectivamente de

39%, 48% e 100% [3]. Logo, para que não perdas na produção, assim como um

impacto ambiental negativo, é de grande importância que as entidades responsáveis

façam corretamente a inspeção e manutenção te todos os equipamentos submarinos.

Os sucessivos avanços tecnológicos relativos a área naval e offshore brasileiro,

obtidos pela Petrobras, em relação às águas profundas, tornaram necessários a

modernização da frota de embarcações de apoio. Segundo a Abeam [4], temos uma

evolução na obtenção de embarcações RSV, mesmo que pequena, devido à retração

econômica do país.

3

Gráfico 1 - ABEAM, dezembro de 2013 (Fonte: http://www.abeam.org.br)

Uma plataforma de produção de petróleo, normalmente, deve permanecer por

mais de 20 anos em um ambiente complexo, em operação constante. As propriedades

da água e sua composição química variam dependendo da localização e

profundidade, portanto, esses ambientes marinhos são conhecidos por serem

extremamente corrosivos para aço de média e baixa liga. São escolhidos devido às

razões econômicas, usados em estruturas offshore, e estatisticamente falando, os

cascos, por exemplo, mostram em torno de 90% das falhas em navios é devido a

corrosão e fadiga.

A inspeção é importante no processo da gerência da integridade, como

monitoramento de desempenho da estrutura e de modo a assegurar sua segurança.

Nos últimos anos ocorreram significantes desenvolvimentos na área de confiabilidade,

baseados em planos de inspeção para estruturas complexas, tais como estruturas

offshore. As consequências de falhas em estruturas offshore podem resultar em perda

de vida humana, temporária perda da produção, impacto ambiental negativo ou até

mesmo catastrófico colapso da estrutura. O uso de avançadas técnicas para a

otimização das inspeções por ensaios não destrutivos é particularmente benéfico,

dadas as consequências de possíveis falhas nessas estruturas. [5].

Entretanto o papel da inspeção de integridade dos equipamentos submarinos

não paralisa quando a produção de petróleo termina. Há a fase de abandono do

campo, que consiste na desativação das instalações de produção, assim como sua

4

remoção. Esta fase é inerente à atividade de extração de petróleo, apresentando uma

parte do fluxo de caixa total do projeto, demonstrada na figura abaixo.

Figura 3 - Fases do fluxo de caixa básico de um projeto de petróleo. Onde: E - exploração; A -

avaliação; D – desenvolvimento; P – produção. O eixo vertical acima da origem representa a

entrada de receita, enquanto que abaixo da origem estão os custos de investimentos [6].

De uma forma geral, o descomissionamento é um processo em que são

analisados diversos fatores para tentar minimizar os riscos sociais e ambientais, de

acordo com a regulação governamental. Por fim, deve ser feito um monitoramento

para controle [7]. Há diversos licenciamentos, contratos e normas a serem seguidos

para se fazer cumprir as boas práticas de conservação e preservação do meio

ambiente, levando em consideração que cada campo deve ser estudado

separadamente.

1.2. Objetivo

O objetivo do trabalho é obter resultados significativos a respeito da frequência

de inspeção, a quantidade de ROV’s em operação e o custo, através de um processo

iterativo de simulação computacional, considerando as limitações para diversos

cenários possíveis.

Serão realizadas simulações de eventos discretos, onde são modelados os

FPSOs e os diversos equipamentos presentes em um campo de produção, e suas

respectivas posições, além da região do terminal, que será considerada como ponto

de partida dos RSV’s. Serão desenvolvidas distribuições estatísticas relacionadas a

5

uma base de dados referente às condições de mar, assim como estimativas baseadas

em dados estocásticos a respeito de custos de time-charter e de combustível.

Ao final, serão comparados os cenários nos quesitos:

Tamanho da frota otimizada

Custo final do time-charter e combustível

Análise da frequência de inspeção de cada equipamento e se houve

atrasos

Então iniciou-se o estudo probabilístico de inspeção do campo de hipotético,

que será mencionado posteriormente, analisando a velocidade de navegação, o

estado de mar na região, a vida útil de operação do campo e as ocorrências de

diferentes alturas de onda.

Essas condições de ondas serão consideradas como mau tempo e bom tempo,

afim de determinar quando o RSV/ROV irá operar (inspeção de todos as plataformas e

equipamentos) e a janela de tempo de retomada.

Com todos os dados aferidos, um modelo de simulação é desenvolvido,

variando as alturas de ondas limite para operar e o tamanho da frota nos cenários

propostos. Ao final, serão adicionados os custos no modelo, possibilitando uma

simulação completa, considerando um determinado número de iterações, fornecendo

os dados como custo total, frota mínima, frequência e janela de tempo de inspeção

nos equipamentos e plataformas e o efeito da meteorologia no processo.

Através desta simulação é possível realizar uma análise comparativa dos

resultados, finalizando um planejamento detalhado a respeito do processo de inspeção

desde a plataforma de produção até os terminais terrestres.

1.3. Estrutura do Projeto

Este trabalho se divide em 7 capítulos, o primeiro capítulo é apenas

introdutório, onde são apresentados o contexto atual da indústria do petróleo, a

motivação para se desenvolver a pesquisa e o trabalho realizado, o objetivo deste

projeto, a sequência metodológica que foi utilizada para a realização da parte prática

do projeto e finalmente a estrutura que está presente no corpo deste trabalho escrito.

6

1.4. Revisão Bibliográfica

Esse tópico irá abordar trabalhos publicados em relação à simulação e

otimização, que se basearam em metodologias de ferramentas de simulação

computacional. A importância da técnica de simulação aplicada à logística offshore se

dá pelo simples fato de que todas as áreas relacionadas a ela possuem alto custo de

implementação. Ou seja, qualquer que seja a etapa de um projeto offshore envolve um

alto nível de investimento, não podendo ter espaço para erros consideráveis.

Baseado nessas premissas, foi feita uma busca teórica a respeito do que é a

simulação, visando uma explicação detalhada sobre o assunto e assim foi encontrada

o trabalho de CHWIF & MEDINA [8]. Posteriormente foram examinados temas

semelhantes que agregariam conhecimento e dados para realizar esse presente

trabalho.

1.4.1. Problemas Modelados por Simulação de

Eventos Discreto

De acordo com a definição de Pegden (1995) define simulação como “o

processo de projetar um modelo computacional de um sistema real e conduzir

experimentos com este modelo com o propósito de entender seu comportamento e/ou

avaliar estratégias para sua operação”.

Para Pritsker (1986), simulação pode ser considerado como um processo de

construção do modelo matemático do sistema em estudo e a realização de

experimentos, a sua maioria nos ambientes virtuais de computadores [10]. Segundo

Chwif e Medina (2010), um modelo de simulação pode ser continuo ou discreto. A

simulação continua. A contínua é utilizada para modelar sistemas cujo estado varia

continuamente no tempo e são usualmente governadas por equações diferenciais.

A simulação de eventos discretos modela o sistema como uma sequência

discreta de eventos ao longo do tempo, ou seja, cada evento ocorre em um instante de

tempo, alterando o estado do sistema. Ele é composto dos seguintes elementos [10]:

Sistema – Restringe o ambiente analisado;

Entidades – Onde será realizado o processo (ex: linha de produção);

7

Atributos – Informações das entidades (ex: momento de entrada em uma fila);

e

Condição de parada – Condição em que a simulação é parada.

Gordon (1961) aponta o sistema de simulação de eventos discretos como uma

metodologia de processamento das entidades, que são elementos passivos e viajam

através de blocos de um diagrama de fluxo onde podem permanecer em fila, serem

processadas, sofrerem atrasos e outros.

Ou seja, Segundo Freitas Filho (2008), mais do que nunca, a simulação

computacional tem sido utilizada. O crescimento da utilização dessa ferramenta deve-

se, sobretudo, à atual facilidade de uso e sofisticação dos ambientes de

desenvolvimento de modelos computacionais, aliadas ao crescente poder de

processamento das estações de trabalho [11].

Portanto, a seguir será revisão alguns trabalhos de simulação e será

contemplado, também, trabalhos relacionados a inspeção de equipamentos

submarinos.

Shyshou et al (2010) lidaram com um problema de dimensionamento ótimo de

frotas de embarcações do tipo rebocador (AHTS), para auxiliar os poços de petróleo

no que diz respeito a operação de perfuração. Normalmente a intensidade dessas

operações está espalhada de maneira desigual ao longo do ano e são realizadas por

embarcações dedicadas.

O modelo simula um evento de uma unidade móvel, que desencadeia uma

sequência de operações dependendo do seu tipo, podendo sofrer interferência caso

haja mau tempo, modificando as condições de operação. Pode iniciar-se sem ter a

frota necessária de AHTS, porém precisa-se contratar embarcações no mercado spot.

Essa decisão é de extrema importância tendo em vista que este tipo de embarcação é

uma das mais caras no mercado.

O problema é altamente estocástico porque as durações das operações variam

e dependem de condições climáticas incertas.

Imai e Rivera (2001) abordaram o planejamento do tamanho da frota de

contêiner refrigerado, pois sabe-se que é uma parte importante da estratégia de

qualquer linha de transporte. Pela primeira vez um modelo analítico é discutido a fim

8

de determinar o tamanho da própria frota de contêiner seco e estendido a uma frota de

contêiner refrigerado, para chegar em um custo-benefício adequado com a empresa.

Foram analisadas as rotas entre dois portos, com uma demanda constante e

contemplaram também um mercado desbalanceado. De acordo com Golden et al. [14],

para evitar problema de dimensionamento da frota é alugando uma frota de veículos

conforme o necessário. Ball et al. [15] aborda o mesmo problema, porém de caminhão,

na presença de um operador comum. Turnquist [16] revisa uma série de artigos de

dimensionamento de frota em geral e conclui que há problemas importantes a serem

resolvidos, com várias maneiras de abordá-los sendo que não é obvio qual produzirá

os melhores resultados.

Como mencionado acima, Imai e Rivera (2001) conclui que há uma forte

conexão entre dimensionamento de frota e problemas de gestão. Eles utilizam no

trabalho afim de resolver esses problemas, cálculos determinísticos para os

parâmetros e não consideram tempos aleatórios entre os portos e nos de movimentos

dos contêineres em terra.

Kaiser [17] desenvolveu um método para quantificar as viagens das

embarcações de serviço feito dos portos no suporte das atividades offshore. A rede

logística foi modelada como um sistema determinístico linear invariante no tempo, e a

rede topológica, níveis de administração, e o requisitos funcionais são descritos. O

objetivo do trabalho, também, foi desenvolver uma estrutura metodológica para

quantificar o número de embarcações de apoio offshore pela atividade da região do

Golfo ao suporte da indústria de óleo e gás.

Abordam também tópicos como pesquisa operacional aplicada em sistemas de

logística offshore, gerenciamento de informações, terceirização e etc. Kaiser e Snyder

[18] realizaram um estudo sobre o número de viagens necessárias para unidades

offshore no Golfo do México, analisando dados fornecidos pelas empresas. Os autores

afirmam ter realizado a primeira análise empírica da indústria de serviços offshore.

Brito et al. [19] desenvolveram uma ferramenta computacional para dar suporte

nas decisões estratégicas no planejamento e dimensionamento dos elementos de

logística e produção de uma usina de aço (estoque, frota de transporte, etc.). Essa

ferramenta corresponde a aplicação de um software híbrido capaz de a analisar e

calcular o problema complexo de logística proposto, combinando as técnicas de

Simulação de Eventos Discretos (DES) e Análise de Decisão de Critérios Múltiplos

(MCDA).

9

Foram apresentadas também características de um sistema logístico para uma

planta de aço, assim como a metodologia aplicada para construir uma ferramenta

computacional e para analisar os resultados da simulação. O estudo conclui que a

combinação do método de Simulação e a metodologia de Análise é muito eficiente no

que se refere à avaliação de características principais dos sistemas logísticos

complexos.

O interessante desse projeto é como o autor descreve o modelo DES e a

metodologia MCDA. Quanto ao desenvolvimento do modelo de simulação, a

metodologia aplicada foi baseada nos passos proposto por Pedgen, Shannon e

Sadowsi [20] e posteriormente modificado por Botter [21]. Essas etapas são

resumidas e representadas graficamente por Cwif e Medina [22], que dividem o

desenvolvimento do modelo em três etapas principais (Figura 4):

Concepção: Definição do sistema e seus objetivos, assim como a aquisição de

dados e modelo conceitual;

Implementação: Preparação do modelo computacional, verificação e validação;

Análise: Rodar a simulação, sensitividade e análise de resultado.

Figura 4 - Desenvolvimento de um modelo de simulação (Chwif e Medina 2007)

10

O autor continua o artigo escrevendo sobre a aplicação da metodologia do

MCDA, usando as proposições do Monti-beller e Franco [23]. Ele confirma que o uso

dessa metodologia como uma ferramenta de apoio aos tomadores de decisão em uma

situação de alta complexibilidade e impactos potencialmente significativos e de longo

prazo.

A metodologia organiza e sintetiza informações, incluindo medidas objetivas e

considerando os julgamentos de valor dos tomadores de decisão [24], em um

processo interativo e iterativo. Belton and Stewart [25] desenvolveram uma

metodologia que leva em consideração todas as peculiaridades da Documentação de

Apoio à Decisão, que inclui etapas mostradas a Figura 5 abaixo:

Figura 5 - Processo de estruturação e resolução da metodologia MCDA (Belton e Stewart, 2001)

Ou seja, o objetivo buscado por qualquer método de apoio à decisão é a

identificação de alternativas boas e robustas, garantindo coerência e oferecendo um

bom trade-off entre os diferentes objetivos que orientam a resolução do problema.

Silva [26] propõe um procedimento para auxílio à tomada de decisão em

sistemas de transporte aquaviário, baseado em análises com múltiplos critérios, e

utilizar a técnica de simulação de eventos discretos para fornecer subsídio a estes

estudos de tradeoff. Ele demonstra que em problemas complexos, uma decisão mal

tomada e um estudo de tradeoff malconduzido podem afetar significadamente

aspectos muito relevantes, como o dimensionamento de redes de transporte.

O autor realizou o dimensionamento da frota de embarcações e estoques do

sistema aquaviário de transporte de minério de ferro, fazendo uma avaliação entre a

capacidade de armazenamento e de transporte. Foram utilizados dois portos para

estudo, um no Nordeste e outro no Sudeste, além de um porto intermediário que

11

recebe o minério de ferro para abastecer uma siderúrgica. São consideradas variações

no consumo de minério de ferro e tempos de navegação, como o carregamento e

descarregamento das embarcações. Ao final do estudo logístico, o trabalho pode

minimizar os custos e manter a usina sem parada de produção. Porém, o tempo de

viagem considerado foi estimado, ou seja, se o autor incluísse a velocidade das

embarcações, assim como um fator de correção no tempo devido às condições

meteorológicas, os resultados seriam mais precisos e reais.

Ono [27] examina as características dos principais subsistemas que compõem

o segmento upstream, abrangendo desde o subsistema de produção das plataformas

até o envio do petróleo para as refinarias, com destaque para o subsistema de

transporte marítimo. Ele determinou uma metodologia que compatibiliza decisões de

planejamento hierárquico distintos, identificando o dimensionamento dos principais

recursos no plano estratégico e a efetuação dos mesmos a nível tático e operacional.

Foram utilizados os softwares ARENA e o CPLEX, para fazer os modelos

computacionais para a simulação e otimização, permitindo efetuar análises de

dimensionamento das capacidades e subdivisões dos tanques de armazenamento das

plataformas, terminais e refinarias, alocação dos navios e etc. O modelo otimizante foi

adotado para aprimorar o resultado apresentado pelo modelo de simulação,

completando a ferramenta de apoio à decisão.

Para o subsistema de produção nas unidades marítimas ele considerou

somente as unidades em produção excluindo as de perfuração, pois o objetivo do

estudo é o escoamento de petróleo. Ele assumiu que essas mesmas unidades

produzem um único tipo de petróleo, apesar de todas as diferenças existentes devido

a profundidade, composição do solo e etc. Para o desenvolvimento do modelo, foram

caracterizadas pelo tipo de petróleo extraído, distribuição probabilística e média da

taxa de produção, taxa de transbordo, localização e condições meteorológicas,

capacidade dos tanques e nível de segurança dos tanques. A produção do petróleo

deve ocorrer ininterruptamente a fim de evitar as perdas operacionais e as

embarcações de transbordo devem respeitar as condições de atracação.

Para os terminais marítimos são caracterizados como pontos de descarga de

petróleo trazidos pelas embarcações, para efeito de modelagem. Para tal, a

localização dos mesmos é previamente conhecida, devendo ater aos que atualmente

estão em operação, porém nessa concepção dos modelos pode-se introduzir um novo

terminal, desde que os parâmetros sejam conhecidos. Eles podem ser caracterizados

pelo número de píeres de atracação, restrição quanto à classe de navios, distribuição

12

probabilística e média da taxa de atracação, subdivisões e capacidades dos tanques

de armazenagem, características das sequencias de bombeamento para as refinarias,

níveis de segurança dos tanques e localização e condições meteorológicas.

O bombeamento de petróleo deve manter uma taxa constante para evitar

indisponibilidade nos tanques e perdas. O modelo permite contemplar tanto a frota de

navios que realizam os escoamentos, como os que efetuam operações de importação

e exportação.

O transporte por embarcações consiste no principal elo da cadeia de

suprimentos, sendo foco principal do problema, demonstrando uma oportunidade de

melhoria de operação. Ele é subdividido em classes (características físicas e

restritivas) com parâmetros considerados para a modelagem como a capacidade s

subdivisões de porões, velocidade média, tempos médios de atracação e de manobra,

distribuição probabilística e média das taxas de transbordo, custos fixos e variáveis,

características e periodicidade de paradas para manutenção e falhas.

Os navios recebem a missão a partir do controle e planejamento e suas

viagens podem ser simples (um destino) ou múltiplas (diversos destinos). Ou seja, o

mesmo poderá efetuar múltiplos carregamentos nas unidades marítimas e múltiplos

descarregamentos nos terminais.

Para finalizar as definições, tem o processo de bombeamento que consiste na

demanda de cagar a ser entregue nas refinarias, definidas segundo os tipos de

petróleo e sua vazão a ser imprimido para alivio dos tanques no terminal. O modelo

admite que não existem restrição de recebimento de petróleo determinado na

sequência de bombeamento. Então, para haver a resolução de um problema sob

ponto de vista sistêmico, requerem-se uma análise especifica de cada um dos

subsistemas. A solução permite uma modelagem individual dos mesmo e sua

integração ao final.

O trabalho teve como principal objetivo, além de um modelo de simulação, o

entendimento das interferências entre os subsistemas e identificação dos gargalos.

Entretanto, ele apresentou um problema de programação de rotas de serviço de

atendimento as plataformas pois trata-se de um modelo com múltiplas origens e

múltiplos destinos, servido de uma frota heterogênea para escoar um único tipo de

petróleo em um tempo finito. A modelagem dessa demanda variável e a janela de

tempo dinâmica são as principais características desse trabalho e foram bem

abordadas.

13

Para Fu [28], as técnicas de simulação e otimização foram mantidas separadas

até o final do século passado, tendo em vista a falta de ferramentas que pudessem

integrar os dois. Porém, hoje em dia é muito comum, ou quase que indispensável,

essa integração na resolução de problemas atuais reais. É óbvio perceber a

necessidade da simulação caminhar lado a lado com a otimização. A primeira

responde perguntas como what if, ou seja, avalia o comportamento do sistema de

acordo com os valores de entrada, enquanto a segunda responde perguntas como

how to, ou seja, busca valores ótimos das variáveis de entrada de forma a medir o

desempenho final.

Bassi et al [29] estudaram, através de uma simulação-otimização, visando

atender atividades de manutenção de campos de petróleo offshore, o problema de

sondas heterogêneas. O objetivo é chegar em uma frota mínima de sondas para

atender a demanda dos poços, levando em consideração o tempo de serviço não

linearizado. Por meio da simulação, de forma que a otimização objetiva programe as

atividades das sondas, pode ser demonstrada a dinâmica das incertezas do tempo de

serviço.

Ao longo das replicações, os procedimentos de simulação e otimização são

concatenados. Os resultados são estatísticos e são relacionadas à alocação de poços

os desempenhos das sondas. São empregadas a heurística construtiva e o GRASP

para a otimização:

1. Heurística construtiva – a seleção de poços, que compõe as filas de

atendimento das sondas, só ocorre, pois, houve um critério de priorização;

2. GRASP – possui mecanismos sofisticados apesar de ter o mesmo critério

acima, porém existe uma solução mais desenvolvida, por meio de um método

chamado de busca local.

Para averiguar se o modelo condiz com uma situação real, foi feito uma

geração de dados das bacias consideradas e a partir disso, houve uma instancia

principal e três comparativas considerando os dados de distribuições probabilísticas.

Os resultados esperados do método incluem medidas de desempenho para cada

equipamento, atraso esperado para um poço a ser servido, o cronograma esperado de

equipamentos e uma distribuição de uma ordem de serviço de um poço. Os

experimentos baseados em situações reais demonstram a eficácia da abordagem de

otimização de simulação.

14

1.4.2. Problemas com Inspeção e Manutenção

Carvalho et al [5] apresentaram possíveis alternativas de inspeção de cascos

dos navios do tipo FPSO. O artigo consiste em demonstrar os principais problemas

que acarretam as plataformas e as consequências de má utilização da mesma,

trazendo problemas ambientais e sociais. O casco é inspecionado a cada 60 meses,

no estaleiro, para haver sua limpeza, trazendo grandes custos para a empresa pois há

parada na produção, além da própria operação.

A saída das empresas foram modificar as inspeções, logo, os autores do

projeto demonstraram os tipos de inspeção e os sistemas usados como os

mergulhadores, o sistema lamp ray, measuremate, specctrum. Foram explicados

também o uso dos robôs e seus tipos como o Veículo de Empuxo Tracionado (VET) e

o ROV, usado nesse presente trabalho. Ou seja, não houve um estudo mais profundo

em como são feitos, períodos de inspeção e nem uma otimização de processo, e sim

colocar em evidencia que no Brasil ainda não possui serviços desse porte e de baixo

custo.

Aradi [30] resolve o problema de programação de tarefas em conjunto com o

dimensionamento de frota em relação à manutenção submarina. Ou seja, ele

determinou o menor número de tarefas, levando em consideração sua

compatibilidade, regras de sequenciamento e o tamanho da frota. Além disso, ele

visou minimizar os custos associados a roteirização e as perdas associadas as

interrupções de produção.

Para isso, ele utilizou como o principal método de solução a heurística

Simulated Anneling por meio de um algoritmo de simulação e otimização. Esse

método probabilístico foi proposto na década de 80, combina técnicas de busca local e

randomização que, quando aplicado, evita a parada prematura em um ótimo local.

Esse método é usado na indústria metalúrgica para obter sólidos com estruturas

cristalinas perfeitas, onde se atinge uma temperatura ótima que propicie o melhor nível

de organização da estrutura do sólido.

Ele usa a calibração do algoritmo para averiguar a veracidade dos resultados,

assim como determinar se os dados são reais ou não, determinando o número mínimo

de iterações e replicações. Foram testados para 4, 5 e 6 navios (frota), calculando 1

ano de simulação. Ele reuniu resultados de curto e longo prazo, utilizando um modelo

15

matemático do custo total, um limitante inferior, superior, um desvio padrão e um

intervalo de confiança em AS.

Foi usado para a simulação um software comercial e o próprio algoritmo

codificado em C++. Os resultados tiveram um bom desempenho final da metodologia

proposta, pois alguns valores de custo não foram esperados, tendo em consideração

os limites de distribuição propostos. Logo, pode-se substituir uma simulação de

eventos discretos com regras fixas para o modelo proposto.

Esse presente projeto tem como objetivo a parte, relacionar o estudo feito com

os projetos supracitados e contribuir para uma área com carência de conteúdo em que

está cada vez mais presente nas empresas e nas entidades de pesquisa e

desenvolvimento do petróleo e gás. Assim, deseja-se articular os estudos de

otimização e simulação de frota, atrasos, distribuições probabilísticas, custos variáveis,

janela de tempo dinâmica, desenvolvimento de um modelo de simulação e um

processo de estruturação e resolução para a metodologia desse presente trabalho

Por fim, atingindo os resultados propostos, o projeto será inovador pois o

conteúdo estudado é, em grande parte, restrito trazendo conhecimentos de diversas

áreas de pesquisa, abrindo portas para novas propostas e melhorias.

2. Metodologia

A simulação de eventos discretos (SED) modela a operação de um sistema

como uma sequência de eventos discretos no tempo. Cada evento ocorre em um

determinado instante de tempo e marca uma mudança de estado no sistema. Entre

eventos consecutivos, considera-se que o sistema não sofre mudança, assim, a

simulação pode saltar diretamente do instante de ocorrência de um evento para o

próximo.

O presente trabalho, como mostrado anteriormente, foi desenvolvido um estudo

de um modelo de simulação de eventos discretos através do software QUEST, onde

permite que a criação do usuário seja feita através de interfaces gráficas (GUI) e,

através das animações em 3D, permite melhor visualização e interpretação dos dados.

Tal característica pode ser desabilitada caso seja necessário um melhor desempenho

do tempo de simulação do modelo.

16

O modelo é feito pela linguagem de controle de simulação (SCL), sendo ela a

base do programa, permitindo que o usuário monte as lógicas de qualquer tipo de

processo de qualquer natureza. Elas governam o comportamento de cada item, onde

o programa é capaz de realizar os cálculos baseados nas distribuições, realizando

tarefas em momentos específicos através de tomada de decisão. No caso da altura de

onda, por exemplo, que é analisada a cada hora, há a tomada de decisão se a

operação de inspeção é interrompida ou não. Existem logicas como essa, chamadas

de default no QUEST, porém tem a possibilidade de criar e implementar no algoritmo.

Para finalizar a linguagem do programa, existe também a linguagem de

controle de lote (BCL), que é a criação, definição ou modificação das características

de novos modelos. Ela foi usada para criar todo o escopo desse presente projeto

como os RSV’s, os diversos equipamentos submarinos, associando a esses

elementos suas características como velocidade de serviço, de inspeção, imersão e

emersão do ROV e etc. Ou seja, todos os dados podem ser lidos e modificados caso

seja necessário na linguagem BCL havendo possibilidade de melhorias futuras.

2.1. Estrutura

Os códigos utilizados pelo software estão presentes em três arquivos

importantes: Objetos de Acesso de Dados (DAO), Estrutura de Dados (Include) e

Blocos de Dados (QB).

DAO: Podem ser entendidos como ferramentas que permitem a inserção de

dados na simulação. São responsáveis por ler a base de dados e criar os

objetos;

Include: Arquivos de Estrutura de Dados que definem os atributos para cada

objeto no modelo;

QB: São responsáveis pela atuação da simulação, possuindo toda a lógica

presente nos elementos do modelo.

Nos Blocos de Dados estão contidas as bases de dados, os arquivos de

geometria, a estrutura de dados e as variáveis estocásticas.

O desenvolvedor pode atribuir lógicas e funções para cada elemento definindo

seu funcionamento, além da interação entre eles. Na construção do modelo foi

implementado uma base de dados por possuir mais vantagens tal qual a facilidade de

17

manutenção e umas eventuais mudanças. Estão presentes os dados como sua

localização, nome, número de identificação, as distribuições triangulares de imersão e

emersão do ROV, de inspeção, as frequências de inspeção, o comprimento caso haja

necessidade (será visto mais adiante), a velocidade de inspeção.

Base de Dados – os arquivos .csv contém todas os dados referentes aos

equipamentos submarinos.

Uma melhor visualização da simulação em 3D requer os arquivos de geometria

dos elementos em questão.

Arquivos de geometria – permite a visualização da simulação em 3D. Neste

presente trabalho não haverá uma interface gráfica elaborada, sendo assim

será uma simplificação de projeto;

Na Figura 6 é mostrado um fluxograma relacionado à simulação de elementos

discretos. O modelo em si possui uma série de elementos que, juntos, realizam a

simulação e fornecem os resultados. Cada elemento exerce um papel diferente no

software e deve ser programado de forma adequada para o correto funcionamento da

simulação.

18

Figura 6 – Simulação de eventos discretos

19

2.2. Inspeção

Os dutos, assim como os diversos equipamentos submarinos, podem

apresentar defeitos ao longo da vida devido á mecanismos de falha material. Há

diversos tipos de falhas por exemplo, a corrosão, erosão e abrasão, levando o

decaimento da espessura da parede interna quanto da parede externa. Em dutos, se

esse decaimento da espessura for expressivo, pode ocorrer vazamentos e em caso

mais extremo a ruptura por completo do duto [31].

Em razão da importância dos fatos apresentados, a norma N-1487 da

Petrobras rege que a inspeção deve ter um detalhamento prescrito em um programa

que contém a periodicidade e as técnicas necessárias a serem realizadas em cada

duto da linha de operação. Como a periodicidade não é divulgada, por ser uma

decisão estratégica da empresa, os equipamentos sem tal informação, foram

estimadas segundo uma lógica comparativa.

A base comparativa foi a de riser flexível segundo a norma da PETROBRAS N-

1487, onde:

“5.5.2 Devem ser utilizados tanto para os “risers” quanto para o duto trecho horizontal,

os seguintes intervalos e para os seguintes tipos de inspeção [Prática Recomendada]:

a) inspeção visual - 5 anos;

b) medição de potencial eletroquímico - 5 anos;

c) medição de espessura - corrosão ou dano;

d) partículas magnéticas - danos mecânicos/ fadiga.”

“5.5.3.2 O prazo de conclusão da primeira inspeção externa periódica não deve

exceder a um ano após a data de partida da operação.”

Segundo a IRP [32], para as cabeças de poços e as arvores de natal, devem

ser inspecionados pelo menos 1 vez ao ano, levando outras considerações além da

inspeção visual. Os demais equipamentos não listados foram estimados para o

presente projeto, levando em consideração os dois métodos abaixo, baseados em

risco.

20

A DNVGL [33] recomenda que as atividades de inspeção, monitoramento e

teste (IMT), devem ser determinadas baseadas em:

Nível de Risco (matrizes de seleção de trabalho);

Confiança nos dados de entrada para a avaliação de risco;

Confiança no status de integridade;

Avaliação no possível desenvolvimento do risco.

Uma típica matriz de seleção de trabalho, dada abaixo, dão os intervalos de

frequência dependendo do local do risco na matriz, assim como do nível de risco.

Tabela 1 - tabela de frequência em anos de inspeção externa

Outra forma encontrada para tal, resumidamente, abaixo, será demonstrada

um procedimento para avaliação de risco dos risers flexíveis e umbilicais e assim a

periodicidade de inspeção, ou seja, a entidade é responsável em fazer os cálculos

para determinar a frequência de inspeção.

A aplicação dos procedimentos do Manual envolve a seguinte sequência de

etapas que conduzem a um programa sistemático de avaliação das condições de

integridade [34]:

a) Subdivisão do sistema de linhas flexíveis;

b) Avaliação dos modos de falha potenciais;

c) Análise de risco para as subdivisões do sistema de linhas flexíveis;

d) Identificação das necessidades de monitoramento/inspeção;

e) Especificação (seleção de métodos e frequência) do PMI;

21

f) Análise crítica e revisão periódica do PMI.

Os pontos mais importantes são o conjunto da avaliação da classe de

probabilidade de ocorrência (POR) em conjunto com a classe de consequência de

ocorrência (COR) e a avaliação da classe de risco (R). Elas três determinam o nível de

monitoramento/inspeção exigido. Foram usadas as normas da American Petroleum

Institue (API), as da International Standard Organization (ISO) e as da PETROBRAS.

1. POR - A classe de probabilidade de ocorrência (POR) é avaliada para todos os

modos de falha relevantes. A classe de probabilidade de ocorrência (POR) é

avaliada através da estimativa da classe de probabilidade do evento iniciador (PEI)

da falha e do nível de confiança [34]

Tabela 2 - Avaliação da Classe de Probabilidade de Ocorrência (POR). (Nota: O nível de confiança é

função do modelo de degradação, histórico de inspeção e experiência anterior.)

2. COR - A classe de consequência de ocorrência (COR) de todos os modos de

falha relevantes será também classificada de acordo com regras que definem os

impactos das falhas quanto à segurança (perda de vida humana e lesão; e dano

ao equipamento/instalação), ambiente (poluição ambiental) e operacionalidade

(perdas de produção) do sistema.

22

Tabela 3 - Avaliação da Classe de Consequência de Ocorrência (COR). (Nota: A classe de

consequência de ocorrência (COR) é avaliada após consideração das medidas

3. R - Para todos os modos de falha relevantes deverá ser calculado o risco pela

seguinte equação: R = POR x COR. Assim, é criada a Matriz de Risco (MR).

Tabela 4 - Matriz de Risco (MR). (Nota: Abordagem linear do risco para o nível estratégico de

monitoramento/inspeção)

Tabela 5 - Nível de Monitoramento/Inspeção

23

Neste caso, os requisitos mínimos para selecionar o nível de

monitoramento/inspeção exigido são definidos nas tabelas abaixo em função do risco

(R) [34].

Tabela 6 - Definição do Nível de Monitoramento/Inspeção

Logo, para os manifolds (clusters) e os separadores do cenário 2, será usada a

frequência de 1 inspeção por ano, pelo menos.

Na rede de dutos brasileiros, os serviços executados pela PETROBRAS

seguem uma linha básica e rigorosa de inspeção, que vai desde a averiguação da

corrosão, da perda de massa através do PIG até processos naturais geológicos,

geotécnicos e oceanográficos da área de operação [35]. Na Figura 7 abaixo, são

mostradas as regiões de acordo com o processo de inspeção de dutos, divididos nas

regiões emersa e imersa, e subdividido em 5 partes:

24

Figura 7 - Plataforma Flutuante de Produção com SCR Steel - Catenary Riser (Fonte: PETROBRAS

N-1487)

Resumidamente, as regiões 3,4,5 são inspecionadas, segundo a norma, por

mergulhador e por um escalador. Os métodos usados dependem do equipamento a

ser inspecionado, seguindo a norma, tal qual a inspeção visual, de ultrassom, ondas

guiadas, partícula magnética e outros. Neste presente trabalho não será abordado tais

métodos. As regiões inspecionadas pelo ROV são as de 1 e 2, que serão abordadas

de forma simplificada no projeto, dado que o riser será considerado como uma linha

reta e não em catenária, assim como o touch down point (TDP), também será

considerado logo depois do riser, melhor explicado no tópico Dados de entrada.

2.3. RSV

Para iniciar a simulação do modelo, foram usadas embarcações RSV (ROV

Support Vessel), que são conhecidas por realizar diagnósticos e consertos no fundo

do mar, transportando também cargas de vários tipos localizados em tanques abaixo

do convés principal. Ele é dotado por um sistema de propulsão especial, DP2 ou DP3

(sistemas de posicionamento dinâmico, diferenciados pelo grau de redundância dos

equipamentos), capacitando-os a realizar manobras giratórias, andar lateralmente e

ficar parado sem a necessidade de usar cabos ou âncoras.

25

Figura 8 - Multi-Purpose Offshore Construction & ROV Support Vessels (RSV’s) (Fonte:

https://www.offshoreenergytoday.com)

Esse presente projeto utilizou dados de custos referentes ao PSV 4000 (Figura

9), comentados posteriormente

Figura 9 - PSV 4000 (Fonte: http://www.seaboats.net)

26

2.4. ROV

Um ROV é um veículo subaquático, controlado remotamente, que permite a

observação remota do fundo do mar e estruturas submarinas. A ligação entre o veículo

e a superfície é assegurada por um cabo umbilical que permite a comunicação

bidirecional, assim como o transporte de energia para o veículo. A utilização de um

ROV permite a operação a maiores profundidades e durante um período mais

prolongado do que seria conseguido com recurso a mergulhadores. Além disso, é

possível a operação em águas contaminadas que representam um risco para a vida

humana [36].

Figura 10 - Tipos de ROV (Fonte: Google)

Acima são mostrados na Figura 10 alguns ROV’s clássicos, comparando seu

tamanho com de uma pessoa padrão. Suas possíveis funções em um navio podem

ser:

ADOL- Apoio diversos às operações de lançamento / remanejamento de linhas;

ADOS- Apoio diversos às operações de Sondas;

AOAN- Apoio às operações de Ancoragem;

CDLE- Conexão e desconexão de linhas e equipamentos;

INST- Instalação /recuperação de equipamentos;

IPLE- Inspeção programada de linhas e equipamentos;

Outros.

Nesse presente trabalho foi selecionado um ROV apenas em função da sua

classificação e apenas sobre sua característica de velocidade de imersão/emersão e

de inspeção.

27

2.4.1. Classificação de ROV

Neste tópico, uma breve descrição sobre a função de um ROV segundo sua

classificação de acordo com a empresa Letrus Training [37]. Existem cinco tipos:

Classe 1 (Observação) – são veículos pequenos equipados com câmeras e

luzes, assim como um sonar, apenas. Sua função primária é observação,

entretanto eles podem ser capazes de ter um sensor adicional (como o

equipamento de proteção catódica), assim como uma câmera adicional.

Classe 2 (Observação com opção de carga útil) – eles são equipados com

duas câmeras/sonares simultâneas como padrão e são capazes de ter vários

sensores. Podem também ser capazes de ter movimentos básicos de

manipulação. São capazes de operar sem perda de função original enquanto

carregam os sensores/manipuladores adicionais.

Classe 3 (veículos de trabalho) – esses veículos são grandes o suficiente para

carregar sensores e/ou manipuladores adicionais. Essa classe possui

comumente tem uma capacidade multicomplexa que possibilita que as

ferramentas e os sensores adicionais operem sem conexão via cabo através

do sistema umbilical. Eles são mais geralmente maiores e mais poderosos que

os de classe 1 e 2, com grande capacidade de imersão e de potência.

Classe 4 (Towed and Bottom-Crawling Vehicles) – os veículos towed são

puxados através da água por uma embarcação de superfície ou guincho.

Alguns veículos têm potência propulsora limitada e são capazes de uma

manobrabilidade limitada. Os Bottom-Crawling usam um sistema de roda ou

trilha para mover 3 classificações de ROV em todo o fundo do mar, embora

alguns possam "nadar" distâncias limitadas. Estes veículos são tipicamente

grandes e pesados, e muitas vezes são projetados para uma tarefa específica,

como o enterro de cabos

Classe 5 (veículos em desenvolvimento) - nesta classe incluem aqueles que

ainda estão sendo desenvolvidos e aqueles considerados como protótipos. Os

veículos de uso especial que não se encaixam em uma das outras classes

também são atribuídos à Classe V. Esta classe inclui veículos subaquáticos

autônomos (AUVs).

28

Ou seja, como esse presente trabalho tem como tarefas com exame visual

detalhado, a classe desse ROV é a três. Entretanto, novamente, este presente

trabalho não irá detalhar o ROV utilizado, tendo em vista que o mesmo, irá trabalhar

apenas com os custos finais que cada cenário irá apresentar e se os equipamentos

foram ou não inspecionados.

Figura 11 - ROV de trabalho (Fonte: Google imagens)

2.5. Modelo

Antes de entrar com os cenários e nas principais características da simulação

em geral, algumas considerações serão feitas devido à falta de informações, sejam

elas de qualquer natureza, assim como por simplificação de projeto. Primeiramente, o

RSV usado e suas características principais, como velocidade de serviço e consumo

de combustível, serão de um PSV 4500:

Tabela 7 - Propriedades adotadas para o RSV

Tipo Área de convés

(m²)

Velocidade de Serviço (nós)

Consumo em velocidade de

serviço (ton/dia)

Consumo em Inspeção” (ton/dia)

Consumo no porto

(ton/dia)

PSV 4500 660 10,2 16,7 5,7 1,3

29

Os dados foram retirados da região do pré-sal (Bacia de Campos), não fugindo

da realidade dos cenários desse presente trabalho. Foram consideradas as variações

meteorológicas e o estado do mar para calcular um fator de velocidade. Para mapear

o tempo de navegação, é multiplicado pelo fator de acordo com a época do ano,

tornando mais real possível o sistema.

Equação 1 – Aplicação do fator de correção

𝑡𝑖𝑗 =𝑑𝑖𝑗

𝑉𝑠∗ 𝑓𝑐

𝑑𝑖𝑗 − 𝐷𝑖𝑠𝑡â𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑛𝑎𝑣𝑒𝑔𝑎𝑑𝑎

𝑉𝑠 − 𝑉𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖ç𝑜

𝑓𝑐 − 𝐹𝑎𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒çã𝑜

Para a estimativa do coeficiente, que varia dependendo da época do ano, como

mostrado no Gráfico 2, foi considerada a variação do tempo médio do ciclo de todas

as embarcações a serviço da Petrobras, anualmente, com base no porto de Imbetiba.

Gráfico 2 - Coeficiente de correção do tempo de navegação

Por conseguinte, tem-se que a velocidade de serviço do RSV é variável

durante o ano, deixando de ser um valor fixo. Vale lembrar que esse fator foi

considerado constante para todos os dias do mês, pois relacionar o coeficiente em

30

relação à altura de onda exigiria um estudo complexo, considerando seu

comportamento em todo o trajeto.

2.6. Dados de entrada

A implementação dos dados pode ser de várias maneiras, porém foi escolhido

fazer planilhas no “EXCEL”, com extensão “.csv”, contendo todas as informações do

modelo de simulação necessários para análise. Para adequar os elementos de estudo

com as entidades existentes no programa, foram feitas algumas simplificações.

Equipamentos Submarinos = Necessário para iniciar e terminar o processo

lógico de inspeção, imersão e emersão para cada um;

Zona de Fundeio = Local onde os RSV’s ficarão ancorados esperando iniciar o

processo lógico de inspeção;

RSV/ROV = São os responsáveis para a navegação até os equipamentos

submarinos, inspeção e junto com a sua velocidade, há o cálculo de tempo de

navegação e inspeção, para garantir os resultados.

Após toda as operações, os resultados são impressos, passo a passo, nos

arquivos com extensão “.csv”, havendo a possibilidade de acompanhar a simulação e

averiguar se a mesma não possui dados incoerentes com a realidade. Foram

considerados dados não variáveis os:

Velocidade de serviço: 10.2 nós

Velocidade de inspeção: 270 m/h

Velocidade de Imersão/Emersão do ROV: 500 m/h

Abaixo, a Figura 12 representa o processo de inspeção elaborado para

simulação. As variáveis estocásticas representadas pelos processos de imersão,

emersão e inspeção, feitos pelo ROV, serão mostradas no tópico Resumo.

31

Figura 12 - Fluxograma da simulação de inspeção

O início do processo consiste em determinar a frota de RSV para iniciar o

processo de inspeção, nesse caso, explicado posteriormente, em 1 embarcação. Com

isso, o RSV é alocado em um ponto de atracação determinado esperando a demanda

32

de inspeção por cada equipamento listado. Após esse ponto de decisão, caso seja

positivo, o RSV navega até o ponto determinado e ao chegar inicia-se o processo de

imersão do ROV. O próximo passo inicia-se a checagem de hora em hora se há mau

tempo ou não, parado o processo caso seja positivo, retomando-o na próxima

checagem.

Terminado a inspeção, o processo de emersão do ROV é iniciado e sem

paradas, assim como o processo de imersão, entrando no próximo ponto de decisão,

que é o tempo total de simulação. Caso seja negativo, o processo volta para o ponto

de decisão de demanda de inspeção e caso contrário a simulação termina. Por falta de

informação, não houve um fluxograma real de uma inspeção visual feita por ROV, logo

não houveram grandes modificações ao longo desse presente trabalho.

2.6.1. Cenário 1

O primeiro cenário para simulação consiste no prospecto do campo de estudo

com as principais características listadas abaixo:

Lâmina d’água médio: 2300 metros;

4 FPSO’s

66 poços produtores, 22 poços injetores de água e 3 poços injetores de gás;

12 clusters (manifolds) de produção e 4 de injeção, 66 árvores de natal

molhada(ANM) de produção, 22 ANM de injeção de água e 4 ANM de injeção

de gás;

Distancia da costa (localização): 300 km

A Figura 13 abaixo mostra os posicionamentos relativos entre as FPSO’s e os

demais equipamentos. Não estavam listadas as linhas de produção, de injeção de

água e de gás, nem os poços. Para determina-los foi feito uma escala para o eixo x e

para o eixo y, usando o software Webplot Digitizer, para determinar o ponto médio de

cada um e seu posicionamento relativo. Vale lembrar que os equipamentos não

listados foram desenhados, seguindo a lógica de seus respectivos comprimentos, de

acordo com as tabelas descritivas a seguir.

33

Figura 13 - Layout Cenário 1

34

Figura 14 - Layout do Cenário 1 de acordo com o Webplot Digitizer

A Figura 15 abaixo apresenta o resumo do sistema apresentado na Figura 14,

com os principais equipamentos utilizados para inspeção, fornecido pelo software

QUESTOR, que não foi usado nesse presente trabalho.

35

Figura 15 - Cenário com 4 FPSO's

A tabela 8 apresenta as distâncias dos respectivos dutos, quantidade de

cabeça de poço, número de riser e sua configuração para cada FPSO, assim como os

3 seus respectivos manifolds. A tabela 9 indicam que tipo de duto e seu diâmetro

utilizados nesse cenário. Vale lembrar, que apesar da diferença de diâmetro, foi usado

a mesma frequência de inspeção para todas as linhas de produção, devido a escolha

do tipo de inspeção (inspeção visual).

Tabela 8 - Relação de comprimentos das linhas de produção entre ANM, manifolds e risers

FPSO Cluster

manifold

Amount of

wells

connected

Distance

between

wellhead

and

manifol

d (m)

Distance

between

manifol

d and

TDP (m)

Number

of riser

Riser

configuration

Riser

length

(m)

FPSO

A

Cluster A-1 4 1000 9300 1 catenary 3000



FPSO

1B

Cluster B-1 6 1200 2800 1 catenary 3000


36


FPSO

2B




FPSO

C

Cluster C-1 6 600 4700 1 catenary 3000



Tabela 9 -Diâmetro e tipos de linhas de produção

Flowline section Flowline

type Flowline diameter

Wellhead to cluster manifold Flexible

pipe 4 inch

Manifold to TDP Flexible

pipe 8 inch

Riser Flexible

pipe 8 inch

É importante ratificar que são 22 poços de injeção de água e 4 de gás (um

associado a cada FPSO) para todo o campo distribuídos, como pode ser visto na

tabela 10. Para ilustrar, o layout do arranjo submarino de injeção de água e gás do

FPSO A com 4 poços de injeção de água ligados a um manifold de injeção e 1 poço

de injeção de gás pode ser visto na Figura 16. Cada um dos demais FPSO possui 6

poços de injeção de água (ligados a um manifold) e 1 poços de injeção de gás (tabela

10).

Tabela 10 - Relação de comprimentos das linhas de produção entre ANM, manifolds e risers de

injeção de água

FPSO

Cluster

manifold de

injeção água

Amount

of water

injection

wells

connected

Distance

between

wellhead

and

manifold

(m)

Distance

between

manifold

and TDP

(m)

Number

of riser

Riser

length

(m)

FPSO

A Cluster WI A 4 1000 3000 1 3000

37

FPSO

1B Cluster WI 1B 6 1000 3000 1 3000

FPSO

2B Cluster WI 2B 6 1000 3000 1 3000

FPSO

C Cluster WI C 6 1000 3000 1 3000

Figura 16 - Ilustração do sistema de injeção de gás e água referente ao FPSO A

A Tabela 11 abaixo mostra os tipos de dutos usados, assim como seu

diâmetro.

Tabela 11 - Diâmetro e tipos de linhas de injeção de água

Flowline section Flowline Flowline diameter

38

type


pipe 4 inch


pipe 12 inch

Riser Flexible

pipe 12 inch

Na Figura 17, além dos clusters manifolds de produção (pontos pretos) e dos

FPSO (pontos rosas) é possível ver as posições dos 4 poços de injeção de gás

(indicados pelos pontos azuis).

OBS: os manifolds de injeção de água não podem ser vistos na Figura 17, todavia

suas posições distam 3 km de cada plataforma, como explicado na seção anterior.

39

Figura 17 - Mapa das posições dos FPSO, manifolds e injeção de gás

Da mesma maneira, as linhas de gás serão listadas abaixo assim como suas

informações.

Tabela 12 - Relação de comprimentos das linhas de produção entre ANM e risers de injeção de gás

FPSO

Amount of gas

injection wells

connected

Distance

between

well and

TDP (m)

Number

of riser

Riser

length (m)

FPSO

A 1 1100 1 3000

FPSO

1B 1 5230 1 3000

40

FPSO

2B 1 2900 1 3000

FPSO

C 1 5800 1 3000

Tabela 13 - Diâmetro e tipos de linhas de injeção de gás

Flowline section Flowline


Wellhead to TDP Flexible

pipe 10 inch

Riser Flexible

pipe 10 inch

2.6.2. Cenário 2

O segundo cenário chamado de cenário híbrido, possui as seguintes

características de projeto:

Lâmina d’água no campo: 2300 metros;

66 poços produtores, 22 poços injetores de água (FPSO 1 com 10 e FPSO 2

com 12) e 3 poços injetores de gás (FPSO 1 com 1 e FPSO 2 com 2);

12 manifolds de produção (6 para cada FPSO) e 18 de injeção de água;

Distância da costa (localização): 300 km

A Figura 18 mostra o arranjo submarino associado ao FPSO 1 com 3

separadores submarinos e sistema de injeção de água produzida logo após cada

separador e as respectivas bombas (que não farão parte da simulação) de elevação

do fluido de produção. É importante ressaltar que esta Figura diz respeito a somente

metade do sistema completo do campo.

41

Figura 18 - Layout dos elementos no campo com posição do FPSO e manifolds

A Figura 19 abaixo, retirada do software QUESTOR, simula o layout em 3D

para melhor visualização da disposição do sistema híbrido.

Figura 19 - Arranjo do campo no cenário híbrido

A Figura 20, indica o cenário híbrido com os principais equipamentos. A Figura

21 mostra o campo com os 3 injetores de gás em suas respectivas posições.

42

Figura 20 - Arranjo com 2 FPSO, 6 separadores submarinos e 12 clusters manifolds na produção

43

Figura 21 – Injetores de gás indicados pelas estrelas em branco

Foi feito o mesmo procedimento do cenário 1 para mapear as posições médias

de cada equipamento submarino, ou seja, após desenhar todos os equipamentos,

seus pontos foram mapeados pelo software Webplot Digitizer, pois a Figura 22 não

estava escalada corretamente, mostrada abaixo.

44

Figura 22 - Layout do Cenário 2 de acordo com o Webplot Digitizer

Após completar todas as posições, assim como no cenário 1, foram listados

todos os equipamentos com suas características de projeto, nas seguintes tabelas:

Tabela 14 - Relação de comprimentos das linhas de produção entre ANM, manifolds e risers

FPSO

Separadores

submarinos

Cluster

manifold

Quantidade

de poços de

produção

Number

of riser

Riser

configuration

Riser

length

(m)

S1

Cluster A-1 4 1 catenary 2954

Cluster A-2 4

45

FPSO

1

S2

Cluster A-3 4 1 catenary 2954

Cluster B-1 6

S3

Cluster B-2 6 1

catenary 2954

Cluster B-6 6

FPSO

2

S4

Cluster B-3 6 1 catenary 2954

Cluster C-1 6

S5

Cluster B-5 6 1 catenary 2954

Cluster B-4 6

S6

Cluster C-2 6 1 catenary 2954

Cluster C-3 6

Tabela 15 - Distâncias das linhas de produção

Separador

submarino

Manifold

Cebeça de

poço ao

Manifold(m)

Manifold ao

Separador

submarino(m)

Separador

ao TDP(m) TOTAL(m)

S1

Cluster A-1 1000 5011 14334

59792

Cluster A-2 1000 5011

S2

Cluster A-3 1000 3746 4170

Cluster B-2 1200 3746

S3

Cluster B-1 1200 3293 10588

Cluster B-6 1200 3293

S4

Cluster B-3 1200 3060 3309

44929

Cluster C-1 600 3060

S5

Cluster B-5 1200 3671 8473

Cluster B-4 1200 3671

S6

Cluster C-2 600 2621 9043

Cluster C-3 600 2621

Tabela 16 - Diâmetro e os tipos de linhas de produção

Flowline section Flowline Flowline diameter

46

type


pipe 4 inch


pipe 8 inch

Riser Flexible

pipe 8 inch

A Figura 23 mostra o esquema em 3D referente ao separador 1, com os

equipamentos já listados, com o adicional da linha de injeção de água. A Tabela 17

informa quantas linhas terão cada separador. E por último, a Tabela 18 indica o

diâmetro e o tipo de duto utilizado.

Figura 23 - Layout do sistema submarino referente ao separador S1

Tabela 17 - Relação de comprimentos das linhas de produção antre ANM, manifolds e risers de

injeção de água

Separador

submarino

Amount of

water injection

wells connected

Distance

between

wellhead and

separator (m)

S1 2 1000

47

S2 2 1000

S3 3 1000

S4 3 1000

S5 3 1000

S6 3 1000

Tabela 18 - Diâmetro e tipos de linhas de injeção de água na produção após o separador

Flowline de injeção de água Flowline


Wellhead to separator Flexible

pipe 8 inch

Como indicado anteriormente, a Figura 24, a seguir, mostra em 3D o sistema

de injeção de água e gás, sem os outros componentes do FPSO 1 (poços de gás são

e vermelho e de água em azul).

Figura 24 - Layout do sistema submarino referente ao FPSO

As Tabelas 19 e 20 seguintes, mostram as características dessas linhas de

injeção de água para cada FPSO existente. O mesmo procedimento para as Tabelas

21 e 22, para as linhas de injeção de gás.

48

Tabela 19 - Relação de comprimentos das linhas de injeção de água direta do FPSO

FPSO

Amount of

water

injection

manifold

Amount of

water

injection

wells

connected

Distance

between

well and

manifold

(m)

Distance

between

manifold

and TDP

(m)

Number

of riser de

injeção de

água

direta

Riser

length (m)

FPSO 1 1 3 1000 5000 1 3000

FPSO 2 1 3 1000 5000 1 3000

Tabela 20 - Diâmetro e tipos de linhas de injeção de água direta do FPSO

Flowline section Flowline type diameter

Wellhead to manifold Flexible pipe 6 inch

Manifold to TDP Flexible pipe 10 inch

Riser de água catenary 10 inch

Tabela 21 - Relação de comprimentos das linhas de injeção de gás direta do FPSO

FPSO

Amount of gas

injection wells

connected

Distance

between

manifold

and TDP

(m)

Number of

riser de

injeção de gás

diretamente

Riser

length (m)

FPSO 1 1 7189 1 3000

FPSO 2 2

5321

2

3000 2859

49

Tabela 22 - Diâmetro e tipos de linhas de injeção de gás direta do FPSO

FPSO Flowline e risers de injeção direta de gás Flowline

type diameter

FPSO 1 Wellhead to TDP + Riser de gás catenary 10 inch

FPSO 2 Wellhead to TDP + Riser de gás catenary 8 inch

2.6.3. Cenário 3

O último cenário a ser simulado é o subsea to shore, onde não haverá

unidades de produção e exploração (FPSO). Esse cenário é semelhante com o

cenário 2, possuindo os mesmos poços de produção.

50

Figura 25 – Layout do cenário 3 subsea to shore

Como mostrado na Figura 25, todos os poços de produção são conectados nos

pontos de conexão chamados de Grupo 1 e 2 e ligados aos pipelines 1 e 2 até o

terminal. Serão desconsiderados os PLET e PLEM, como foi feito nos outros cenários

para simplificar a simulação.

Serão considerados os 22 poços de injeção de água do cenário 2, adicionando

mais 2 novos para completar o sistema. Outra diferença dos cenários é que o

equipamento usado para a injeção de água é o SRWIT, que serão considerados como

clusters (manifold) de injeção de água do cenário 2. Tais equipamentos foram listados

no tópico Anexo, Equipamentos Submarinos.

Os pipelines 1 e 2 possuem um comprimento de 283 km e 285 km com 22 in de

diâmetro e são do tipo duto rígido, respectivamente, possuindo, cada um deles, 3

costa

Pipeline 1

Pipeline 2

51

bancos de bombas de escoamento da produção. Cada banco de bomba é composto

por 3 bombas multifásicas submarinas helico axial de escoamento mais 1 bomba

reserva, caso haja necessidade, totalizando em 24 bombas no total no campo de

produção. Tendo em vista a simulação, foi feito uma divisão dos pipelines em no

máximo de 25 km para inspeção ininterrupta, pois as bombas estavam separadas

entre 60 km a 86km de distância e. também, o banco de bombas foi considerado um

equipamento só.

Figura 26 - Layout do cenário 3 de acordo com o Webplot Digitizer

Como mostrado na Figura 26, os pontos em vermelho indicam as posições

médias necessários para a base de dados para o QUEST, de acordo com os outros

52

cenários. Os pontos em lilás são os pontos relativos ao pipeline, mostrado

esquematicamente na Figura 26. Como os dois são muito longos, não foi possível

desenhar todos no software Webplot Digitizer, sendo necessário montar uma planilha

EXCEL para extrapolar as outras posições.

De acordo com as 4 primeiras posições demostrado na Figura 27, foi possível

fazer uma regressão linear para determinar as próximas posições, demonstrado na

Figura 28 e Figura 29. A Figura 27 mostra o cálculo do comprimento padrão entre o

ponto de conexão do grupo 1 com o cluster A-1. Para simplificar, as posições das

bombas são mapeadas igualmente a posição média do segmento do pipeline,

respeitando as distancias pré-determinadas entre elas.

Figura 27 - Tabela para calcular o comprimento base

Figura 28 - As posições relativas e as distâncias parciais do pipeline 1

x y ax by hip comprimento

1.984482 3.35514 1.993916 1.35514 2.410831 24108.3131

3.978399 4.71028

ax by Distância

primeiro 0.852407 3.35514 -0.48025 1.093458

0.372157 4.448598

bombas -0.10809 5.542056 48216.62619

-0.58834 6.635514

-1.06859 7.728972

-1.54885 8.82243

-2.0291 9.915888

-2.50935 11.00935

bombas -2.9896 12.1028 72324.93929

-3.46985 13.19626

-3.9501 14.28972

-4.43035 15.38318

-4.9106 16.47664

-5.39085 17.57009

bombas -5.8711 18.66355 72324.93929

-6.35135 19.75701

-6.8316 20.85047

-7.31185 21.94393

-7.7921 23.03738

-8.27235 24.13084

-8.7526 25.2243 96433.25239

grupo 1

53

O mesmo procedimento foi feito para o pipeline 2 e assim foi somado as

distâncias parciais para verificar se estava condizente com o comprimento total dos

pipelines, mostrado na Figura 29. A diferença mostrada na Figura 30, é aceitável de

acordo com as simplificações de projeto.

Figura 29 - As posições relativas e as distâncias parciais do pipeline 2

Figura 30 - Distância total dos pipelines 1 e 2 em metros

Para os pipelines (dutos rígidos) foi usado como referência [39] a Figura 31,

considerando apenas a inspeção externa e visual, simplificando a frequência para

cada 2 anos desde o início da simulação.

ax by Distância

x 1.43793 4.420561 -0.45195 1.093458

0.985981 5.514019

bombas 0.534033 6.607477 48216.63

0.082084 7.700935

x -0.36986 8.794393

-0.82181 9.88785

x -1.27376 10.98131

-1.72571 12.07477

bombas -2.17766 13.16822 72324.94

-2.62961 14.26168

x -3.08156 15.35514

-3.5335 16.4486

x -3.98545 17.54206

-4.4374 18.63551

bombas -4.88935 19.72897 72324.94

-5.3413 20.82243

x -5.79325 21.91589

-6.24519 23.00935

x -6.69714 24.1028

-7.14909 25.19626

x -7.60104 26.28972

-8.05299 27.38318

x -8.50494 28.47664 96433.25

-8.95689 29.57009 12054.16

grupo 2

soma 1 soma 2

289299.8 301353.9

54

Figura 31 - Tabela de frequência de inspeção

2.6.4. Resumo

Após a tomada dos dados de entrada para iniciar a simulação, será mostrado

na Tabela 23 os principais tipos de equipamento e suas principais características. Os

equipamentos de mesmo tipo, não terão suas diferenças listas, sendo usadas

diretamente pela base de dados para a simulação no QUEST, ou seja, as informações

como as posições relativas de cada um não serão listadas aqui.

55

Tabela 23 Resumo esquemático dos equipamentos submarinos

2.7. Características e Simplificações

Foram feitas considerações e simplificações de projeto devido à falta de

informação e de tempo:

Todos os RSV são idênticos contendo a mesma velocidade de serviço;

Todos os ROV são idênticos possuindo a mesma velocidade de inspeção, de

imersão e emersão;

Algumas frequências de inspeção foram estimadas (por exemplo os

Separadores);

Min Modo Max Min Modo max

Riser 0 0 0 43800 Variável Comprimento*0,8

Comprimento/

velocidade de

inspeção

Comprimento*1,2

Flow Line 0,9*Modo

lâmina

d'água/velocidade

de imersão e

emersão

1,1*Modo 43800 Variável Comprimento*0,8

Comprimento/

velocidade de

inspeção

Comprimento*1,2

Cluster/Manifold 0,9*Modo

lâmina

d'água/velocidade

de imersão e

emersão

1,1*Modo 26280 0 3*0,8=2,4 3 3*1,2=3,6

Production Line 0,9*Modo

lâmina

d'água/velocidade

de imersão e

emersão

1,1*Modo 17520 Varível Comprimento*0,8

Comprimento/

velocidade de

inspeção

Comprimento*1,2

WellHead/ANM 0,9*Modo

lâmina

d'água/velocidade

de imersão e

emersão

1,1*Modo 8760 0 1*0,8=0,8 1 1*1,2=1,2

SSAO 0,9*Modo

lâmina

d'água/velocidade

de imersão e

emersão

1,1*Modo 4380 0 6*0,8=4,8 6 6*1,2=7,2

TDP 0,9*Modo

lâmina

d'água/velocidade

de imersão e

emersão

1,1*Modo 8760 0 2*0,8=1,6 2 2*1,2=2,4

Bombs 0,9*Modo

lâmina

d'água/velocidade

de imersão e

emersão

1,1*Modo 2920 0 3*0,8=2,4 9 3*1,2=3,6

Pipeline Rígido 0,9*Modo

lâmina

d'água/velocidade

de imersão e

emersão

1,1*Modo 17520 0 Comprimento*0,8

Comprimento/

velocidade de

inspeção

Comprimento*1,2

Distribuição Triangular Imersão/Emersão

(h)Distribuição Triangular Inpeção (h)Frequência

(h)

Comprimento

(m)Tipo

56

As demandas de inspeção foram feitas ao mesmo tempo, sem qualquer ordem

definida ou padronizada;

Foi considerado a mesma profundidade média para o campo;

Foram consideradas as alturas de onda 3.5, 4 e 4.5 metros;

Foi considerado apenas um terminal de ancoragem de partida do RSV;

Não há rotas específicas para a navegação;

O contrato de afretamento dos RSV’s é anual;

Não foi considerado tempo máximo em mar;

Não foi considerado autonomia da embarcação;

A checagem da altura de onda só é realizada a cada hora;

Foi estimado um valor de consumo de combustível igual para todos os RSV’s,

no entanto diferentes para cada condição de operação (viagem, inspeção,

fundeio);

O preço do combustível é referente ao Diesel;

Não foi considerado o custo portuário;

As cabeças de poço (wellhead), localizado abaixo da árvore de natal (ANM),

foram considerados como 1 equipamento só. Ou seja, serão inspecionados os

2 equipamentos, sem distinção de tempo;

Foram desconsiderados alguns equipamentos submarinos nos dois cenários:

as linhas umbilicais (tubos hidráulicos, elétricos, fibra ótica, injeção química e

cabos de potência), as bombas de produção e injeção, as PLET’s e as

PLEM’s, as UTA’s, os SDU’s e os equipamentos mais complexos (por

exemplo, os módulos de composição dos separadores).

A matriz de simulação gerada é composta de 12 casos diferentes, observados na

tabela 24.

Tabela 24 - Tabela indicativa da quantidade de simulações

Simulação Cenário Altura de

onda (m)

1 1 3.5

2 1 4

3 1 4.5

4 1 3.5

57

5 2 4

6 2 4.5

7 2 3.5

8 2 4

9 3 4.5

10 3 3.5

11 3 4

12 3 4.5

2.8. Meteorologia

De forma análoga ao estudo das velocidades de serviço, foram usados dados de

estado de mar através das informações do Programa Nacional de Boias (PNBOIA),

das informações vindas de uma boa de fundeio localizada próxima a costa de Santos

(-25,27º; -44,93º), mapeando o vento e a onda, de 2011 a 2016, com frequências

médias de uma hora.

58

Figura 32 - Em cinza, campo de Júpiter em relação à Santos e ao Rio de Janeiro (Fonte:

http://www.engimark.com.br)

Os dados não foram suficientes para obter um comportamento preciso, logo foi

realizada uma simulação de 15 anos através do software WAVE WATCH III para

aumentar a precisão dos dados. O mesmo simula processos físicos de crescimento,

propagação e dissipação de ondas em duas dimensões, a partir da soma de

transferência de energia de campos de vento paras as ondas através de uma

interação vento-onda (juntamente com a dissipação da quebra da onda e as

interações não lineares entre ondas).

Com as devidas integrações referentes às equações de espectro de onda, foi

criado uma malha da região, fornecendo os resultados finais obtendo mais de 131.400

registros para o comportamento das ondas, formando uma base de dados consistente.

De acordo com a empresa Subsea 7, a altura de onda para inspeção depende

do tipo de duto que está sendo analisado. Como mostrado na tabela abaixo, ela varia

59

entre 2 metros a 4,5 e 5 metros de altura para paralisar a operação, não havendo

informação adicional para os demais equipamentos submarinos [38].

Tabela 25 - Tipos de pesquisa de inspeção (Fonte: https://www.subsea7.com)

Devido à falta de informações referente as condições de operação de um ROV

em inspeção, foi utilizado a base e dados de uma operação de carga e descarga de

PSV’s nas plataformas FPSO. Para haver a operação de inspeção utilizando um ROV

utiliza-se de guindaste [40] devido ao cabo de potência e de comunicação, logo é

razoável utilizar a norma regulamentadora para guindastes, NR 18, Item 14,

Movimentação e Transporte de Materiais e Pessoas.

“18.14.24.6.2: Deve ser interrompida a operação com a grua quando da ocorrência de

ventos com velocidade superior a 42km/h.” (Portaria SIT n.º 114, de 17 de janeiro de

2005)

Para mapear a altura de onda, foi utilizado a Escala de Beaufort, na qual

classifica a intensidade dos ventos e a altura de para cada faixa.

60

Tabela 26 - Escala Beaufort (Fonte: https://en.wikipedia.org/wiki/Beaufort_scale)

Número de Beaufort Descrição Velocidade do Vento Altura de Onda

0 Calmo < 1km/h 0 m

1 Aragem 1-5 km/h 0-0.2 m

2 Brisa Leve 6-11 km/h 0.2-0.5 m

3 Brisa Fraca 12-19 km/h 0.5-1 m

4 Brisa Moderada 20-28 km/h 1-2 m

5 Brisa Forte 29-38 km/h 2-3 m

6 Vento Fresco 39-49 km/h 3-4 m

7 Vento Forte 30-61 km/h 4-5.5 m

8 Ventania 62-74 km/h 5.5-7.5 m

9 Ventania Forte 75-88 km/h 7-10 m

10 Tempestade 89-102 km/h 9-12.5 m

11 Tempestade Violenta 103-117 km/h 11.5-16 m

12 Furação ≥ 118 km/h ≥ 14 m

De acordo com a Tabela 26 e a norma NR18, o critério de parada é de altura

de onda entre 3 e 4 metros. Então, o presente trabalho irá mapear as análises de 3.5,

4.0 e 4.6 metros de altura.

De volta ao software WAVE WATCH III, os dados foram divididos em

trimestres, onde para cada filtrou-se os períodos relativos aos intervalos acima

escolhidos de forma estimar as distribuições de probabilidade discretas dos intervalos

sucessivos de bom tempo ou mau tempo. Através do software EasyFit, foi encontrada

uma distribuição de Bernoulli, demostrado na Figura e nas Tabelas.

61

Figura 33 - Distribuição discreta para ondas de 3 metros

Tabela 27 - Mau tempo de 3 metros por Bernouilli

Altura Distribuição p

T1 3 Bernouilli 0.28972 T2 3 Bernouilli 0.44186 T3 3 Bernouilli 0.45455 T4 3 Bernouilli 0.40191

Tabela 28 - Mau tempo de 4 metros por Bernouilli


T1 4 Bernouilli 0.0408 T2 4 Bernouilli 0.33043 T3 4 Bernouilli 0.27723 T4 4 Bernouilli 0.1428

Tabela 29 - Mau tempo de 4.5 metros por Bernouilli


T1 4.5 Bernouilli 1 T2 4.5 Bernouilli 0,18309 T3 4.5 Bernouilli 0,17187 T4 4.5 Bernouilli 1

62

O programa utilizado para fazer as simulações deste presente trabalho,

QUEST, possui uma quantidade limitada de distribuições mostrado na figura abaixo.

Figura 34 - Distribuições do software QUEST (Fonte: QUEST)

Para validar os resultados, foi utilizado o software EasyFit novamente, fazendo

o teste de aderência de Anderson-Darling que determina a melhor distribuição seguido

pela equação abaixo:

Equação 2 - Teste de aderência de Anderson-Darling

𝐴𝐷2 = −𝑁 − ∑(2𝑖 − 1) ∗ [ln(𝐹(𝑥𝑖)) + ln(1 + 𝐹(𝑥𝑁+1−1))]

𝑁

𝑁

𝑖=1

Ou seja, o menor valor dessa estatística equivale dizer o quanto melhor a

distribuição se ajusta aos dados, calculando o valor de p para o teste de qualidade do

ajuste. Esses valores a partir da estatística ajudam a determinar qual o modelo de

distribuição deverá ser usado para a análise de capacidade ou uma análise de

confiabilidade [41].

63

Figura 35 - Condição de bom tempo, terceiro trimestre, distribuição Gama para altura de onda de 3

metros

Para efetuar os cálculos no software QUEST das simulações, foi escolhido a

distribuição Gamma. Decidiu-se padronizar os eventos para esse tipo de distribuição

de modo que seja mais simples de implementar no programa, pois em alguns casos

outras distribuições houve melhor resultado. Foram gerados diversos gráficos de

distribuição para comparação, logo apenas serão demonstrados alguns casos como

nas próximas tabelas referente à altura de onda de 2 metros.

64

Figura 36 - Critério de seleção AD

Tabela 30 - Distribuição Gamma de tempo bom e ruim para altura de 2 metros

Tempo Bom Tempo Ruim

Altura Trimestre α β Altura Trimestre α β

2 T1 0.88012 100.45 2 T1 11.015 28.543

2 T2 0.74252 85.425 2 T2 1.286 42.343

2 T3 0.90229 49.81 2 T3 0.99604 54.137

2 T4 0.77874 73.216 2 T4 0.92398 39.493




3 T1 2.4164 174.61 3 T1 1.486 9.3125

3 T2 1.1258 157.63 3 T2 1.6878 13.124

3 T3 1.0186 142.65 3 T3 1.3101 15.621

3 T4 1.4279 177.4 3 T4 1.1574 14.966

65



Altura Trimestre α β Altura Trimestre α Β

4 T1 31.611 21.853 4 T1 2.3642 1.9268

4 T2 2.5053 167.19 4 T2 1.2198 10.959

4 T3 3.385 132.53 4 T3 1.2947 10.342

4 T4 9.2639 66.125 4 T4 2.3642 1.9268

Tabela 33 - Distribuição Gamma de tempo bom e ruim para altura de 4.5 metros



4.5 T1 513,04 1,4075 4.5 T1 - -

4.5 T2 5,3779 209,12 4.5 T2 1,3948 8,1622

4.5 T3 6,826 84,805 4.5 T3 2,0727 4,9853

4.5 T4 4138 0,17787 4.5 T4 - -

2.9. Time Charter e Diesel

Nesse presente trabalho, para simplificação de projeto, foram usados apenas

os custos de time-charter (TC) e de combustível (diesel) na simulação. O TC é o

aluguel da embarcação por um determinado período de tempo, acordado entre o

proprietário do navio, fretador, e o contratante, afretador. A Figura 37 demonstra tais

custos de responsabilidade do proprietário e do fretador.

Figura 37 - Contratos de afretamento (Fonte: COPPE, UFRJ)

66

Foi realizado o levantamento das séries disponíveis da base de dados da

Claksonsnet [42] para determinar as distribuições de probabilidade para as taxas de

afretamento do PSV. As taxas obtidas são para PSV 4000 no mercado do Mar do

Norte, pois são embarcações semelhantes e não foi encontrado uma série para RSV.

Após esse mapeamento, para uma análise mais exata, foi feita uma

extrapolação utilizando o modelo geométrico de reversão à média, para um maior

período de tempo. Segundo Pinto [43] Movimentos de Reversão à Média (MRM),

podem descrever melhor diversas variáveis que tendem a um nível de equilíbrio de

longo prazo e também são de muita importância para avaliação de teoria de opções

reais, dado essa escolha e a parametrização correta.

O modelo geométrico de reversão à média escolhido foi o de Dixit & Pindyck,

definido com uma MRM geométrico de fator único, de acordo com Pinto [43], onde

uma variável P adicional existe em cada termo da equação, havendo um processo

geométrico, na qual o incremento de valor da variável passa a ser proporcional ao

nível da variável em si. Para a discretização do modelo geométrico usa-se:

Equação 1 - MRM de Dixit & Pindyck

𝑃𝑡 = 𝑒𝑥𝑝 {(ln �̅� −𝜎2

2𝜂𝐴) ∗ (1 − 𝑒−𝜂𝐴∆𝑡) + ln 𝑃𝑡−1 ∗ 𝑒−𝜂𝐴∆𝑡 + 𝜎 ∗ √

1 − 𝑒−𝜂𝐴∆𝑡

2𝜂𝐴∗ 𝑁(0,1)}

Foi calculado o desvio padrão e a variância a partir dos valores do time charter,

possibilitando mapear os valores das constantes presentes.

Equação 2 - Cálculo das constantes do MRM de Dixit & Pindyck

𝑞1 = (ln �̅� −𝜎2

2𝜂𝐴)

𝑞2 = (1 − 𝑒−𝜂𝐴∆𝑡)

𝑞3 = 𝑞1 ∗ 𝑞2

𝑞4 = 𝑒−𝜂𝐴∆𝑡

𝑞5 = 𝜎 ∗ √1 − 𝑒−𝜂𝐴∆𝑡

2𝜂𝐴

67

Equação 3 - Constantes do time-charter

𝑞3 = 0,3230995

𝑞4 = 0,8962638

𝑞5 = 0,1061013

Logo, a série temporal dos preços do time-charter foi gerada, através dessas

constantes, gerando possíveis curvas de comportamento futuro.

Gráfico 3 - Comportamento do Time-Charter, MRM

Para finalizar o custo total nesse presente trabalho, foi calculado também pelo

MRM de Dixit & Pindyck, o custo do Diesel, utilizando os dados históricos do site

Bunkerindex [44] dos preços a partir de março de 2009.

68

Gráfico 4 - Preço do Diesel

A utilização do método de MRM gerou uma série randômica satisfatória,

governada pela série temporal do preço do diesel, com as seguintes constantes

implementada no código do QUEST.

Equação 4 - Constantes do Diesel

𝑞3 = 0,004198

𝑞4 = 0,9993663

𝑞5 = 0,0091118

3. Resultados

Antes de entrar nos resultados reais, foi preciso determinar um número mínimo

de iterações para garantir convergência e precisão. Foi gerado uma série de 20

iterações, com o cenário 1, com um RSV apenas e altura de onda de 3.5 metros,

mapeando o custo final. Além disso foram feitos cálculos para validar os números

apresentados pelo QUEST, como:

Tempo de viagem entre o terminal e o primeiro equipamento inspecionado;

69

Tabela 34 - Validação da simulção do modelo entre a distância do modelo e a distância calculada

Tempo de inspeção do equipamento;

Tabela 35 - Validação da simulção do modelo entre o tempo de inspeção do modelo e a triângular

proposta

Tempo de imersão e emersão.

Tabela 36 - Validação da simulção do modelo entre o tempo de Imersão/Emersão do modelo e a

triângular proposta

Os resultados foram satisfatórios e então houve a análise do custo total, porque

ela contém todos as variáveis de diesel e time-charter.

DISTANCE_travelled(km) DISTANCE_calculated(km) Error

54.064212 53.125 1.737%

Element INSPECTION min t_inspect inspection time (h) max t_inspect

SRISERA2_1 11.44613333 8.888888889 11.11111111 13.33333333

Element GOING DOWN GOING UP minimo down (h) modo (h) maximo (h)

SFLOWLA2_1 0.047849889 0.042912028 0.0414 0.046 0.0506

70

Tabela 37 - Cálculo de custo total de cada simulação

Para definir um número ótimo de iterações com um intervalo de confiança

determinado, foi utilizado a equação abaixo proposto pelo Chwif e Medina [45], já

mencionados nesse presente trabalho. Ela determina um intervalo de confiança de

acordo com a amostra de tamanho n e confiança de 100(1-α)%.

Equação 5 - Intervalo de confiança

ℎ = 𝑡𝑛−1,α 2⁄ ∗𝑠

√𝑛

Onde:

ℎ: Metade do tamanho do intervalo de confiança;

𝑡𝑛−1,α 2⁄ : Percentil da distribuição t de Student [46] com n-1 graus de liberdade;

𝑠: Desvio padrão da amostra;

Iteração Custo Total

1 115 125 373.10$

2 107 708 638.00$

3 112 455 965.10$

4 106 128 008.40$

5 118 431 229.10$

6 103 708 347.30$

7 109 500 316.10$

8 102 833 865.30$

9 104 457 565.10$

10 112 191 789.00$

11 105 350 059.20$

12 110 413 801.10$

13 104 661 575.10$

14 107 020 923.10$

15 116 101 524.00$

16 110 129 020.20$

17 119 322 417.10$

18 109 298 083.10$

19 113 749 446.30$

20 119 267 428.00$

Média 110 392 768.69$

Desvio Padrão 5 152 720.44$

71

𝑛: Número de dados da amostra.

Com o valor de h encontrado, determinou o intervalo de confiança, [𝑥 ̅ −

ℎ, 𝑥 ̅ + ℎ], onde �̅� é a média amostral. Optou-se pelo intervalo de 99% de confiança

estatística, logo tem-se α = 0,01, obtendo o tamanho da amostra através da tabela

de t de Student bicaudal.

[107 096 372.21 ,113 689 165.16]

𝑡𝑛−1,α 2⁄ → 2.861

Logo, tem-se:

ℎ = 3296396.472

Ainda com a base em Chwif e Medina [41], para calcular o número ótimo de

replicações, utilizou-se a equação abaixo com o intervalo já definido com as 20

iterações.

Equação 6 – Número de replicações

𝑛∗ = [𝑛 (ℎ

ℎ∗)

2

]

Onde:

𝑥 ̅ − ℎ, 𝑥 ̅ + ℎ: Para amostra de 20 iterações;

ℎ∗: Nível de precisão;

𝑛∗: Número ótimo de replicações.

Testou-se o valor para ℎ∗ de 2% da média amostral, dando 2207855.374 e,

com a equação 6, o valor foi de 44.58283012. Logo foi usado 50 de iterações.

72

Gráfico 5 - Custo total por simulação

A simulação foi realizada em um computador com processador i7-4770 CPU @

3.40GHz, com memória RAM de 16 GB, o tempo de simulação, considerando apenas

uma iteração de 1 cenário demorou aproximadamente 2 dias. O tempo computacional

de uma iteração foi de aproximadamente 15 minutos para cada.

Vale lembrar que como apesar de haver atrasos nas inspeções dos

equipamentos, nenhum deles ultrapassou o limite de 1 ano. Ou seja, todos os

equipamentos foram inspecionados, não havendo a necessidade de calcular a frota

mínima necessária para cumprir a demanda. Então, para todas as simulações, foi

usado apenas 1 embarcação.

Serão analisados abaixo os resultados das simulações dos 3 modelos

propostos pelo presente trabalho, tais como:

Analisar os tempos de Inspeção, Imersão/Emersão do ROV e a janela

de mau tempo;

Custos totais;

Custo do Time charter;

Custo do combustível;

Verificar se cada elemento foi inspecionado durante os 30 anos;

Verificar os atrasos totais entre os dutos e o restante dos equipamentos

na inspeção.

$95,000,000.00

$100,000,000.00

$105,000,000.00

$110,000,000.00

$115,000,000.00

$120,000,000.00

$125,000,000.00

$130,000,000.00

0 5 10 15 20

73

3.1. Resultados Cenário 1

O cenário 1 apresentou uma janela de mau tempo pouco influente nesses 30

anos de operação, ou seja, as alturas de onda estudadas como parada da operação

de inspeção, no campo hipotético, foram desprezíveis mostrado nos Gráficos 6, 7 e 8.

Gráfico 6 - Influência meteorológica de altura de onda de 3.5 metros

1% 2%

94%

3%

Processo de Inspeção (Altura de onda 3.5 m)

Time Going Down

Time Going Up

Time doinginspection

Time in Bad Weather

74



Para os custos totais, não há um parâmetro real para comparação. Contudo,

será demonstrado e comparado com todos os cenários propostos. Abaixo, nos

2% 2%

96%

0%


Time Going Down

Time Going Up


Time in Bad Weather

2% 2%

96%

0%


Time Going Down

Time Going Up


Time in Bad Weather

75

Gráficos 9, 10 e 11, o gráfico de barra mostra a relação entre os custos de time charter

e de combustível ao longo dos anos de análise do presente trabalho.

Gráfico 9 - Custos anuais do Processo de inspeção para altura de onda de 3.5 m


0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

4000000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Custo do Processo (Altura de onda 3.5 m)

TIME CHARTER DIESEL

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

4000000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30


TIME CHARTER DIESEL

76


Nesse cenário 1 não houveram atrasos acima do limite de 1 ano, proposto

anteriormente, por cada equipamento inspecionado. Ou seja, todos foram

inspecionados nos 30 anos de operação todas as vezes requisitadas.


O cenário 2 também apresentou uma janela de mau tempo pouco influente

nesses 30 anos de operação, ou seja, as alturas de onda estudadas como parada da

operação de inspeção, no campo hipotético, foram desprezíveis mostrado nos

Gráficos 12, 13 e 14, para as 3 alturas de onda estudadas (3.5, 4.0, 4.5).

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

4000000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30


TIME CHARTER DIESEL

77

Gráfico 12- Influência meteorológica de altura de onda de 3.5 metros




Gráficos 14, 15 e 16, o gráfico de barra mostra a relação entre os custos de time

charter e de combustível ao longo dos anos de análise do presente trabalho.

2% 1%

91%

6%

Processo de Inspeção (Altura de Onda 3.5 m)

Time Going Down

Time Going Up


Time in Bad Weather

1% 2%

97%

0%

Processo de Inspeção (Altura de onda 4.0)

Time Going Down

Time Going Up


Time in Bad Weather

78



Nesse cenário 2 também não houveram atrasos acima do limite de 1 ano,

proposto anteriormente, por cada equipamento inspecionado. Ou seja, todos foram


0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

4000000

4500000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30


TIME CHARTER DIESEL

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

4000000

4500000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Custo do Processo (Altura de onda de 4.0 m)

TIME CHARTER DIESEL

79


O cenário 3 apresentou uma janela de mau tempo mais influente nesses 30

anos de operação do que nos outros cenários mostrados nos Gráficos 16 e 17.


1%

0%

91%

8%


Time Going Down

Time Going Up


Time in Bad Weather

80




Gráficos 18 e 19, o gráfico de barra mostra a relação entre os custos de time charter e

de combustível ao longo dos anos de análise do presente trabalho.


0% 1%

98%

1%


Time Going Down

Time Going Up


Time in Bad Weather

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

4000000

4500000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30


TIME CHARTER DIESEL

81


Por fim, no cenário 3 também não houveram atrasos acima do limite de 1 ano,

proposto anteriormente, por cada equipamento inspecionado. Ou seja, todos foram


3.4. Comparando os Cenários

Serão listados os atrasos totais separados em Dutos, que são todas as linhas

de escoamento, e os Equipamentos, que são os restantes dos equipamentos do

campo. As tabelas contêm a média do atraso, desvio padrão, o atraso mínimo mínimo,

o máximo e outros, que são dados importantes para o estudo desse presente projeto.

Gráfico 20 - Estatística descritiva da média de atraso de inspeção entre os cenários

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

4000000

4500000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30


TIME CHARTER DIESEL

82

Gráfico 21- Estatística descritiva do atraso mínimo de inspeção entre os cenários

Gráfico 22 - Estatística descritiva do atraso máximo de inspeção entre os cenários

Os Gráficos 20, 21 e 22 acima demonstram a diferença entre os atrasos na

inspeção, onde se observa que o cenário 3 é maior entre os outros 2 cenários tendo

em vista que a quantidade de dutos é muito maior.

83

Gráfico 23 - Estatística descritiva da soma total dos tempos de inspeção entre os cenários

Gráfico 24 - Estatística descritiva do desvio padrão dos tempos de inspeção entre os cenários

Gráfico 25 - Estatística descritiva da média dos tempos de inspeção entre os cenários

84

Entretanto, como é visto nos gráficos 23, 24 e 25, demonstra que os atrasos

não foram tão significativos tendo em vista a grande diferença entre o tempo de

inspeção entre os cenários, demonstrando que o cenário shore to shore é uma boa

prospecção entre os 3 cenários estudados.

Por fim, foram comparados os tempos de fundeio entre os 3 cenários para

comparar o tempo ocioso da embarcação, para estudos futuros. Os gráficos 25, 26 e

27 demonstram que o cenário 3 possui menos tempo em ancoragem, principalmente

nos anos de inspeção dos quase 600 km de dutos de escoamento dos pontos de

conexão ao terminal.

Gráfico 26 – Comparação de tempo de fundeio com o tempo de viagem e inspeção

Gráfico 27 - Comparação de tempo de fundeio com o tempo de viagem

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Cenário 1

TOTAL_ANCHOR_TIME(h) TOTAL_TRAVEL_TIME(h)

0

2000

4000

6000

8000

10000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Cenário 2


85

Gráfico 28 - Comparação de tempo de fundeio com o tempo de viagem

4. Conclusão

Ao analisar os resultados percebe-se que em relação aos custos totais, de time

charter e de diesel, não houveram alteração significativa entre os cenários. A

influência meteorológica também foi insignificante em relação ao tempo total de

inspeção ao longo dos 30 anos de simulação, ou seja, nesse campo de estudo, os

custos relacionados à parada de operação não são relevantes. Foi feito uma análise

dos atrasos no processo de inspeção separados por 2 tipos de equipamentos

submarinos (dutos e os demais equipamentos), demonstrando que os dutos em geral

têm mais relevância. Em relação ao cenário 3, os atrasos máximos ainda foram

maiores, tendo em vista maior quantidade de dutos de escoamento que nos outros

cenários, ou seja, para estudos futuros e com outros tipos de inspeção, os resultados

podem variar.

Para otimizar os tempos de viagem, para os trabalhos futuros, poderia

implementar no código da simulação, um algoritmo que faria a escolha do próximo

equipamento a ser inspecionado pela menor distância entre eles ou por prioridade de

atraso. Nesse presente trabalho, portanto, os atrasos não ultrapassaram o limite

proposto, concluindo que não houve necessidade de ter mais que um RSV para o

processo.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Cenário 3


86

Comparando os tempos de fundeio entre os cenários, percebe-se o tempo que

a embarcação fica ociosa durante o ano. Para análises futuras, seria interessante

testar a mesma embarcação operando em dois ou mais prospectos ao mesmo tempo,

com o objetivo de otimizar o time charter, podendo levar em consideração autonomia e

tempo de viagem em mar.

Para melhoria do projeto e que os resultados sejam mais precisos, os cenários

devem ser montados de forma menos simplificada, incluindo outros equipamentos que

foram cortados dessa simulação tais como: PLET e PLEM, umbilicais de distribuição

de energia, as diversas bombas de elevação e outros. Implementar outras formas de

inspeção e as frequências de inspeção reais aos equipamentos, seriam importantes

para os próximos estudos, tornando esse projeto em uma grande ferramenta para as

empresas do ramo de exploração de petróleo.

87

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petroleo-no-pre-sal-supera-a-do-pos-sal-pela-primeira-vez> Acessado em 28 de dez.

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[52] Plataforma petrolífera – Disponível em:

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[53] AHMAD, N.A. BINTI, EFFENDY, M.H., KOTO, J. Fabrication Scheduling of

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[57] BAI, YONG. Sistemas marítimos de produção de petróleo: processos, tecnologias

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de Janeiro: Elsievier, 2016. Il.; 24 cm. (Engenharia de petróleo).

[58] Conheça curiosidades sobre equipamentos de nossos sistemas submarinos –

Disponível em: < http://www.petrobras.com.br/fatos-e-dados/conheca-curiosidades-

sobre-equipamentos-de-nossos-sistemas-submarinos.htm> – Acessado em 04 de jan.

de 2018.

[59] Apostila baseada em estudos realizados por TAVARES, José C. V.; CABELINO,

Karina; QUINTAES, Marcelo e BARAÚNA, Leonardo – 2008.

93

6. Anexo

6.1. Campo de Júpiter

Foi fornecido para o presente trabalho um cenário real, de grande importância

para a Petrobras e a economia brasileira. A Petrobras informou em final de

setembro/08 ter concluído a perfuração de um poço experimental no Campo de

Júpiter, no bloco BM-S-24, confirmando a ocorrência de uma grande jazida de gás

natural e óleo leve no pré-sal, em águas ultra-profundas, na Bacia de Santos. O

consórcio, responsável pela exploração deste bloco é formado pela Petrobras (80%) e

Galp Energia (20%).

O campo petrolífero de Júpiter [47], segundo o executivo-chefe da companhia

portuguesa Galp Energia, Manuel Ferreira de Oliveira, o tamanho das reservas do

campo seja semelhante ao do vizinho Tupi, onde as reservas recuperáveis são

estimadas em até 8 bilhões de barris de petróleo equivalente. Ela contém mais

petróleo em relação a gás do que o que se imaginava originalmente, onde acreditava-

se antes que a descoberta contivesse principalmente gás natural.

O campo é um grande e promissor prospecto para a exploração e produção de

petróleo pois ele pertence a camada do pré-sal, onde, segundo dados da Agência

Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP) [48], a produção de

petróleo no pré-sal totalizou 1,352 milhão de barris por dia, superior aos 1,321 milhão

de barris produzidos nas camadas do pós-sal.

Já a produção de gás natural totalizou 111 milhões de metros cúbicos por dia

em junho, avanço de 6,1% em relação ao mês anterior. Apenas no pré-sal, a produção

de gás natural foi equivalente a 53 milhões de metros cúbicos por dia. Com isso, a

produção nacional de óleo e gás natural nas camadas do pré-sal foi equivalente a

49,6% do total produzido nacionalmente. Exatamente por esses números, o presente

trabalho visa ajudar nos custos finais do projeto, calculando o tamanho da frota de

RSV que deve-se usar para fazer a inspeção dos equipamentos submarinos.

94

Figura 38 - Banco de Imagem TN Petróleo

Essa perfuração confirma a descoberta anunciada em 21 de janeiro de 2008. O

poço 1-BRSA-559A-RJS (1-RJS-652A) está localizado a 290 km da costa do Estado

do Rio de Janeiro e a 37 km a leste da área do Tupi, em profundidade d'água de 2187

metros. A profundidade final atingida foi de 5.773 metros a partir da superfície do mar

[49]. Quando em produção, o CO2, preliminarmente identificado, não será descartado

para a atmosfera, mas reinjetado, contribuindo assim para o aumento do fator de

recuperação de petróleo nestes reservatórios, hoje em dia, indispensável para uma

vida duradoura para um campo de exploração.

No tópico Dados de Entrada, foi detalhado outras características do campo em

questão. Entretanto, vale lembrar que como é um campo recém descoberto e com

muitos prospectos de exploração e produção de petróleo, as informações são

escassas e muitas delas são confidenciais. Vale lembrar também que os cenários são

um prospecto para estudo, visando atender um cenário mais otimizado para futuros

estudos e implementação.

6.2. FPSO

Unidade flutuante de produção, armazenamento e transferência (em inglês

Floating Production Storage and Offloading, FPSO, como abreviado no mercado de

produção de petróleo) é um tipo de navio utilizado pela indústria petrolífera para a

exploração (produção), armazenamento petróleo e/ou gás natural e escoamento da

95

produção por petroleiros. São utilizados em locais de produção distantes da costa com

inviabilidade de ligação por oleodutos ou gasodutos [50].

Figura 39 - Você sabe o que é um FPSO? (Fonte: http://www.petrobras.com.br [51])

Hoje tem-se um novo conceito de FPSO que é uma plataforma com formato

circular, este formato é revolucionário, pois traz maior estabilidade e menor custo de

construção podendo assim viabilizar campos petrolíferos de baixa produção em águas

profundas ou em ambientes oceânicos severos, essas plataformas podem ser

ancoradas ou com sistema DP(Dynamic Positioning) onde ela dispensa o sistema

tradicional de ancoragem permanecendo estacionária através do uso de propulsores

comandados por computadores e usando informações de posição através de sistemas

GPS. Esse projeto foi concebido e realizado pela empresa norueguesa de projetos

96

Sevan Marine [52]. Nesse presente trabalho, as plataformas são no formato de uma

embarcação convencional, o petroleiro.

FPSOs podem ser convertidos de antigos petroleiros ou terem seus cascos

construídos especificamente para esta função. Abaixo, um exemplo de FPSO

convertido:

Figura 40 - Esso Saba FPSO Brasil (Fonte: http://www.aukevisser.nl/esso/id508.htm)

Uma FPSO padrão possui uma estruturam em cima do convés, chamados de

módulos de processamento (Topsides). Elas são tipicamente limitadas a no máximo

de 20 metros de comprimento, com base na boca do navio de pelo menos 45 metros.

Os módulos são divididos em:

E-house (plantas de utilidades)

Módulo de Geração

Módulos de Processos

Módulos de Compressão

Flare

97

A distribuição depende muito do projeto, porém abaixo uma distribuição típica

dos módulos:

Figura 41 - Standardized FPSO topsides facility configuration. The more hazardous facilities are

farthest from the accommodations and shaded red. Other facilities decrease in level of operational

risk from bow to stern. (Fonte: http://www.offshore-mag.com)

O módulo E-House é composto por equipamentos de baixa e média voltagem,

o sitema de controle elétrico, o centro de controle do motor e os transformadores.

Tipicamente são instalados em containers ventilados projetados especificamente para

abrigar o módulo. Pesam de 420 a 740 toneladas, com comprimento e largura

variando de 13 a 20 metros [53]. O módulo de geração de energia produz a energia

para o funcionamento de todos os módulos.

Completando o sistema elétrico do topside da FPSO, constroem-se os módulos

de processos que são os de separação, tratamento de óleo, tratamento de gás,

tratamento de água, injeção de gás e de água, usados no presente projeto para

estudo. Elas existem, pois, o fluido produzido pela plataforma consiste na mistura de

óleo, gás e água, que são separados para serem tratados devidamente. O óleo é

tratado e armazenado para o processo de offloading. O gás e a água são tratados

para serem injetados novamente no poço, ou eliminados. Antes de serem eliminados,

a água passa por um processo para serem descarregadas com segurança ao mar e o

gás é queimado no Flare.

98

O módulo de Compressão faz a compressão do gás para reinjeção ou para a

queima. O Flare é constituído por uma torre, posicionada na proa da embarcação,

para queimar o excesso de gás produzido pela plataforma. E completando o sistema,

a embarcação pode ter o turret interno ou externo.

O sistema externo é uma estrutura de aço, afastada do navio, na popa ou na

proa fornecendo uma base para os sistemas de rolamento. As linhas de ancoragem e

mangotes de transferência de fluidos estão presentes nessa base, além dos risers e

umbilicais, assim a embarcação tem giro livre ao redor da base sem interromper a

produção. Ele é mais barato do que o sistema interno e são mais rápidos de serem

construídos, porém necessitam de mais energia e pequeno número de conexão de

risers e umbilicais.

O turret interno é integrado a embarcação e apoiado em um sistema de

rolamentos. Este tipo de ancoragem tem certas vantagens como sistemas de conexão

com o poço permanentes ou desconectáveis, bom comportamento em situações

ambientais severas e instalação em águas profundas.

Figura 42 - Turret interno FPSO (Fonte:https://www.2b1stconsulting.com/turret/)

99

Figura 43 - Turret externo FPSO (Fonte: https://www.themanufacturer.com/)

Este presente trabalho não aborda as inspeções da plataforma de produção,

assim como também não aborda as inspeções dos equipamentos dos módulos.

6.3. Separadores (SSAO)

Neste tópico será comentado sobre o sistema de separação instalado no

campo de Marlim, que será abordado no segundo cenário deste presente trabalho.

Esse projeto ganhou o prêmio de inovação tecnológica pois foi o primeiro sistema de

separação de óleo pesado da água, em águas profundas, onde ela é reinjetada no

mesmo reservatório de produção. A água reinjetada ajuda a manter a pressão dentro

do reservatório, aumentando a produção e o fator de recuperação, e por

consequência, “debottlenecking topside facilities” (processo de identificação de

equipamento de óleo e gás, visando limitar a produção e otimizar [54]) na FPSO e

redução de custo de operação.

100

O SSAO é uma tecnologia ecológica que reduz a eliminação de resíduos ao

mar. Considerando que a legislação do meio ambiente está constantemente ficando

mais restrita em relação à eliminação de resíduos com teor de óleo, essa tecnologia

irá contribuir com a sustentabilidade da indústria do petróleo futuramente. Ela está

inicialmente instalada no campo de Marlim pois é um campo maduro, com oito

plataformas de exploração na máxima produção de água para reijeção [55].

Figura 44 - Visão artística do sistema de separação instalado no campo de Marlim

O peso total da estrutura é de aproximadamente 392 toneladas (incluindo a

estrutura de proteção) e suas dimensões são de 29x10,8x8,4 metros. Um estudo de

modularização foi feito para obter o melhor layout do arranjo do sistema, que possui 10

módulos recuperáveis, que são [54]:

Módulo Bypass;

Módulo multifásico de remoção de areia;

Módulo separador de dutos;

Módulo separador de areia da água;

Módulo hidrociclones;

Módulo de bomba;

Módulo de estrangulamento de injeção de água;

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Módulo de recirculação e descarga;

Dois módulos eletro-hidráulico para controle múltiplo(EHCM).

Baseado neles, o sistema tem 3 conexões (VCM) e 3 módulos terminais

umbilicais (UTM). Esses componentes se conectam ao SSAO ao poço de produção e

de injeção de água até ao topside de produção da plataforma. Abaixo, o layout dos

módulos:

Figura 45 - SSAO's diferentes módulos

No tópico equipamentos submarinos serão explicados os equipamentos

considerados para a produção de petróleo em um campo padrão. Entretanto, nesse

sistema, a bomba de elevação de óleo e gás está integrada, ficando a parte somente a

bomba de injeção de água. Entretanto, vale lembrar que não será abordado todos os

equipamentos, como pode ser visto na figura acima, por exemplo, pois não faz parte

do escopo desse presente trabalho.

102

Esse sistema será abordado apenas como um sistema único para base de

estudo estocástico. Ou seja, a frequência de inspeção será única independentemente

da complexibilidade de cada módulo.

6.4. Equipamentos Submarinos

Neste tópico será abordado os equipamentos que serão inspecionados pelas

embarcações. Primeiramente, a seguir, uma visão geral dos componentes de um

sistema de produção em águas profundas, enumerando as principais características

dos sistemas de completação molhada e seca, equipamentos e tipos de poços

aplicáveis. O termo completação refere-se ao conjunto de operações destinadas a

equipar o poço para a produção de óleo ou gás, bem como para a injeção de fluidos

no reservatório [56].

Quando o sistema de cabeça do poço fica posicionado na superfície,

denomina-se este sistema de completação seca. Quando o sistema de cabeça do

poço fica posicionado no fundo do mar, denomina-se este sistema de completação

molhada. A figura abaixo mostra um layout para os dois tipos:

Figura 46 - Arranjo esquemático de sistemas de produção (completação seca e molhada) [52]

O presente trabalho utilizará a completação molhada para estudo. Para efeito

de simplificação de projeto, não foram considerados os seguintes equipamentos:

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Tubos hidráulicos

Tubos elétricos

Fibra ótica

Injeção química

Cabos de potência

Umbilicais dinâmicos e estáticos

Cabos de potência e os umbilicais são de essencial importância para o

funcionamento do campo de exploração de petróleo. O primeiro é usado para o

fornecimento de energia de plataformas offshore e equipamentos submarinos de

produção, como pod de controle, válvula de controle pilotada e bombas elétricas.

O segundo é considerado um projeto que exige força mecânica para suportar

cargas de esmagamento e de tração durante o manuseio, instalação e serviço,

além de cargas dinâmicas ambientais nas quais podem estar sujeitos à fadiga em

função de vibrações induzidas por vórtice (VIVs) [57].

Figura 47 - Seção transversal de um umbilical (Fonte:

http://www.subseapedia.org/w/index.php?title=Umbilicals)

104

Ou seja, como mostra a figura acima, percebe-se que os umbilicais são dutos

complexos e indispensáveis para os equipamentos submarinos. Porém, este

presente projeto não irá aborda-los.

Os PLET (São equipamentos projetados e desenvolvidos para possibilitar a

conexão entre os dutos rígidos e as linhas flexíveis) e PLEM (Equipamento

responsável por interligar dutos de exportação de óleo ou gás a uma monobóia ou

planta onshore) também são equipamentos que não serão considerados para a

análise de dados [58].

O Manifold é um conjunto de válvulas e acessórios que serve para direcionar a

produção de vários poços para um duto coletor, o qual conduz a produção total

para uma unidade de produção. Ele reduz o número de linhas (dutos) conectadas

à plataforma e diminui o comprimento total das linhas de poços usadas num

sistema de produção. É usado para permitir que um grupo de poços compartilhe

sistemas de injeção de água e gas lift (elevação de óleo e gás até a superfície por

meio de gás pressurizado) [59].

Figura 48 - Manifold (Fonte: http://www.petrobras.com.br)

A Árvore de Natal Molhada trata-se de um conjunto de válvulas operadas

remotamente, controlando o fluxo dos fluidos produzidos ou injetados no poço.

Suporta elevadas pressões e diferentes faixas de temperatura ambiente e são

105

instaladas na cabeça do poço submarino, com o auxílio de mergulhadores

(profundidades de até 300 metros) ou de veículos de operação remota (ROV), para

águas profundas e ultra profundas.

Figura 49 - Árvore de Natal (Fonte: http://www.petrobras.com.br/)

As bombas de injeção de água, gás e de produção (para elevação do petróleo

até a plataforma) não serão abordados para estudo, pois não houveram informações

suficientes para implementação nos cenários.

Para finalizar, o fluido produzido é transportado por dutos chamados de dutos

de produção, desde a cabeça do poço até a FPSO, passando pela árvore de natal

molhada e também pelo manifold. A parte suspensa de um duto de produção é

denominada de riser (parte dinâmica), e são componentes críticos de um sistema

submarino de produção, por estarem submetidos a elevados esforços de fadiga devido

à ação de correnteza, efeito das ondas e movimentação da UEP. No caso de

completação molhada, a parte do duto de produção depositada no fundo do mar é

chamara de flowline (parte estática) [52].

106

Esse presente trabalho contempla as flowlines de injeção de gás, água e de

produção. Haverá também os risers, que podem ser classificados dependendo da sua

configuração, podendo ser vertical, catenária ou complexa (usando flutuadores). A

catenária na maioria dos casos não é aplicada força de tração no topo. As

extremidades (topo e fundo) não estão no mesmo alinhamento [56]. Nesse caso,

houve uma simplificação de projeto, que foi explicado no tópico de Características e

Simplificações. Os outros dois tipos não serão abordados nesse presente trabalho.

Figura 50 - Riser com configuração em catenária [52]

Nesse presente trabalho, só será abordado as tubulações do tipo flexível que,

em geral constituído de camadas de aço intercaladas com polietileno. As camadas de

aço proporcionam flexibilidade ao riser, enquanto que as camadas de polietileno

proporcionam estanqueidade, proteção contra corrosão e evitam a abrasão das

camadas metálicas [56].

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Figura 51 - Riser flexível [52]

Os demais componentes internos a essas linhas de produção não serão

abordados nesse presente trabalho.

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