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Petrobras usa IA para acelerar análise de perdas de produção em 81%, enquanto operadora de FPSOs relata redução superior a 30% nas paralisações
Escrito por Roberta Souza
Publicado em 14/10/2026 às 18:59
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Aplicações apresentadas na ROG.e 2026 envolvem classificação de ocorrências, engenharia de poços e manutenção preditiva, com especialistas humanos participando das decisões operacionais
A inteligência artificial avança nas operações de petróleo offshore, com aplicações que vão da análise de perdas de produção à manutenção de FPSOs, segundo reportagem do One Energy News publicada em 25 de setembro de 2026. Entre os exemplos apresentados na ROG.e estão ferramentas da Petrobras e soluções utilizadas pela MODEC para apoiar suas equipes.
Os resultados divulgados correspondem a aplicações distintas. Portanto, os indicadores de uma ferramenta não representam automaticamente o desempenho de toda uma plataforma ou empresa.
Ainda assim, os casos mostram como dados operacionais podem apoiar tarefas que exigem análise de históricos, documentos e condições de equipamentos.
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Petrobras aplica IA à classificação de perdas de produção
Um dos exemplos é o SAPIENS BOT, desenvolvido para auxiliar a classificação de eventos de perda de produção de petróleo.
Segundo os resultados apresentados para a unidade operacional do Espírito Santo, o sistema alcançou 92% de acurácia, reduziu em 81% o tempo de processamento por ocorrência e diminuiu em 60% as reclassificações.
Esses números tratam da análise e da organização dos registros. Assim, a redução no tempo de processamento não significa queda equivalente nas perdas físicas de petróleo.
O sistema combina aprendizado de máquina com um modelo de linguagem orientado pelas regras de classificação da Petrobras. Além disso, quando os modelos divergem, um especialista recebe as recomendações e toma a decisão final.
Manutenção preditiva busca antecipar problemas em FPSOs
Outra aplicação envolve os FPSOs, unidades flutuantes que produzem, armazenam e transferem petróleo.
Durante a ROG.e, o diretor global de Digital e Analytics da MODEC, Rei Yasumuro, associou a plataforma Lighthouse a uma disponibilidade operacional superior a 98% e redução de mais de 30% no tempo de parada, conforme a cobertura do One Energy News.
A proposta da manutenção preditiva é reconhecer sinais de deterioração antes que uma falha provoque uma interrupção inesperada. Dessa forma, a equipe pode avaliar uma intervenção com mais antecedência.
Contudo, a recomendação depende do comportamento observado e da interpretação técnica. Um alerta indica uma condição que merece atenção, enquanto o planejamento da manutenção considera também o equipamento e o contexto operacional.
Sensores alimentam modelos de acompanhamento
Em sua página institucional, a MODEC informa que utiliza mais de 10 mil sensores por embarcação, além de modelos analíticos e uma plataforma de dados.
A empresa também descreve uma central de monitoramento em terra, na qual especialistas acompanham embarcações e equipamentos continuamente. Assim, os dados coletados no mar apoiam análises realizadas por equipes em diferentes locais.
Em um exemplo divulgado pela companhia, uma ferramenta identificou sinais iniciais de deposição de incrustações. Segundo a MODEC, a intervenção permitiu evitar um evento que poderia interromper a produção durante sete dias.
Esse tipo de tecnologia procura transformar medições em informação útil para manutenção e operação.
Gêmeos digitais acrescentam contexto aos dados
A MODEC também informa que utiliza um gêmeo digital de sua planta de processo. Trata-se de uma representação digital que pode apoiar o acompanhamento do sistema físico.
Sensores e modelos cumprem funções complementares. Enquanto as medições mostram condições observadas, as representações digitais ajudam a interpretar relações entre equipamentos e variáveis operacionais.
Entretanto, o valor desses projetos depende da qualidade das informações e da adequação dos modelos à instalação.
Por isso, reunir dados não basta. É necessário verificar sua consistência e atualizar as análises conforme mudam as condições de funcionamento.
Engenharia de poços também recebe ferramentas digitais
A reportagem cita ainda o SAVIA, voltado à avaliação de complexidade no projeto de poços, e o Cortex, que integra informações de sistemas e bases relacionados à construção de poços.
Nessas aplicações, organizar informações pode facilitar a consulta a registros e apoiar avaliações técnicas. Além disso, permitir que o usuário identifique a origem de uma resposta ajuda na conferência dos resultados.
O desenvolvimento dessas soluções aproxima automação e engenharia. A participação de especialistas, demonstrada no caso do SAPIENS BOT, continua importante para transformar recomendações em decisões adequadas à operação.
Fonte
One Energy News
Conteúdo reproduzido originalmente em: clickpetroleoegas por Roberta Souza.