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dc.contributor.advisorCosenza, Carlos Alberto Nunes-
dc.contributor.authorNacif Junior, Luiz Cezar-
dc.date.accessioned2020-05-12T13:10:12Z-
dc.date.available2023-12-21T03:07:06Z-
dc.date.issued2018-10-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/12209-
dc.description.abstractThe aim of this thesis is to contribute to the feasibility studies for the commercial exploitation of OffShore oil wells. A Fuzzy approach, using a Mamdani inference system, treats four primary factors that characterize petroleum samples (namely: API Grade, Sample Dilution, Sulfur Content and pH of the Hydrogen Sulphide in the Medium) to determine the concentration of Sulphate Reducing Bacteria (SRB), information element of interest of this thesis. This treatment involves the emulation of a fuzzy optical sensor that identifies the color of the sample, allowing the definition of the correlated SRB concentration, contributing to the commercial viability analysis of the well. This approach arose from the identified need to circumvent the situation of delays (usually 28 days) and inefficiency of human resources allocation (dedication of a full time professional), which characterize the current processes and practices used in the analysis of the sample. In this way, the proposal constitutes an original contribution that increases the reliability of the analysis process and facilitates data collection and its transformation into information for decision making during the incubation of the Sulphate Reduction Bacteria (SRB), using the methodology of image pattern recognition and associated robotics, both by fuzzy logic.en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRobóticapt_BR
dc.subjectLógica fuzzypt_BR
dc.titleUma contribuição à análise de decisão sobre a exploração comercial de poços de petróleo offShore: um sistema fuzzy para inferir a concentração de bactérias redutoras de sulfato em suporte ao processo de análise de amostras de óleopt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8408511964332556pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4579489158849052pt_BR
dc.contributor.referee1Dória, Francisco Antônio de Moraes Accioli-
dc.contributor.referee2Ferreira, Ana Cristina de Melo-
dc.contributor.referee3Grecco, Claudio Henrique dos Santos-
dc.contributor.referee4Carvalho, Paulo Victor Rodrigues de-
dc.description.resumoA presente tese visa a dar uma contribuição aos estudos de viabilização da exploração comercial de poços de petróleo OffShore. Uma abordagem Fuzzy, utilizando um sistema de inferência Mamdani, faz um tratamento de quatro fatores primários que caracterizam as amostras de petróleo (a saber: Grau °API; Diluição da amostra; Teor de enxofre e Ph do gás sulfídrico no meio), para determinar a concentração de Bactéria Redutora de Sulfato (BRS), elemento de informação de interesse desta tese. Este tratamento envolve a emulação de um sensor óptico fuzzy que identifica a coloração da amostra, permitindo a definição da concentração de BRS correlacionada, contribuindo para a análise de viabilização comercial do poço. Esta abordagem surgiu da necessidade identificada de contornar a situação de morosidade (em geral 28 dias) e ineficiência de alocação de recursos humanos (dedicação de um profissional full time), que caracterizam os atuais processos e práticas utilizados na análise da amostra. Desta forma, a proposta constitui uma contribuição original que aumenta a confiabilidade do processo de análise e agiliza a coleta de dados e sua transformação em informação para a tomada de decisão, durante a incubação da Bactéria Redutora de Sulfato (BRS), utilizando a metodologia de reconhecimento de padrão de imagens e robótica associada, ambos por lógica fuzzy.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenhariapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::ENGENHARIA DO PRODUTOpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
Appears in Collections:Engenharia de Produção

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