O uso de NLP e data science na indústria de óleo e gás - um case deaquisição de conhecimento sobre integridade e confiabilidade naárea submarina

Autores

DOI:

https://doi.org/10.70369/f9vk7h11

Palavras-chave:

Área submarina, Gestão de integridade, Confiabilidade, Transformação digital, Mineração de dados

Resumo

Um sistema foi desenvolvido para aprimorar a análise de integridade e confiabilidade em equipamentos submarinos, lidando com a complexidade de dados não estruturados de em torno de 120.000 documentos PDF. Esse sistema consiste em dois serviços: um Extrator, que utiliza Machine Learning (ML) e expressões regulares para minerar dados de relatórios de inspeção, e uma Interface para visualização e análise dos dados estruturados. A identificação de fontes relevantes e requisitos do sistema foi obtida em reuniões com especialistas submarinos, e, através amostras de relatórios de inspeção, utilizadas para treinar o Extrator. A metodologia envolveu Support Vector Machines (SVM) para classificação de tipos de tabelas e regex para extração. Dificuldades surgiram devido à diversidade de estruturas de relatórios, levando a uma abordagem híbrida com ML para identificação de contexto. A interface web resultante oferece funcionalidades como busca avançada, visualização de dados extraídos, análise estatística da confiabilidade e dashboards analíticos. O software contribuiu significativamente para a eficiência das atividades de análise submarina, promovendo a transformação digital na área ao proporcionar uma valiosa base histórica de dados estruturados para apoio à tomada de decisões.

Biografia do Autor

  • Lucas Augusto Penna de Carvalho, Petrobras

    Engenheiro mecânico de formação e funcionário da Petrobras desde 2011, sempre atuando na área de Sistemas Submarinos. Atualmente, trabalha na gerência de Engenharia de Manutenção e Confiabilidade Submarina, onde vem se especializando nas áreas de Engenharia de Confiabilidade e Gestão de Ativos, além de se envolver em iniciativas da Petrobras voltadas para esses temas no Exploração e Produção (E&P). Possui certificação em Engenharia de Confiabilidade pela empresa COMPASS, programa Rede Consultor (2018), e MBA em Gestão de Ativos pela Fundação Gorceix (2023).

  • Rene Thiago Capelari Orlowski, Petrobras

    Engenheiro mecânico de formação e funcionário da Petrobras desde 2002. Lotado na gerência de Engenharia Submarina do CENPES, atua na área de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) para equipamentos submarinos e sistemas de produção. Possui especialização em Engenharia de Produto pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Engenharia de Confiabilidade pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná e Mestrado em Engenharia Oceânica Universidade Federal do Rio de Janeiro.

  • Anderson Barata Custódio, Petrobras

    Engenheiro naval pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1997), mestre em Engenharia Submarina pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1999), doutor em Engenharia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2005). Docente da Universidade Católica de Petrópolis de 2010 a 2018, pesquisador em Tecnologia de Dutos Submarinos e Risers do Centro de Pesquisas da Petrobras desde 2001.

  • Italo de Oliveira Matias, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro

    Graduado em Ciências da Computação pela Universidade Federal da Paraíba (1998). Mestrado pela Universidade Federal do Rio de Janeiro em Engenharia de Sistemas e Computação na área de Computação Gráfica - COPPE/UFRJ (2001). Doutorado pela Universidade Federal do Rio de Janeiro em Engenharia Civil na área de Sistemas Computacionais/Inteligência Computacional (2007). Pós-Doutorado em Engenharia e Ciências dos Materiais pela Universidade Norte-Fluminense (2011). Atualmente, é líder de projetos na área de Oil & Gas com ênfase em Inteligência Artificial pelo  Laboratório de Engenharia de Software da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (LES/PUC-Rio), possuindo experiência de mais de 20 anos em projetos na área de Oil & Gas.

  • Fábio Freitas da Silva, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro

    Doutor em Planejamento Regional e Gestão da Cidade, Graduação e Mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Candido Mendes. Apresenta experiência na manipulação e análise de dados provenientes do censo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, além de expertise nas bases do RAIS, CAGED e DATASUS. Atualmente, é consultor de Apoio Acadêmico e Tecnológico no Laboratório de Engenharia de Software da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, atuando na área de ciência de dados.

  • Marcelo Romeu Gonçalves, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro

    Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Candido Mendes (2013). Possui Mestrado em Pesquisa Operacional e Inteligência Computacional pela Universidade Candido Mendes (2017). Atualmente, é vinculado à Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

  • Roberto Meireles Acruche, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro

    Bacharelado em Ciências da Computação pela Universidade Candido Mendes (2015). Mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Candido Mendes (2017). Sempre atuando em projetos de pesquisas durante toda a vida acadêmica, possuindo mais de 10 anos na área de Tecnologia da Informação (TIC). Possuo experiência no desenvolvimento de softwares voltados para análise de imagens, com uso de Machine Learning e Banco de Dados. Atualmente, trabalha na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro como pesquisador do Laboratório de Engenharia de Software (LES) trabalhando com projetos de Oil & Gas.

  • Soeli Teresinha Fiorini, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro

    Possui mestrado (1995) e doutorado (2001) em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro e especialização em Telemedicina (2020). Atualmente é gerente de projetos/pesquisadora do Instituto ECOA da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Membro do Comitê Assessor Rede Universitária de Telemedicina (RUTE). Atualmente, desenvolve projetos de IoT na saúde, agronegócio e Data Science/IA no setor de óleo e gás como Scrum Master.

  • Whanderley Souza Freitas, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro

    Mestre no curso Sistemas Aplicados à Engenharia e Gestão (2018). Experiência profissional e acadêmica com desenvolvimento web utilizando python e ruby. Atualmente, é analista de Tecnologia da Informação do Instituto Federal Fluminense e analista sênior na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

  • Anderson Oliveira da Silva, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro

    Graduado em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1995), mestre em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1998) e doutor em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2009). Atualmente é consultor em sistemas de Informações nível II e professor agregado nível II do Departamento de Informática da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

  • Eduardo Shimoda, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro

    Possui graduação em Zootecnia pela Universidade Federal de Viçosa (1995), mestrado (1999) e doutorado (2004) em Produção Animal pela Universidade Estadual do Norte Fluminense. Coordenou o curso de mestrado em Pesquisa Operacional e Inteligência Computacional (POIC) na Universidade Candido Mendes - Campos, onde leciona e orienta na graduação e no mestrado de POIC e no mestrado e doutorado em Planejamento Regional / Gestão da Cidade. É consultor em DataScience na Prefeitura Municipal de Campos de Goytacazes (ajudando na gestão de crise do COVID-19) e no Laboratório de Engenharia de Software (LES) da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

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Publicado

2025-02-26

Edição

n. 2 (2024): especial

Seção

Número Especial de Engenharia Submarina

Licença

Copyright (c) 2024 Lucas Augusto Penna de Carvalho, Rene Thiago Capelari Orlowski, Anderson Barata Custódio, Italo de Oliveira Matias, Fábio Freitas da Silva, Marcelo Romeu Gonçalves, Roberto Meireles Acruche, Soeli Teresinha Fiorini, Whanderley Souza Freitas, Anderson Oliveira da Silva, Eduardo Shimoda

Creative Commons License
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Como Citar

Penna de Carvalho, L. A., Rene Thiago Capelari Orlowski, Barata Custódio, A., de Oliveira Matias, I., Freitas da Silva, F., Romeu Gonçalves, M., Meireles Acruche, R., Teresinha Fiorini, S., Souza Freitas, W., Oliveira da Silva, A., & Shimoda, E. (2025). O uso de NLP e data science na indústria de óleo e gás - um case deaquisição de conhecimento sobre integridade e confiabilidade naárea submarina. Revista Técnica Da Universidade Petrobras , 2, 1-9. https://doi.org/10.70369/f9vk7h11