Planejamento da frota de sondas para atendimento de uma campanha de perfuração de um campo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Falex, André
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/6894
Resumo: A taxa diária paga pelo aluguel de sondas de perfuração offshore tem impacto cada vez maior no custo total do projeto de desenvolvimento de um campo. As sondas mais modernas, capazes de perfurar em profundidades de água superiores a 2000 metros são alugadas por mais de US$ 500.000 por dia. Este trabalho adota a meta-heurística chamada de Algoritmo Genético para a criação de programa que minimize estes custos de aluguel de sonda. Definidas as variáveis de interesse para as sondas e para os poços, foram simulados diversos cenários. Como são utilizados diferentes tipos de sonda, é possível fazer comparações entre o custo-benefício delas. As sondas mais modernas, embora mais caras, são mais vantajosas que as mais antigas, pois realizam o trabalho mais rapidamente e são capazes de trabalhar em lâminas d’água maiores. O custo total do projeto, embora seja importante, não demonstrou ser o mais essencial. O tempo de desenvolvimento é mais sensível ao número e tipos de sondas, por isso merece mais cuidado durante a programação.
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As sondas mais modernas, embora mais caras, são mais vantajosas que as mais antigas, pois realizam o trabalho mais rapidamente e são capazes de trabalhar em lâminas d’água maiores. O custo total do projeto, embora seja importante, não demonstrou ser o mais essencial. O tempo de desenvolvimento é mais sensível ao número e tipos de sondas, por isso merece mais cuidado durante a programação.Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilEscola PolitécnicaUFRJFerreira Filho, Virgilio José MartinsOhara, ShinitiSoares, Ismael da SilvaLopes, Clovis AntonioFalex, André2019-04-02T14:54:40Z2023-12-21T03:01:32Z2009-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://hdl.handle.net/11422/6894porACOSTA, M., FARIAS, R., VILELA, Á., PINEDA, F., MONTANHA, R., GARCIA, E., CALDERON, A., MAGNO, C.,GERMINO, M., Deepwater Horizontal Openhole Gravel Packing in Marlim Sul Field, Campos Basin, Brazil—Completion Project Learning Curve and Optimization. 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