Confira o edital!
O programa prevê o lançamento contínuo de editais de chamada pública de projetos e desafios de inovação, com recursos oriundos na cláusula de investimento em P,D&I da Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP).
Para esta quarta edição, ano 2022, serão destinados até R$ 20 milhões para desenvolver soluções com potencial de implantação no curto prazo e de alto impacto para o mercado de oléo e gás.
O valor por projeto pode chegar até R$ 500 mil (para os desafios da categoria Soft Tech) ou até R$ 1.5 milhão (para os desafios da categoria Deep Tech), com prazo de até 12 meses de execução.
As empresas selecionadas terão vantagens como:
Entre outros benefícios, a iniciativa prevê:
Destacamos abaixo algumas regras. Para conhecer todas, acesse o edital na íntegra.
Quem pode participar
Startups, microempresas e empresas de pequeno porte brasileiras, incluindo as de base tecnológica, conforme definições abaixo:
Startup: empresa emergente (pessoa jurídica) inovadora com potencial de crescimento rápido e contínuo, em busca de viabilizar um produto, serviço ou modelo de negócios inovador. Nessa chamada pública, a startup deve estar enquadrada como microempresa ou empresa de pequeno porte.
Microempresa: empresa classificada como de micro porte conforme critérios estabelecidos pelo BNDES.
Empresa de pequeno porte: empresa classificada como de pequeno porte conforme critérios estabelecidos pelo BNDES.
Esse edital não contempla os microempreendedores individuais (MEI).
Inscrições encerradas. Clique aqui.
Tecnologias DigitaisDESAFIO 1 – DEEP TECH
Descrição Prover o monitoramento integrado de atividades realizadas em espaço confinado, disponibilizando de forma centralizada (em tela/dispositivo único) as informações localmente (fiscal de campo) e remotamente (acesso por fiscal fora da unidade).
Área(s) Tecnológica(s): Tecnologias de Segurança / Wearables / Sensores / Inteligência Artificial
Solução esperada: Desenvolver uma plataforma de monitoramento (por meio de Imagens, Wearables e Sensores Ambientais) que possibilite a integração e centralização de dados de diversos dispositivos de mercado como câmeras, sensores ambientais e wearables atendendo aos principais protocolos de comunicação entre hardware e software para cada tipo de sensor/dispositivo. A plataforma deve permitir o armazenamento de dados para posterior recuperação das informações. Desejável o uso de técnicas de inteligência artificial para detecção de anomalias para dados de sensoriamento ambiental e dispositivos vestíveis.
DESAFIO 2 – SOFT TECH
Descrição: Monitoramento proativo da condição de óleo lubrificante com sensores em linha e software de processamento dos dados, visando ao aumento da eficiência produtiva e à redução de custos de manutenção e operação a bordo associados às grandes máquinas e unidades hidráulicas.
Área(s) Tecnológica(s): Sensores / Inteligência Artificial / Comunicação wireless
Solução esperada: Sistema de medição integrando diferentes sensores de mercado para o monitoramento proativo do óleo lubrificante de grandes máquinas e unidades hidráulicas, por exemplo, teor de água, contagem de partículas, índice de acidez, viscosidade, FTIR, oxidação, quantificação de elementos químicos e formação de verniz. A solução deve incluir um software com inteligência artificial, capaz de prover, no mínimo, processamento dos dados, diagnóstico, indicativo de contaminação e estimativa da vida útil residual com o mínimo de intervenção humana necessária. O hardware deve ser capaz de ser instalado em área classificada e a grande máquina que irá recebê-lo deve sofrer a menor intervenção possível. A comunicação com o sistema de medição deve ser, preferencialmente, wireless.
DESAFIO 3 – SOFT TECH
Descrição: Identificação preditiva de risco de incrustação em trocadores de calor, tubulações, chokes e outros equipamentos de superfície ou em colunas de produção.
Área(s) Tecnológica(s): Inteligência Artificial
Solução esperada Sistemas de inteligência artificial capazes de prever a formação de incrustação no escoamento e, em especial, na planta de processos através de interpretação de dados de Pressão e Temperatura e composição da água/razão de saturação iônica.
DESAFIO 4 – SOFT TECH
Descrição: Desenvolver modelo de processo de ordem reduzida (ROM) para estimar a produção de derivados das Unidades de Tratamento de Gás (UTGs), contemplando aprendizagem de máquina para melhoria periódica de aderência com dados de planta.
Área(s) Tecnológica(s): Machine Learning / Big Data
Solução esperada Modelo dotado de capacidade de aprendizagem e capaz de estimar as vazões e composições das correntes de saída das UTGs (Gás de Venda, GLP, LGN, C5+) a partir de suas entradas (gás rico).
DESAFIO 5 – SOFT TECH
Descrição: Elevar desempenho de ferramentas de controle, otimização e monitoração de processos através da detecção e correção em tempo real de falhas em modelos de predição (forecasting).
Área(s) Tecnológica(s): Machine Learning / Analytics / Controle e Otimização de Processos
Solução esperada Sistema e metodologia para detecção em tempo real de desvios de predição de modelos dinâmicos de sistemas de controle avançado, identificação de causas prováveis e proposição de correções online.
DESAFIO 6 – DEEP TECH
Descrição: Detecção de vazamentos de gases tóxicos e inflamáveis com geração de imagens tridimensionais em tempo real das nuvens de gás, subsidiando as tomadas de decisão durante os cenários de emergência.
Área(s) Tecnológica(s): Tecnologias de Segurança
Solução esperada: Sistemas fixos de monitoramento de vazamento com capacidade de geração de imagens tridimensionais em tempo real e com capacidade de fornecimento do volume, massa vazada e valor da sobrepressão em caso de ignição.
DESAFIO 7 – SOFT TECH
Descrição: Automatizar verificação AS-BUILT em projetos de engenharia (Projetado vs Construído). Dado um modelo 3D e uma nuvem de pontos obtida através de um escaneamento de campo, apontar as inconsistências (Itens ausentes, Itens não esperados, Itens montados em locais divergentes ao projeto, discrepâncias geométricas entre outros).
Área(s) Tecnológica(s): Digital Twins
Solução esperada: Partir de um software protótipo desenvolvido em projeto de pesquisa da Petrobras com uma Instituição Científica e Tecnológica (ICT) parceira e produtizar dentro dos requisitos de arquitetura da Petrobras, incrementar novas funcionalidades tais como listagem das divergências, verificação por TAGs, filtragem por tipos de elementos (tubulações, estruturas metálicas), entre outros. A versão protótipo do software já possui algoritmos para identificar divergências plotando as divergências em forma de códigos de cores para a verificação de um especialista.
DESAFIO 8 – SOFT TECH
Descrição: Ampliar significativamente as alternativas de sistema de produção avaliadas na etapa de seleção de alternativas de um projeto de Desenvolvimento da Produção (DP) e menor prazo, através do aprimoramento da etapa de seleção de alternativas.
Área(s) Tecnológica(s): Inteligência Artificial
Solução esperada: Ferramenta computacional para gerar combinações de cenários para processos Multimódulos/multiplataformas, através da matriz de Peer Assist, cardápio de tecnologias das áreas e premissas das diversas disciplinas (Reservatórios, Poços, Elevação Escoamento, Submarina, Superfície, SMS e Avaliação Econômica) tais como disponibilidade/risco da tecnologia e do sistema, Capex (Metricas IPA) e TRL. As funcionalidades mínimas seriam:
Elaborar a matriz de alternativas do projeto, através dos insumos recebidos pelas disciplinas e cenários possíveis da jazida de produção;
Gerar os produtos preliminares necessários para avaliação técnico e econômica para cada alternativa de concepção de sistema de produção resultante dessa matriz;
Ranquear as concepções de sistemas de produção pelos diversos produtos gerados;
Possibilitar a exportação das concepções geradas para as principais ferramentas especialistas usadas pelas disciplinas do projeto para o detalhamento das concepções de sistema de produção escolhidas.
A ferramenta disponibilizada deve ter como premissa uma interface simples e amigável a qualquer usuário e considerar a avaliação multimódulos e de forma integrada para a jazida de produção em avaliação.
DESAFIO 9 – SOFT TECH
Descrição: Aumentar a eficiência de processos de caracterização avançada de rochas reservatório, buscando reduzir HH dedicado às tarefas repetitivas, por meio da eliminação da subjetividade na interpretação de resultados e aumentar a produtividade em atividades de análises de rochas por difratometria de raios-X.
Área(s) Tecnológica(s): Machine Learning
Solução esperada: Sistema que permita a automatização completa do processo de interpretação de difratogramas de Raios-X para obtenção de mineralogia de rochas, que hoje é realizado de forma manual. O sistema deve ser construído a partir da melhor combinação de métodos de aprendizado de máquina e visão computacional, através da otimização de hiperparâmetros, viabilizando a identificação automática de diferentes tipos de minerais em imagens/gráficos/espectros de difratometria de raios-X, mediante a comparação com robusto banco de dados disponível contendo resultados de interpretações prévias manuais.
DESAFIO 10 – DEEP TECH
Descrição: Aumentar a acessibilidade das amostras de rochas (testemunhos) para os geocientistas de todas as áreas da companhia e o potencial de aplicação das informações contidas em amostras de rocha nos processos da Exploração do Reservatório.
Área(s) Tecnológica(s): IoT
Solução esperada: Sistema de visualização remota e de controle de localização de caixas de testemunhos no laboratório de rochas do Centro de Pesquisas da Petrobras. O sistema deve ser capaz de reconhecer as caixas de testemunhos expostas no laboratório, exibindo aos usuários de toda a Companhia quais são os poços e intervalos disponíveis para estudos no momento (localização exata nas bancadas). Além disso, o sistema deve permitir a visualização detalhada dos testemunhos, em tempo real, de forma remota, com navegação realizada por qualquer usuário (independentemente da localização geográfica). A visualização deve ter alta resolução para permitir que as atividades de descrição macroscópica sejam realizadas sem necessidade de presença física do geocientista no laboratório.
DESAFIO 11 – SOFT TECH
Descrição: Monitorar por sensoriamento remoto orbital a emissão natural ou antrópica de metano em áreas de interesse da Exploração na Margem Equatorial.
Área(s) Tecnológica(s): Sensores / Algoritmos Inteligentes
Solução esperada Sistema para monitoramento e detecção de plumas de metano, tanto naturais como antrópicas, utilizando os sensores orbitais PRISMA e TROPOMI/Sentinel-5P.
DESAFIO 12 – SOFT TECH
Descrição: Aumentar o potencial de obtenção de informações a partir de amostras de rochas a partir da aplicação de sistemas de visualização e interação em realidade virtual/aumentada para dados geocientíficos.
Área(s) Tecnológica(s): Tecnologias Imersivas
Solução esperada Ferramenta de visualização de amostras em 3 dimensões com alta resolução espacial (fotos 360º), modelos em 3D e dados diversos para caracterização de rochas através de uso de óculos de realidade aumentada, virtual ou tecnologia similar. Além da visualização, o sistema deverá contemplar a interação com os dados e permitir a realização de tarefas de descrição de amostras em ambiente virtual (medição, marcação de feições, desenhos esquemáticos, integração entre amostras e dados de laboratório).
DESAFIO 13 – SOFT TECH
Descrição: A verificação de interferência indevida entre poços de produção de petróleo precisa hoje ser realizada de forma manual e requer a coleta e análise minuciosa de inúmeras fontes de dados distintas, podendo, inclusive, a quantidade de dados impossibilitar a análise.
Área(s) Tecnológica(s): Big Data / Data Science / Machine Learning /Inteligência Artificial / Analytics
Solução esperada Solução de software com as seguintes funcionalidades: apontar possíveis interferência entre os poços a partir da localização, zonas abertas ao fluxo, dados de vazões, pressões, temperatura, etc., utilizando técnicas de machine learning ou outras; sugerir alternativas de gerenciamento de vazões dos poços, a partir das interferências identificadas entre poços; disponibilizar os dados das análises de forma que os sistemas de monitoramento como VIGRes e VIP possam consumir os resultados e gerar alarmes para consumos das equipes operacionais de gerenciamento dos reservatórios.
DESAFIO 14 – SOFT TECH
Descrição: Otimizar a visualização avançada de dados contidos nas várias bases na disciplina de Gerenciamento de Reservatórios de Petróleo, considerando que essas bases de dados se revelam sobretudo heterogêneas, acomodando dados de diferentes origens, com múltiplos formatos, frequências de aquisição, e representatividade, mitigando o fato de que, em geral, a representação desses dados via mapas se dá através de composições simples, limitadas em interatividade e integração de dados.
Área(s) Tecnológica(s): Data Science
Solução esperada: Desenvolvimento de um framework computacional para visualização avançada de dados visando suportar as necessidades do Gerenciamento de Reservatórios de Petróleo. Espera-se o desenvolvimento de componentes em JavaScript para criação de mapas interativos, com os recursos mínimos listados a seguir:
Integração com biblioteca LeafLet (https://leafletjs.com);
Importação de dados pelo usuário (múltiplas opções de formatos): polígonos, polilinhas, regiões hachuradas, superfícies (3-D), trajetórias (3-D), textos georreferenciados, entre outras;
Apresentação de informações estáticas (em mapas de bolha e calor, em duas e três dimensões);
Apresentação de informações dinâmicas (campos vetoriais dinâmicos, mapas de rotas de vôo, representação de frentes de avanço, contatos etc.) com recursos de animação em duas e três dimensões;
Importação de ícones (2D) pelo usuário.
DESAFIO 15 – DEEP TECH
Descrição: Identificação rápida e in loco de possível desvio na qualidade do produto inibidor de incrustação frente ao avaliado em laboratório para dimensionamento do tratamento preventivo às incrustações, visando evitar fornecimento de produtos mais diluídos e/ou troca de produtos.
Área(s) Tecnológica(s): Físico-química / Sensores / IoT
Solução esperada: Sistema portátil para verificação de forma simples, rápida e barata da conformidade entre a qualidade de inibidores de incrustação recebidos na Unidade Estacionária de Produção (in loco) e aquela da especificação técnica testada em laboratório na etapa de qualificação.
DESAFIO 16 – DEEP TECH
Descrição: Geração de malhas não-estruturadas de hexaedros honrando feições geológicas (superfícies de horizontes e falhas) para simulação geomecânica de grande escala (quantitativo de elementos da ordem de bilhão - 109)
Área(s) Tecnológica(s): Geomecânica de Reservatórios
Solução esperada: Sistema em nível de protótipo para criação de malha tridimensional não-estruturada de hexaedros de mapeamento geométrico linear com conectividade de elementos finitos que honrem feições geológicas nas interfaces entre elementos em um domínio de análise. As feições geológicas são superfícies de horizontes e falhas que podem se interceptar e cobrir ou não todo volume do modelo. O sistema pode ser automatizado ou semi-automatizado, com controles que permitam especificar parâmetros de qualidade desejáveis, tais como limites de volume e distorção dos elementos.
DESAFIO 17 – SOFT TECH
Descrição: Integrar informações geradas em acompanhamento operacional de perfuração de poços em ambiente facilitador para prevenção de riscos operacionais.
Área(s) Tecnológica(s): Data Science / Machine Learning
Solução esperada: Metodologia para monitoramento e diagnóstico de problemas relacionados à estabilidade de poço e riscos geológicos em tempo real através de aplicação de técnicas de IA para identificação de padrões e desenvolvimento de critérios de tolerância específicos para diferentes cenários.
DESAFIO 18 – SOFT TECH
Descrição: Garantir segurança operacional na retirada de coluna de perfuração em poços com limpeza desafiadora devido a altas inclinações e utilização de água do mar (fase sem retorno).
Área(s) Tecnológica(s): Modelagem e Simulações
Solução esperada: Software com metodologia acoplada de hidráulica, limpeza, torque e drag para utilização em projeto e tempo real (acompanhamento operacional).
DESAFIO 19 – DEEP TECH
Descrição: Melhorar a gestão de integridade de poços em eventos de anomalia, como balanço de Cabeça do Poço, que pode levar a fadiga do condutor; ou constatação de influxo, que pode comprometer a fundação do poço em um possível solapamento (recalque), sobretudo em cenários com revestimento de superfície parcialmente cimentado.
Área(s) Tecnológica(s): Sensores / Tecnologias de Segurança
Solução esperada: Sistema de aquisição de deslocamentos espaciais (3D) da cabeça do poço. As soluções podem ser via tratamento de imagens obtidas por ROV ou instrumentação mediante sensores de movimento (acelerômetro, giroscópio etc.).
Modelagem GeológicaDESAFIO 20 – SOFT TECH
Descrição: Desenvolver técnicas para adaptação de domínios (domain shift) para conseguir usar um mesmo modelo de machine learning em diferentes aquisições/processamentos sísmicos.
Área(s) Tecnológica(s): Ciência de Dados em Geociências
Solução esperada: Ferramenta para reduzir efeito do desvio de domínio (domain shift) para modelos e dados aplicados a dados geofísicos.
DESAFIO 21 – SOFT TECH
Descrição: Elaborar modelos de geopressões preditivos para a perfuração de poços de forma mais eficiente.
Área(s) Tecnológica(s): Ciência de Dados em Geociências
Solução esperada: Criação de software/plataforma/algoritmo para agilizar a criação de modelos de geopressões.
DESAFIO 22 – SOFT TECH
Descrição: Estruturar dados de medidas petrofísicas de folhelhos para uma melhor caracterização das relações sísmicas entre reservatórios areníticos e folhelhos encaixantes.
Área(s) Tecnológica(s): Ciência de Dados em Geociências
Solução esperada: Criação de um software para construção de modelos 3D de propriedades elásticas de folhelhos encaixantes de reservatórios areníticos típicos (padronizado) para avaliação da resposta sísmica esperada.
DESAFIO 23 – SOFT TECH
Descrição: Identificar anomalias relacionadas a corpos geológicos em regime de baixa quantidade de dados anotados ou sem dados anotados.
Área(s) Tecnológica(s): Ciência de Dados em Geociências
Solução esperada: Desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina robustos para serem utilizados em dados sísmicos de interesse exploratório e de produção para identificar zonas de atenção na interpretação.
Impacto esperado: O desenvolvimento dessa solução será utilizado na identificação de feições sísmicas de interesse exploratório que apresentam baixa frequência de ocorrência e, portanto, acarretam limitações na quantidade de dados anotados para a classificação das mesmas utilizando aprendizado de máquina. Soluções desse desafio devem depender minimamente de supervisão ou serem auto supervisionados, devendo resultar na identificação de anomalias geológicas presentes em dados sísmicos.
Robótica DESAFIO 24 – DEEP TECH
Descrição: Solução robótica capaz de auxiliar na execução da manutenção preventiva com a realização de testes funcionais em sensores do sistema de detecção de fogo e gás (F&G), tais como: sensores de gás (CH4, H2S, O2, H2 etc.), sensores de chama, sensores de fumaça e sensores de calor/temperatura, com foco principal no atendimento aos sensores que estejam instalados em locais que requeiram trabalho em altura.
Área(s) Tecnológica(s): Ferramentas / Robótica
Solução esperada: Desenvolver ferramenta capaz de realizar manutenção preventiva (testes funcionais) em sensores de F&G, de forma a evitar trabalho humano em altura, que hoje é executado por escaladores ou após montagem de andaime. A ferramenta poderá ser um braço telescópico com alcance superior a 3,5 metros acoplado a um efetuador, capaz de realizar as manipulações necessárias para os testes a partir de comandos remotos, dispositivos hápticos ou de forma autônoma. O conjunto deve ser capaz de operar em áreas classificadas. Deve possuir a possibilidade de injetar produtos para testes operacionais (gás padrão), manipular objetos para limpeza local e possibilitar testes com canetas magnéticas, sprays de testes ou lanternas de testes. O conjunto completo não deverá ter peso superior a 10 kg e deverá ser retrátil, de forma a possibilitar o ajuste de posição (alinhamento com o alvo). Deverá possibilitar visualização do espaço de trabalho, sendo assim, na ponta da ferramenta, junto ao efetuador, deverá haver uma câmera que possibilite a visualização remota do trabalho executado em tempo de operação. O sistema completo deverá permitir conectividade com a sala de controle/supervisório de forma a possibilitar checagem dos sinais de controle durante a realização dos testes. É importante ressaltar que a solução deverá utilizar tecnologias que possam permitir a integração lógica com as ferramentas que já estão disseminadas na Petrobras, como uso do PI (historiador de dados), Brizzo (solução mobile) e com o SAP-HANA.
DESAFIO 25 – DEEP TECH
Descrição: Analisar as demandas da Petrobras que ainda dependam de mergulho humano e a partir desta análise desenvolver um projeto conceitual que as atenda de forma mais abrangente.
Área(s) Tecnológica(s): Robótica / Design de produto
Solução esperada: Desenvolver conceito de manípulo de force feedback marinizado, e construir um protótipo simplificado, podendo ser em escala reduzida, de forma a provar o conceito, focando na manipulação.
Redução de CarbonoDESAFIO 26 – SOFT TECH
Descrição: Sistema de suporte à comercialização, rastreamento da qualidade do produto, integrado com um processo de faturamento, integrando nesse Ecossistema, agências certificadoras de redução de emissões, para se obter pelo sistema o crédito de carbono de forma que o processo de captura de valor pelos agentes possa se tornar mais ágil, eficiente.
Área(s) Tecnológica(s): Blockchain
Solução esperada: Desenvolver sistema com uma plataforma ágil e amigável, para compra de biometano dos diversos produtores certificados, utilizando a tecnologia de Blockchain, como ferramenta confiável e auditável. Essa solução permitirá o desenvolvimento do mercado, facilitando a integração da Petrobras com os agentes (produtores, distribuidores ou comercializadores), baseada em modelo de negócio eficiente, permitindo a captura do valor desse energético que pode contribuir para a transição energética, em um cenário de baixo carbono.
DESAFIO 27 – SOFT TECH
Descrição: Catalisar formação de cadeia de suprimento de matérias-primas graxas residuais.
Área(s) Tecnológica(s): BioRefino / Integração de Sistemas
Solução esperada: Cadeia de suprimento de matérias-primas graxas residuais estabelecida, baseado em app de gestão e otimização logística para coleta e entrega do material graxo residual. App gamificado, com programa de pontos para incentivo de coleta.
CorrosãoDESAFIO 28 – DEEP TECH
Descrição: Necessidade de tratamento de superfície de estruturas e equipamentos metálicos para realização de pequenos reparos de revestimento, em áreas acessíveis somente por meio de andaimes ou por cordas, visando a redução de custos de mão de obra e de exposição do homem ao trabalho em altura ou sobre o mar.
Área(s) Tecnológica(s): Manipuladores robóticos / Drones / Ferramentas
Solução esperada: Sistema de tratamento de superfície para pequenos reparos de revestimento de estruturas ou equipamentos metálicos, acoplado por meio de garras magnéticas à superfície onde será realizado o tratamento. Deve ser leve (peso total menor que 12kg), capaz de ser transportado por içamento ou integrado a uma aeronave remotamente pilotada (RPA) Classe 2 (peso máximo de decolagem menor que 25 kg). Ao ser levado ao destino, o sistema de tratamento de superfície deve ser capaz de se acoplar à superfície e realizar o tratamento de forma autônoma. Também deverá ser capaz de permitir o desacoplamento remoto para a sua retirada.
Requisitos mínimos que devem ser considerados:
Atender aos critérios de aceitação estabelecidos Norma Petrobras N-9.
Podem ser utilizados métodos de preparação de superfície, combinados entre si ou não, tais como, mas não se limitando ao jateamento abrasivo, ao hidrojateamento, ao tratamento químico, à escovação de cerdas rotativas do tipo Bristle Blaster, ao laser ou à indução magnética.
O sistema deve ser operado remotamente sem fio.
Durante a operação de preparação de superfície, o operador deve possuir contato visual com a superfície tratada, seja direto ou por meio de câmeras, para garantir a qualidade do serviço em execução.
Armazenamento e Geração de Energia DESAFIO 29 – SOFT TECH
Descrição: Elaborar um sistema para otimização técnica, econômica e financeira que contemple a estocagem subterrânea de gás natural (ESGN)/caverna como um ativo adicional de flexibilidade para a geração de valor incremental, proporcionando a garantia de suprimento firme de GN produzido pelo E&P, especialmente nos campos de gás associado, permitindo também fornecimento flexível de GN nos contratos firmados com o Sistema Elétrico.
Área(s) Tecnológica(s): Modelagem e Simulações / IoT /Inteligência Artificial
Solução esperada: Desenvolver sistema/software para simulação técnica, econômica e financeira baseado em metodologias que utilizem técnicas de inteligência artificial/machine learning na previsão de oferta/demanda de GN/GNL, no preço de compra do GN/GNL, nos preços de energia elétrica, auxiliando na tomada de decisão dos intervalos de tempos (curto/médio/longo prazo) e de volumes ideais para a compra, armazenamento e retirada de GN da estocagem subterrânea de gás natural (ESGN)/caverna. Otimizando, assim, o resultado integrado dos negócios de E&P e G&E, visando gerar valor para a produção de gás natural associado do E&P e reduzir o custo de suprimento de GN/GNL nos projetos de geração de energia elétrica em base flexível.
Tecnologias de InspeçãoDESAFIO 30 – SOFT TECH
Descrição: Eliminar o risco de perda da identificação de um equipamento submarino, que possa comprometer a sua rastreabilidade e onerar as operações submarinas. As etiquetas de identificação (e as marcações de cota, no caso de dutos) são comprometidas em razão da agressividade do ambiente offshore e dos carregamentos impostos durante as atividades de manuseio, lançamento e remoção, por exemplo.
Área(s) Tecnológica(s): Sensores
Solução esperada: Desenvolver dispositivos de etiquetagem e de leitura de dados de equipamentos submarinos, de alta durabilidade. A expectativa é a de manter o código de identificação (e as marcações de cotas) indeléveis e detectáveis (por sensores de leitura), ao longo do tempo. Os sensores de leitura das etiquetas seriam integrados às ferramentas de inspeção submarina e permitiriam a recuperação automática e imediata das informações (por exemplo, histórico associado ao equipamento etiquetado).
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