A digitalização das operações de petróleo e gás em alto-mar avança rapidamente no Brasil, impulsionada pelo uso de inteligência artificial (IA) em atividades cada vez mais complexas. Estudo da Credence Research projeta que o mercado global de soluções para campos digitais crescerá de US$ 879,3 milhões em 2024 para US$ 1,48 bilhão em 2032, movimento sustentado por automação inteligente e análise preditiva.
No cenário nacional, a Fortune Business Insights estima que o segmento de tecnologia de separação de óleo e gás alcance US$ 747,7 milhões até 2032, reflexo de investimentos em sistemas autônomos e de maior eficiência energética.
Automação amplia produção e reduz riscos
Segundo Melissa Fernandez, gerente de Tecnologia e Inovação do Instituto Brasileiro de Petróleo e Gás (IBP), a IA já se tornou um “divisor de águas” para plataformas e Unidades Flutuantes de Produção, Armazenamento e Transferência (FPSOs) instaladas em águas profundas e ultraprofundas — áreas nas quais o país é referência mundial.
Equipamentos dotados de milhares de sensores IoT, sistemas SCADA, tecnologias de perfuração e inspeção submarina geram um grande volume de dados. Esses registros são processados por modelos de IA que transformam as informações em diagnósticos preditivos, aumentando a confiabilidade dos ativos e diminuindo o número de falhas.
Entre os ganhos mencionados por Fernandez estão:
- monitoramento contínuo de bombas, turbomáquinas, válvulas e risers;
- otimização automática de malhas de controle;
- uso mais eficiente de energia a bordo;
- suporte ao operador em situações de risco.
Com edge computing e redes privadas 5G, o processamento migra para próximo da fonte dos dados, reduzindo a latência e permitindo respostas quase instantâneas a anomalias.
Tecnologias em aplicação no país
A manutenção preditiva baseada em aprendizado de máquina, os gêmeos digitais que simulam cenários operacionais e a inspeção autônoma com drones e veículos submarinos (ROVs) são as frentes mais adotadas no Brasil. Dispositivos com visão computacional detectam corrosão, trincas e incrustações antes que se tornem problemas críticos, enquanto algoritmos embarcados ajustam parâmetros de bombeamento e injeção química para prevenir bloqueios.
Imagem: Lungkhaek
No subsolo, modelos de deep learning aceleram a interpretação sísmica e aprimoram sistemas de elevação artificial, elevando o desempenho de bombas centrífugas submersíveis (BCS/ESP) e operações de gas-lift.
Redução de emissões e monitoramento ambiental
Ferramentas de IA também analisam rotas logísticas, diminuem consumo de combustível e minimizam a queima de gás. Câmeras ópticas e infravermelhas detectam vazamentos de óleo e metano em tempo real, enquanto modelos simulam a dispersão de contaminantes e acompanham a biodiversidade marinha, permitindo ajustes operacionais imediatos.
Próximos passos e desafios
Para a gerente do IBP, a evolução tende a se acelerar com a chegada de IA generativa aplicada à engenharia, integração multimodal de dados (sísmica, inspeções, séries temporais e imagens submarinas) e robôs de autonomia supervisionada. Governança de modelos, cibersegurança robusta e capacitação de equipes formam o tripé considerado essencial para desbloquear todo o potencial dessas tecnologias.
O IBP, por meio do iUP e de programas como o NAVE, além de iniciativas do SENAI CIMATEC, da COPPE/UFRJ e de projetos da Petrobras, busca aproximar indústria, academia, reguladores e startups para expandir o ecossistema de inovação. A expectativa é consolidar o Brasil como um dos principais polos globais de soluções digitais para o setor offshore.
Com informações de Olhar Digital
