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Título: MATHEMATICAL MODEL TO SUPPORT DECISION MAKING IN THE PURCHASE AND DISTRIBUTION OF FLOWLINES AND UMBILICALS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FLAVIA GARCIA SERPA

Colaborador(es):  SILVIO HAMACHER - Orientador
Número do Conteúdo: 21206
Catalogação:  22/02/2013 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21206@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21206@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.21206

Resumo:
Offshore oil exploration and production activities in Brazil have presented an enormous rise in recent years and, following Petrobras s discovery of pre-salt accumulations in Campos Basin, an even greater rise is expected. Inside EeP production chain, a fundamental step to achieve oil production is the connection of the underwater equipment to the stationary production units. This connection is made through the use of flowlines (both flexible and rigid) and umbilicals, which have a strict vendor market. In order to transport these flowlines and umbilicals to the well location, the use of an onshore base is required, acting like a distribution center in the logistics chain. This paper presents a model for Mixed Integral Linear Programming which aims to support the decision making process in the purchase and distribution of flowlines and umbilicals, indicating, for each project s demand, which factory and which onshore base shall be used. The model also allows an analysis of the influence of the increase in the production capacity related to logistics cost and national manufacturing. As a result, for example, the national market should account for 70 per cent of the demand, between the years 2013 and 2016.

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