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Estatística
Título: OTIMIZAÇÃO DO PLANEJAMENTO DE CARREGAMENTOS DE EMBARCAÇÕES: UMA APLICAÇÃO À CADEIA DE SUPRIMENTOS DE PETRÓLEO
Autor: RAPHAEL DOMINGUES DE LACERDA BITTENCOURT
Colaborador(es): LUCIANA DE SOUZA PESSOA - Orientador
SILVIO HAMACHER - Coorientador
Catalogação: 17/MAR/2025 Língua(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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[en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio.
Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=69636&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=69636&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.69636
Resumo:
As embarcações Pipe Laying Support Vessel (PLSV) são um recurso crítico responsável pelas tarefas de interligação submarinas, conectando o poço à plataforma produtora, sendo essa a última etapa necessária para o início da produção de óleo. Para realizar essa atividade, a embarcação precisa atracar em um determinado berço localizado em uma base (porto), com a finalidade de carregar os diferentes tipos de materiais que são utilizados ao longo da operação. Com o objetivo de auxiliar no planejamento operacional dos carregamentos de uma empresa brasileira de óleo e gás, este trabalho propõe utilizar um método de solução exato para ser utilizado na geração de um planejamento de carregamentos de PLSVs, buscando diminuir a ociosidade dessas embarcações. O problema descrito pode ser visto como um problema de programação de máquinas paralelas idênticas, onde devemos programar um conjunto de jobs J (representando os carregamentos dos navios) em um conjunto de máquinas K (representando os berços) de modo que diferentes premissas da operação real sejam respeitadas. Utilizando instâncias criadas baseadas em dados reais, é possível alcançar o resultado ótimo em 97 por cento das instâncias testadas, considerando o tempo limite estipulado de uma hora. As soluções são obtidas em um tempo computacional médio de 4 minutos, aderente ao processo da companhia e assim, mostrando-se uma boa ferramenta de apoio à decisão. Para ajudar a interpretar os resultados obtidos, foi desenvolvido um aplicativo web shiny, onde é possível realizar diferentes análises de maneira eficiente e dinâmica.
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