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A transformação digital no setor offshore de petróleo e gás avança em ritmo acelerado, impulsionada pela adoção de inteligência artificial (IA) em operações cada vez mais complexas.
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Projeções da Credence Research apontam que o mercado global de soluções para campos digitais deve crescer de US$ 879,3 milhões (R$ 4,6 bilhões, na conversão direta) em 2024 para US$ 1,48 bilhão (R$ 7,8 bilhões) em 2032, movimento estimulado pela automação inteligente e pela análise preditiva.
E no Brasil?
- No Brasil, a tecnologia já otimiza a produção em reservatórios desafiadores, reforça a segurança operacional e contribui para a mitigação de riscos ambientais, com sistemas que cruzam dados meteorológicos, oceanográficos e operacionais em tempo real;
- Segundo a Fortune Business Insights, o mercado brasileiro de tecnologia de separação de óleo e gás deve atingir US$ 747,7 milhões (R$ 3,9 bilhões) até 2032, indicando que a digitalização se estende ao desenvolvimento de sistemas autônomos e energeticamente eficientes;
- Para Melissa Fernandez, gerente de Tecnologia e Inovação do IBP, “a IA já é um divisor de águas no setor, permitindo decisões mais rápidas, operações mais seguras e ganhos expressivos de produtividade, essenciais para o futuro da indústria offshore brasileira”.
Fernandez explica que a IA se tornou um pilar estrutural da transformação digital no offshore, sobretudo em operações em águas profundas e ultraprofundas, áreas nas quais o Brasil é referência global.
Ela destaca que plataformas e Unidades Flutuantes de Produção, Armazenamento e Transferência (FPSOs, na sigla em inglês) já operam como fábricas inteligentes, com milhares de dados de sensores IoT, sistemas SCADA, perfuração e inspeção submarina.
Esse volume massivo de informações, segundo afirma, é convertido pela IA em diagnósticos preditivos e decisões assistidas, elevando a confiabilidade dos ativos e reduzindo falhas.
“A IA […] viabiliza monitoramento contínuo da integridade de equipamentos críticos, análise preditiva de falhas em bombas, turbomáquinas, válvulas e risers, otimização de malhas de controle, melhor uso de recursos energéticos e suporte ao operador em situações de risco”, disse.
Com o avanço do edge computing e de redes privadas 5G, o processamento em plataformas se aproxima do tempo real, reduzindo latência e permitindo respostas quase instantâneas a anomalias.
Avanços em manutenção, gêmeos digitais e inspeção autônoma
Entre as principais frentes tecnológicas adotadas no Brasil estão a manutenção preditiva baseada em sensores e aprendizado de máquina (Machine Learning, em inglês), os gêmeos digitais capazes de simular cenários operacionais e a inspeção autônoma com drones e ROVs inteligentes.
Equipamentos embarcados com visão computacional já identificam corrosão, trincas e incrustações antes que evoluam para falhas críticas. Ao mesmo tempo, soluções de IA embarcadas ajustam automaticamente parâmetros de bombeamento e injeção química, prevenindo bloqueios e reduzindo custos.
No subsuperfície, modelos de deep learning aceleram a interpretação sísmica, melhorando a identificação de estruturas geológicas. A IA também vem aprimorando sistemas de elevação artificial, com ganhos no desempenho de BCS/ESP e operações de gas-lift.
Segundo Fernandez, as vantagens da IA abrangem toda a cadeia de valor. Modelos de Machine Learning fortalecem a integridade de ativos ao detectar padrões anômalos, evitando paradas não programadas.
A tecnologia ainda contribui para reduzir o consumo de combustível, otimizar a geração a bordo e minimizar a queima de gás. Na manutenção, a integração entre IA e gêmeos digitais permite prever cenários e orientar intervenções mais assertivas.
A logística também é beneficiada, com análises avançadas que otimizam embarques, reduzem custos e diminuem emissões. Em geofísica, redes neurais aceleram interpretações, sustentando a competitividade em campos complexos.
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IA e meio ambiente: monitoramento e transparência
A questão ambiental, tema sensível no setor, vem sendo diretamente impactada pela digitalização. A IA fortalece o monitoramento ambiental ao permitir detecção automática de vazamentos de óleo e metano por sensores e câmeras ópticas e infravermelhas.
Sistemas inteligentes modelam, em tempo real, a dispersão de contaminantes e monitoram biodiversidade, ajustando operações para mitigar impactos. A tecnologia também gera relatórios ambientais mais rápidos e auditáveis, além de otimizar rotas logísticas e processos industriais para reduzir emissões de gases de efeito estufa.
Próximos passos: IA generativa, integração multimodal e autonomia
Fernandez avalia que o avanço será exponencial nos próximos anos, com três frentes principais: IA generativa aplicada à engenharia e operações, integração multimodal de dados (sísmica, inspeção, séries temporais, imagens submarinas e dados meteorológicos) e robôs com autonomia supervisionada. Essas tecnologias devem acelerar ganhos em disponibilidade, segurança, eficiência energética e descarbonização.
Para que a IA alcance seu potencial máximo, três pilares são essenciais: governança e confiabilidade dos modelos, cibersegurança robusta e capacitação das equipes.
Segundo Fernandez, o papel do IBP — por meio do iUP e de programas, como o NAVE — tem sido conectar indústria, academia, reguladores e startups para fortalecer o ecossistema de inovação. Iniciativas, como SENAI CIMATEC, COPPE/UFRJ e projetos da Petrobras impulsionam soluções para detecção de metano, inspeção inteligente e automação.
Com esse avanço contínuo, o Brasil se consolida como um dos principais polos globais de inovação aplicada ao offshore, integrando tecnologia, eficiência e sustentabilidade.
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